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Un modèle mathématique pour lutter contre la nécrose létale du maïs
  • Un modèle mathématique pour lutter contre la nécrose létale du maïs

Crédit image: Panos

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  • La nécrose létale du maïs (NLM) entraîne une perte de rendement de 90%

  • Les chercheurs ont créé un modèle efficace pour combattre la NLM au Kenya

  • Selon un expert, le modèle manque de données pour convaincre les agriculteurs d'adopter les méthodes

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[NAIROBI] Des chercheurs ont utilisé un modèle mathématique pour développer des techniques de lutte contre deux virus co-infectieux causant la nécrose létale du maïs (NLM) au Kenya.
 
Selon les chercheurs à l'origine de l'étude, parce que le maïs est une culture de base en Afrique subsaharienne, la propagation de la NLM menace la sécurité alimentaire dans la région.
 
Nik Cunniffe, co-auteur et professeur de biologie mathématique à l'université de Cambridge, affirme que l'objectif de l'étude était de vérifier si la modélisation mathématique pourrait être utilisée pour formuler des recommandations pratiques pour la lutte contre les maladies.
 
"Ceci est important car la NLM est un gros problème, entraînant une perte de rendement de 90% dans les zones fortement infectées", a déclaré Nik Cunniffe à SciDev.Net, ajoutant que la NLM s'est répandue au Kenya au cours des six dernières années et a également été détectée En Éthiopie, au Rwanda et en Tanzanie.

“Nous avons développé un nouveau cadre pour modéliser les virus co-infectieux, tels que ceux qui causent la LNM.”

Nik Cunniffe

 
La NLM provient habituellement de l'interaction de deux virus: le virus de la motte chloroteuse de maïs (VMCM) et le virus de la mosaïque de canne à sucre (VMCS).
 
Les chercheurs, venus de France, de l'Allemagne, du Royaume-Uni et des États-Unis, ont modélisé la dynamique de l'infection par le SCMV et le VMCS pendant des périodes de croissance du maïs, soit pendant les saisons de croissance à forte ou longue intensité.
 
Le modèle a représenté la transmission locale du virus par des vecteurs, des graines, des sols infestés et d'autres sources, selon l'étude, publiée ce mois-ci (1er août) dans la revue Phytopathology.
 
Ils ont ensuite évalué les stratégies de lutte pour les grandes et petites exploitations sous trois scénarios : absence de gestion de la maladie, gestion sans rotation des cultures et gestion avec rotation des cultures.
 
"Nous avons développé un nouveau cadre pour modéliser les virus co-infectieux, tels que ceux qui causent la NLM, même s'il n'y a pas beaucoup d'informations biologiques disponibles", a déclaré Nik Cunniffe.
 
Les résultats montrent que la combinaison de la rotation des cultures, l'utilisation de semences sans virus, l'élimination des plantes montrant les symptômes de la maladie et la lutte contre les insectes nuisibles constituent la meilleure façon de lutter contre  la NLM.
 
Mais la lutte doit se faire de manière synchrone sur de grandes surfaces, car d'autres maladies pourraient envahir de l'extérieur et de manière répétitive la zone contrôlée, ajoute Nik Cunniffe.
 
"Lorsque deux virus infectent une plante, ils peuvent interagir l'un avec l'autre pour provoquer des symptômes bien pires et des pertes de rendement plus importantes", explique Nik Cunniffe. "Si vous êtes un agriculteur de subsistance qui s'appuie sur les revenus du maïs que vous développez, l'infection de la récolte avec la NLM peut être dévastatrice".
 
Les chercheurs suggèrent que le modèle pourrait fournir des informations pratiques aux acteurs clés tels que les décideurs politiques, pour lutter contre d'autres maladies des cultures résultant d'une co-infection virale.
 
Mais ils estiment également que d'autres études sont nécessaires pour aider à comprendre comment la co-infection des plantes par les deux virus impliqués dans NLM affecte la transmission des semences et des vecteurs.
 
James Karanja, expert en lutte contre la NLM à l'Organisation de recherche sur l'agriculture et l'élevage au Kenya, loue la valeur scientifique de l'étude.
 
"Ses recommandations en direction des agriculteurs qui pratiquent la rotation des cultures sont viables", estime-t-il. "[Mais] l'étude ne fournit pas de données sur les gains d'une saison à l'autre, ce qui serait essentiel pour faire accepter l'idée par les agriculteurs".
 
Cet article a été rédigé par le desk Afrique anglophone de SciDev.Net.

Références

Frank M. Hilker et autres : Modeling virus coinfection to inform management of Maize Lethal Necrosis in Kenya (Phytopathology, 1 August 2017)
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