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Modélisation et Analyse de l'interaction Genotype Environnement

L'équipe a pour objectifs d'identifier des caractères et des allèles qui favorisent le rendement des céréales et améliorent leurs bilans environnementaux dans des scenarios climatiques impliquant des épisodes de sécheresse et de hautes températures, en particulier ceux liés aux changements climatiques. La démarche est d’analyser la réponse de processus essentiels aux conditions environnementales, et d’analyser la variabilité génétique de ces réponses. Ces processus sont, en particulier, l’expansion foliaire, le développement reproducteur, la transpiration et le tallage. Le maïs et le blé sont les principales espèces cibles. Les principales méthodes utilisées sont :

- L'analyse temporelle de la vitesse de croissance (feuilles, soies, plante entière), de la transpiration, et du développement végétatif (tallage) et reproducteur (avortement) en fonction des conditions environnementales subies par les plantes.

- La modélisation, avec trois types de modèles utilisés :

  • Modèles biophysiques simulant les transports d’eau et d’hormone dans la plante, permettant de prévoir la transpiration, l’état hydrique de différents organes et la croissance à pas de temps de quelques minutes ;
  • Modèles structure-fonction (par ex. ADEL-Maize et ADEL-Wheat) simulant le développement des plantes, la distribution et la géométrie des organes dans l’espace et des fonctions intégrées comme l’interception lumineuse ;
  • Modèle de culture (par ex. APSIM et SiriusQuality) permettant de simuler le rendement et la transpiration des plantes à partir de processus simplifiés, dans une large gamme de situations environnementales actuelles ou futures. L'équipe développe des chaînes de modélisation complètes (workflows scientifiques) allant des données issues de capteurs aux modèles de cultures et associant des modèles de transfert radiatifs, des modèles de structure des plantes, ainsi que des modèles d’apprentissage de données. Cette intégration est notamment réalisée dans la plateforme OpenAlea.

- L’analyse génétique menée à la fois sur des processus physiologiques dans des plateformes de phénotypage (par ex. interception lumineuse, croissance, conductance stomatique) et sur le rendement au champ dans des scenarios environnementaux divers. Ceci permet des méta-analyses à plusieurs échelles et la prévision des processus fondée sur une combinaison de modèles de simulation et de prédiction génomique.

- Le développement de méthodes pour le phénotypage, permettant d’extraire des variables physiologiques d’intérêt à partir de données de plateformes. Ces méthodes mettent en jeu la modélisation inversée et l’intelligence artificielle, dans certains cas la robotique. L’organisation des données dans des systèmes d’information fait partie de ces méthodes.

Unité : 
LEPSE
Dpt : 
AgroEcoSystem

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