Utilisation de modèles informatiques pour surmonter les lacunes des données de terrain de phénotypage à haut débit.

La température est l’un des facteurs les plus importants qui déterminent la croissance, le développement et le rendement des plantes. Des données précises sur les réponses des cultures à la température sont essentielles pour prédire les impacts potentiels d’un futur climat plus chaud sur la production agricole.

Le phénotypage sur le terrain à haut débit représente la capacité de détecter de manière non destructive et à distance la croissance des cultures à haut débit pour caractériser avec précision des centaines de génotypes dans des conditions de terrain. Les vastes quantités de données d’observations objectives et répétées qui en résultent peuvent être utilisées pour quantifier la réponse de croissance spécifique au génotype à la température.

Pourtant, la capacité de déterminer l’adéquation des modèles de réponse spécifiques au génotype à partir de données dérivées du terrain est difficile, selon le Dr. Lukas Roth de l’Institut des sciences agricoles de l’ETH Zurich. « Les mesures sur le terrain sont notoirement « bruyantes » en raison des inhomogénéités de l’environnement et du sol et des erreurs de mesure. Par conséquent, nous ne connaissons jamais la « vérité » des données de terrain et ne sommes donc pas en mesure de juger si notre modèle prédit correctement la réponse de la croissance aux températures. »

Ainsi, dans un nouvel article publié dans en silicone plantes, Roth et ses collègues ont utilisé un modèle pour générer des données avec des distributions saisonnières des températures sur le terrain. Ils ont ensuite pu vérifier la précision d’une approche de modèle linéaire existante par rapport à un nouveau modèle asymptotique proposé pour extraire la réponse de croissance spécifique au génotype aux températures.

Premièrement, des données sur la hauteur des plantes ont été générées pour plusieurs génotypes de blé à l’aide d’une simulation basée sur la fonction de réponse de Wang-Engel. Le modèle de Wang-Engel simule le développement des cultures sur la base de la réponse non linéaire du développement des plantes à la température. Les génotypes ont caractérisé différentes réponses de croissance aux températures cardinales et au taux de croissance absolu maximum. La croissance saisonnière de la canopée a été simulée sur la base de cinq années de données de température. Les auteurs ont simulé des intervalles de mesure de 3, 7 et 14 jours pour déterminer quel intervalle de collecte de données était suffisant pour quantifier la réponse de croissance spécifique au génotype à la température.

Premier panneau : Mesures de température de 0 à 30 degrés Celsius en abscisse et taux d'élongation de la tige simulée en ordonnée.  Les courbes simulées pour 200 génotypes à l'aide de la fonction dose-réponse de Wang-Engel montrent des températures minimales, optimales et maximales.  Deuxième, troisième et quatrième panneau : saison de croissance sur l'axe des x et hauteur de canopée simulée sur l'axe des y.  La hauteur de la canopée pour 200 génotypes montre des démarrages, des arrêts et des phases de latence caractéristiques.
Taux de croissance simulés basés sur un modèle de courbe dose-réponse de Wang-Engel (a) et hauteurs de canopée (b) pour 200 génotypes simulés et trois ans.

Ensuite, ils ont comparé la capacité du modèle linéaire existant par rapport à un nouveau modèle asymptotique pour prédire les paramètres de réponse à la température à partir des données simulées.

« L’approche linéaire est largement utilisée dans notre domaine de recherche et promet une grande robustesse, mais plus nos données de phénotypage devenaient précises, plus nous voyions souvent des preuves d’une relation non linéaire », explique Roth.

Les auteurs ont constaté que le modèle asymptotique extrayait la température de base de la croissance et le taux de croissance absolu maximal avec une grande précision, alors que le modèle linéaire plus simple ne le faisait pas. De plus, le modèle asymptotique a fourni une estimation indirecte de la température optimale. Cependant, lors de l’inclusion des températures cardinales changeant de façon saisonnière au fur et à mesure que les plantes se développent, la précision de la prédiction du modèle asymptotique était fortement réduite.

En ce qui concerne la résolution d’échantillonnage à haut débit, les auteurs ont constaté que des intervalles de mesure d’environ quatre jours étaient suffisants pour extraire de manière fiable la température cardinale minimale et le taux de croissance absolu maximal. C’est une bonne nouvelle pour les moments où des mesures régulières ne sont pas possibles, par exemple dans de mauvaises conditions météorologiques et de longs week-ends.

LIRE L’ARTICLE:

Lukas Roth, Hans-Peter Piepho, Andreas Hund, Traitement des données Phenomics : Extraction des paramètres de la courbe dose-réponse à partir des cours de température à haute résolution et des mesures répétées de la hauteur du blé sur le terrain, in silico Plants, 2022 ; diac007, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac007


Les données et le code source qui étayent les conclusions de cette étude sont librement disponibles dans le référentiel ETH GitLab à l’adresse https://gitlab.ethz.ch/crop_phenotyping/htfp_data_processing.

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