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Dernière mise à jour : Mai 2018

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INRA Dijon - Plateforme 4PMI - Serres et Phénotypage Haut Débit

Articles scientifiques

Les publications citées ci-dessous proviennent d’innovations, principalement liées à la fonction «Recherche technologique et démonstrateur» de 4PMI. Ce travail a été effectué au sein de 4PMI et associe divers membres du personnel de 4PMI (par exemple, Christian Jeudy, Céline Bernard,…) lorsque leurs contributions le justifiaient. Les publications spécifiquement liées à la fonction d’expérimentation et de production biologique sont précédées d’un «*». Cependant, elles ne sont pas énumérés de manière exhaustive dans les présentes, car une grande partie d’entre elles ont reconnu le 4PMI en tant que partenaire dans la section Remerciement des publications scientifiques ou techniques.
  • Akmouche Y., Cheneby J., Lamboeuf M., Elie N., Laperche A., Bertheloot J., D’Hooghe P., Trouverie J., Avice J.-C., Etienne P., Brunel-Muguet S. (2019). Do nitrogen- and sulphur-remobilization-related parameters measured at the onset of the reproductive stage provide early indicators to adjust N and S fertilization in oilseed rape (Brassica napus L.) grown under N- and/or S-limiting supplies? Planta. 250:2047-2062. 

  • AL Saddik H., Han S.M., Simon J.C., Brousse O., Zunino E., Salon C., Cointault F. (2017). Solution de détection des maladies de la vigne par imagerie de drone. Diagnostic et réduction des pesticides à la parcelle. Revue des oenologues et des techniques vitivinicoles et œnologiques (162) : 32-34.
  • Salon C., Avice J.-C., Colombie S., Dieuaide-Noubhani M., Gallardo-Guerrero K., Jeudy C., Ourry A., Prudent M., Voisin A.-S., Rolin D. (2017). Fluxomics links cellular functional analyses to whole-plant phenotyping. Darwin Review. Journal of Experimental Botany, 68 (9), 2083-2098.
  • Cointault F., Han, S., Rabatel G., Jay S., Rousseau D., Billiot B., Simon J.-C., Salon C. (2017). 3D imaging systems for agricultural applications. In : Julio C. Rodriguez-Quiñonez, Oleg Sergiyenko, Developing and applying optoelectronics inmachine vision. : IGI Global (Advances in Computational Intelligence and Robotics (ACIR)), 2017. 236-272
  • * Jeudy C., Adrian M., Baussard C., Bernard C., Bernaud E., Bourion V., Busset H., Cabrera Bosquet L., Cointault F., Han S., Lamboeuf M., Moreau D., Pivato B., Prudent M., Trouvelot S., Truong Cellier H.N., Vernoud V., Voisin A.-S., Wipf D., Salon C. (2016). RhizoTubes as a new tool for high throughput imaging of plant root development and architecture: test, comparison with pot grown plants and validation. Plant Methods. 12:art 31
  • * Han S, Cointault, F, Salon C, Simon J.C. (2015). Automatic detection of nodules in legumes by imagery in a phenotyping context. computer analysis of images and patterns. In: Computer Analysis of Images and Patterns (p. 134-145). Lecture Notes in ComputerScience, 9257. Presented at 16. International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP 2015), Valletta, MLT (2015-09-02 - 2015-09-04). International Publishing.
  • Bourion V., Martin C., de Larambergue H., Jacquin F., Aubert G., Martin-Magniette M.-L., Balzergue S., Lescure G., Citerne S., Lepetit M., Munier-Jolain N., Salon C., Duc G. (2014). Unexpectedly low nitrogen acquisition and absence of root architecture adaptation to nitrate supply in a Medicago truncatula highly branched root mutant. J Exp Bot. 65:2365-2380.
  • Salon C. (2012). PPHD: a platform for phenotyping. Biofutur (338), 61 - 64.