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 Sou lie (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)
•Contraintes abiotiques (hydrique, thermique): changement clim.
•Plantes pluri-usage (biomasse, sucre, grain.. Biofuel etc)
•Complexité grandissante des idéotypes (adaptation, rendements) •Liens physiologiques, génétiques entre caractères à combiner
Approche
PAM
•Phénotype plante entière
•morphogénèse, régulations des relations source-puits (CHO) •Plasticité, allocation CHO structure vs réserves vs grains...
b Caractères les plus influents et discriminants: phénotypage
b Combinaisons pertinentes de caractères: idéotypage
Modélisation pour
• (Classer des environnements (TPE): pas le sujet ici)
• Formaliser une vision 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 génotypiques
• 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
Modèle Ecomeristem
•Morphogénèse de la plante dans son peuplement•Plasticité phénotypique: régulation des relations source-puits (CHO)
•En réponse à l’état nutritionnel de la plante: variables d’état eau, CHO
•Riz, sorgho, canne (cycle végétative validé; cycle complet testé)
ФTopologie journalière de la plante, taille, biomasse organes
6
1
C resource manager
Fn(plant density ‘big leaf’)
ea, бb : rad° intercept°, convers°
=> s upply (> or < to demand) => Reserve
Expansion delay Senescence
Four leaves preformed Initial parameters
Seed reserves, 1st leaf length, SLA (initial R/S ratio)
Supply = Daily assimilation
Ic(i) = C Supply(i) Demand(i) Thermal Time (Daily) Germination X 2 Leaf initiation Plastochron NB: root = bulk compartment Tx Organ expansion Time: fn(plasto, ligulo) Rate fn(final size, time) => Demand (g) fn(rate, SLA)
3 5 Org(i) dimension Meristem Growth R. MGR MGR + Org(n-1) Down-regulat° by Ic 4 Tillering fn(Ic, nb of buds)
=> Critical Ic, ICt
Ecomeristem: morphogénèse du riz & sa plasticité
Luquet et al. 2006; Dingkuhn et al. 2006 (FPB 32-4)
Méristème : Régulation génétique & env. de l’initiation & dimension des organes
Objectifs
d’application
-n° génotypes, répéts -5/6 paramètres
-Optimisation de paramètres -Couplage avec R
-Temps de calcul considérable (canne...)
Phénotypage
-Exploration ciblée
-Systématique: analyse de sensibilité
Analytique Idéotypage
-Caractères architecturaux
-Couplage avec représentation 3D -Calculs biophysique sur 3D
to ts CHO comsn tI в Non (g F e г g o f SO W) TO W (g ) дв e д be f п um ь Ρ e г 0.3 0.2 0.1 0.0 10 DR = 0.025 DR= 0.02 8 DR = 0.017 DR= 0.014 6 DR = 0.013 DR = 0.011 4 2 0 6 5 4 3 2 0 1
Days after germination
10 20 30 40 (a) (c) (e) Crop 9 ,0 * 10* 3 o f * 1,00 1 p er day ) Лег � β m ь er o гы д y h) Nbo h пι п ( C. φ 100 0.6 0.5 0.3 0.1 0.0 0.4 0.2 80 60 40 20 15 12 6 0 9 3 10 20 30 40
Days after germination
(b)
(d)
Enjeux informatiques
•Modèle modulaire, hiérarchique, orienté objet, simplifiable
•Rapidité de simulation (optimisation, analyse sensibilité)
•Couplage (R, 3D), mais indépendant d’une plateforme
