Intégration de Données Multi-Échelles et Extraction de Connaissances en Agronomie : Exemples et Perspectives

Informations générales
Nom
Larmande
Prénom
Pierre
Diplôme
HDR
Année
2020
Détails de la thèse/HDR
Jury
Juliette DIBIE-BARTHELEMY (Rapporteur) Pr, INRAE, Paris
Catherine FARON (Rapporteur) MC HDR, Univ. de Sophia Antipolis, Nice
Claire NEDELLEC (Rapporteur) Dr, INRAE, Paris
Thérèse LIBOUREL (Examinateur) Pr, Univ. de Montpellier
Isabelle MOUGENOT (Examinateur) MC HDR, Univ. de Montpellier
Manuel RUIZ (Examinateur) Dr, CIRAD, Montpellier
Hadi QUESNEVILLE (Examinateur) Dr, INRAE, Versailles
Résumé en français
La compréhension des relations génotype-phénotype est un des axes les plus importants de la recherche en agronomie. Les nouveaux défis consistent à comprendre ces relations existant entre les différents éléments moléculaires responsables de l’expression du phénome. Mon projet de recherche s’inscrit dans cette ligne de réflexions et aborde le problème suivant : Comment structurer et gérer la complexité des données biologiques afin d’en extraire de la connaissance permettant d’identifier les mécanismes moléculaires contrôlant l’expression de phénotypes chez les plantes. Notre hypothèse repose sur l’idée que proposer des graphes de connaissances fondées sur les données et informations produites permettrait de formuler plus aisément des hypothèses de recherche permettant de lier le génotype au phénotype. En prenant le riz comme modèle, l’objectif sera de construire des réseaux d’interactions moléculaires à partir de données éparses afin d’identifier les gènes clés pour l’amélioration des plantes. Diverses approches seront mises à contribution relatives à l’intégration de données, à l’enrichissement des connaissances et à la conception de graphes de connaissan