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Submitted on 2 Jun 2020
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Un outil pour l’importation dans R de données d’architecture de plantes
Pierre Santagostini, Rachid Boumaza, Smail Yousfi, Sabine Demotes-Mainard
To cite this version:
Pierre Santagostini, Rachid Boumaza, Smail Yousfi, Sabine Demotes-Mainard. Un outil pour
l’importation dans R de données d’architecture de plantes. Septièmes Rencontres R, AGROCAM-
PUS OUEST. FRA., Jul 2018, Rennes, France. �hal-01851775�
Architecture de plante et fichier MTG
Topologie d’une plante : les connexions entre les différentes composantes de la plante, à différents niveaux d’échelle.
Exemple.
- Echelle 1 : Plante (P) - Echelle 2 : Axes (A)
- Echelle 3 : Entre-nœuds (I), Fleurs (F).
- ...
Un
fichier MTGcontient ces données d’architecture de plante.
Il est composé de plusieurs tableaux :
• En-têtes : tableaux listant les classes, les relations entre ces classes et les caractéristiques mesurées
• MTG : la topologie de la plante.
Lecture d’un fichier MTG
Bibliographie
[1] Pradal, C., Cokelaer, T. (2010). Vplants Documentation. Release 0.8. Openalea. Software Environment for Plant Modelling, INRIA, France.
http ://openalea.gforge.inria.fr/doc/vplants/newmtg/doc/_build/html/contents.html
[2] Boumaza, R., Santagostini, P., Yousfi, S., Hunault, G., Bourbeillon, J., Pumo, B. and Demotes-Mainard, S. (2018). dad : Three-Way Data Analysis Through Densities. R package version 3.1.1. https ://CRAN.R-project.org/package=dad
[3] Boumaza, R., Santagostini, P., Yous, S. and Demotes-Mainard, S. (2018). dad : un package pour l'analyse de données multi-groupes via des densités de probatilité. Septièmes Rencontres R, Rennes (poster)
MTG:
ENTITY-CODE Variety Length Leaflet
/P1 Starina
^/A1 30
^/I1 3
^<I2 3
^<I3 5
^<I4 5
+A2 12
^/I8 5
^<I9 5
^<I10 7
^<I5 7
^<I6 5
^<I7 3
^<F1
La classe folderh
> library(dad)
> x2 <- read.mtg("plant2.mtg")
> fh <- as.folderh(x2, + classes = c("P", "A", "I"))
> print(fh)
$`P`
P Variety v01 v01 Starina
$A
P A Length v02 v01 v02 30 v07 v01 v07 12
$I
A I Leaflet v03 v02 v03 3 v04 v02 v04 3 v05 v02 v05 5 v06 v02 v06 5 v08 v07 v08 5 v09 v07 v09 5 v10 v07 v10 7 v11 v02 v11 7 v12 v02 v12 5 v13 v02 v13 3 attr(,"class") [1] "folderh"
attr(,"keys") [1] "P" "A"
Fonction read.mtg() :
• Lecture d’un fichier MTG.
• Retourne un objet de classe foldermtg (liste de data frames dont les éléments sont les tableaux contenus par le fichier MTG).
Fonction as.folderh() : convertit un objet de classe foldermtg en objet de classe folderh :
• Liste de data frames reliés par une relation hiérarchique « 1 à N ».
• Ces relations sont définies par des clés : c("P", "A").
Exemple. - La plante (P) se décompose en axes (A).
- Chaque axe (A) se décompose en plusieurs entre-nœuds (I).
Calculs de statistiques : quelques exemples
> fold <- getcol.folder(fold, c("Leaflet", "Length"))
> mean(fold)
$`v02`
Leaflet Length 4.428571 30.000000
$v07
Leaflet Length 5.666667 12.000000
On peut calculer des statistiques sur les entre-nœuds par axe.
Exemple. Moyennes par axe des nombres de folioles et des longueurs d’entre- nœuds.
Des méthodes permettent l’analyse de données organisées en groupes (s’appliquent à un folder ou un folderh) :
• ACP de densités de probabilité (
folder).
• MDS de densités (
folder).
• Classification hiérarchique de densités (
folder).
• Analyse discriminante de densités (
folderh).
Ces méthodes sont fournies par le package
dad[2] présenté par un poster aux Rencontres R [3].
La classe folder Introduction
OpenAlea
: une plateforme qui fournit des outils à la communauté de la recherche sur le végétal [1].
• Outils largement utilisés pour l’étude de l’architecture des plantes.
• Mais qui nécessitent d’utiliser des programmes en Python, notamment pour extraire et organiser les données en vue de traitements statistiques.
Le package
dad[2] (présenté par un autre poster à ces Rencontres R) fournit des outils pour analyser des données d’architecture de plantes :
• Leur appliquer les méthodes d’analyse de R.
• Utiliser des méthodes statistiques de
dadadaptées à l’analyse de données organisées en lots.
Pour cela, on utilise les classes d’objets introduites dans
dadpour le traitement de telles données :
folder,folderh.À partir d’un objet de classe folderh, on peut créer un objet de classe folder :
• Liste de data frames avec les mêmes noms de colonnes (collection de jeux de données portant sur les mêmes variables).
Classe adaptée pour le travail sur des données organisées en groupes.
> fold <- as.folder(fh, elt = "I", key = "A")
> print(fold)
$`v02`
I Leaflet P Length 1 v03 3 v01 30 2 v04 3 v01 30 3 v05 5 v01 30 4 v06 5 v01 30 5 v12 5 v01 30 6 v13 3 v01 30 7 v11 7 v01 30
$v07
I Leaflet P Length 8 v10 7 v01 12 9 v08 5 v01 12 10 v09 5 v01 12 attr(,"class")
[1] "folder"
attr(,"same.rows") [1] FALSE
