Intérêts des plateformes de modélisation pour améliorer

l’application du modèle ecomeristem en appui au phénotypage et ideotypage

Delphine Luquet (CIRAD, UMR AGAP, PAM)Jean Christophe Soulié (CIRAD, UMR AGAP, PAM)

Christophe Pradal (CIRAD, UMR AGAP, VP)Eric Ramat (Univ. Du Littoral, LISIC)

Contexte• UMR AGAP: Amélioration Génétique et Adaptation des Plantes

• PAM (CIRAD): Plasticité, Adaptation des Monocotyledons

• Appui à la sélection variétale et ses nouveaux enjeux (riz, sorgho, canne,

palmier)

• Changement climatique (eau, T°)

• Plantes pluri-usage (biomasse, sucre, grain. Bioénergie…)

• Complexité grandissante des idéotypes (adaptation, rendements)

Approche PAM

• Analyse du phénotype « plante entière »: performance vs plasticité

• morphogénèse, relations source-puits en assimilats C (eau, T°, rad)

• Allocation sucres structuraux vs réserves vs grains

Caractères les plus influents et discriminants: phénotypage

Combinaisons pertinentes de caractères: idéotypage

Rôle central de la modélisation : étude d’un système complexe

Modélisation pour• Formaliser les connaissances du système complexe, dynamique ‘plante’

– Liens physiol. entre caractères (interactions, feedbacks)– les effets mémoire (répercussion des effets d’un stress dans le tps)– les processus discriminant les génotypes (normes de réaction & paramètres G)

• Appuyer le phénotypage– Mise en évidence de caractères d’intérêt– Utilisation des paramètres comme caractères phénotypiques cachés

• Explorer des idéotypes in silico– Expériences de simulations, analyses de sensibilité

Nb: définition de TPE (classif. environnements) en utilisant des modèles de culture

Modèle Ecomeristem• Morphogénèse de la plante dans son peuplement (journalier)

• Plasticité phénotypique: régulation des relations source-puits (CHO)

• Fn(état nutritionnel de la plante): variables d’état hydrique, carboné

• Riz, sorgho, canne (cycle végétative validé; cycle complet testé)

Topologie de la plante, taille, biomasse organes

Pas de géométrie par défaut (pas de 3D)

C resource manager Fn(plant density ‘big leaf’)a, b : rad° intercept°, convers° => supply (> or < to demand)=> Reserve Expansion delay Senescence X

Tx

Thermal Time(Daily)

Org(i) dimensionMeristem Growth R. MGRMGR + Org(n-1)

Tillering fn(Ic, nb of buds) => Critical Ic, ICt

Organ expansionTime: fn(plasto) Rate fn(final size, time)=> Demand (g) fn(rate, SLA)

Supply = Daily assimilation

Four leaves preformed Initial parametersSeed reserves, 1st leaf length, SLA (initial R/S ratio)

1

Leaf initiation PlastochronNB: root = bulk compartment

4

3

5

6

2

Ic(i) = C Supply(i) Demand(i)

Germination

Ecomeristem: morphogénèse du riz & sa plasticitéMéristème : Régulation génétique & env. de l’initiation & dimension des organes

Luquet et al. 2006; Dingkuhn et al. 2006 (FPB 32-4)

Down-regulat° by Ic

Objectifs d’application

Phénotypage AnalytiqueIdéotypage

Enjeux:-n° génotypes, répéts- 5/6 paramètres-Temps de calcul considérable (canne…)

Moyens:- Optimisation de jeux de paramètres- Couplage avec R

- Caractères architecturaux- Couplage avec représentation 3D- Calculs biophysique sur 3D

=> Feedback structure - fonction

- Analyse de sensibilité- Couplage avec R (réseau mexico)- Temps de calcul considérable…

(…QTL)

paramètres de processus

Etat actuel du développement du modèle

• Ecomeristem : un modèle riz, sorgho, canne à sucre– Modèle modulaire, hiérarchique, orienté objet,

simplifiable

• Ecophen : une plate forme de modélisation• Ecosim : un moteur de simulation• Langage de développement : Delphi

Analyse critique

• Constat :– Modèle rapide à simuler pour optimisation / analyse

de sensibilité– On est bridé par Delphi

• Couplage• Performance

• Besoin de performance :– Passage au 3D, microméteo, cycle long (canne à

sucre)

• Pas de formalisme sous jacent théorique

3D, microméteo

Formalisme théorique

Performances

Couplage

Utilisation de l’offre disponible vs besoins

Intégration dans Openalea

L’animation jointe à la présentation donne un

exemple de sortie obtenue avec

Openalea

Intégration dans VLE• Réécriture totale du modèle– Résultats identiques– Performances en nette augmentation

• Parallélisme• Distribution

• Utilisation des extensions :– Equations aux différences– Automates à états finis

• Utilisation du RVLE :– Optimisation– Analyse de sensibilité

Couplage VLE Openalea (en cours)

• Développer des modèles compatibles dans chaque « monde »– Transformation dynamique des graphes– Transformation des données– Pas de passage par les fichiers

Conclusion• Intérêt du couplage (et non pas d’une fusion) :– Le modèle reste autosuffisant

• « Sociabilisation » du modèle : partage de modules / interopérabilité (VLE et Openalea)

• Profiter de paradigmes performants (VLE)• Profiter d’un existant : Caribu 3D (Openalea)• D’un point de vue thématique :– Démonstration de l’utilité de la diversité des

plateformes– Pas encore de prise en main opérationnelle