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Biologie numérique pour explorer et prédire le vivant

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Photo d'un puceron © wirestock, Freepik
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01 avril 2025

Rédaction : Marjorie Domergue

Phénotypage digital ouvert pour accélérer la création de variétés résistantes aux pucerons

La pression exercée par les insectes ravageurs comme les pucerons et l’incidence des maladies virales qu’ils transmettent est en constante augmentation. Le changement climatique, la réduction des insecticides et l’apparition de résistances aux insecticides encore autorisés favorisent fortement leur cycle de vie et leur dynamique populationnelle. Face à la nécessité de réduire l’utilisation des insecticides, de nouvelles approches agro-écologiques ont émergé ces dernières décennies, utilisant la diversité génétique des plantes cultivées pour modifier à notre avantage le comportement ou les performances des pucerons. Ces approches nécessitent une caractérisation précise de la diversité génétique végétale et il n'existe actuellement aucun système de phénotypage ouvert, performant, standardisé et abordable pour des applications futures. Afin de lever ce verrou, le consortium Gratitude propose de développer un système digital de phénotypage « plante-puceron » capable de caractériser le développement et le comportement de ces insectes ravageurs.
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OBAMA © Pexels Sarai Zuno

L’intelligence artificielle au service de la sélection génétique des animaux d’élevage

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La sélection génétique animale a connu une véritable révolution depuis quelques années, grâce à l’avènement de la génomique, qui a permis sélectionner plus facilement certains phénotypes essentiels aux programmes de sélection. Cependant, relier des variations génétiques détectées à des caractères phénotypiques d’intérêt reste toujours compliqué. Le projet interdisciplinaire OBAMA propose de combiner l’IA et la génomique pour mieux comprendre l’influence des facteurs génétiques sur les phénotypes chez le porc.

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Séminaire DIGIT-BIO 2024 : voir le replay

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Plus de 130 participants en présentiel et distanciel ont suivi le second séminaire du métaprogramme DIGIT-BIO, les 12 et 13 décembre à l'Hôtel Valpré. Vous n'avez pas pu assister à l'évènement ? Les replay des différentes séquences et les présentations sont disponibles (accès Intranet Inrae)

Photo de chenille du maïs © INRAE, Buisson Christophe

Modéliser les mécanismes neuronaux de la perception de la gravité chez la chenille de la pyrale du maïs

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La perception de la gravité par les chenilles reste encore inconnue. Pourtant, grâce à une adaptation évolutive, les chenilles de la pyrale du maïs sont capables d’utiliser cette information pour se déplacer vers le bas de l’épi, et ainsi éviter leur élimination lors de la récolte. L'objectif principal de cette étude est de comprendre comment les chenilles utilisent l'information de la gravité pour orienter leur déplacement.

Logo HAL INRAE
© INRAE

Collection DIGIT-BIO dans HAL INRAE
Consultez les publications issues des actions soutenues par le métaprogramme.

Ouvrir le champ des possibles

Développer des approches intégratives afin d'explorer et prédire le comportement de systèmes vivants

L'accroissement exponentiel du volume de données et les récentes avancées en biologie ouvrent des possibilités inespérées pour étudier les systèmes biologiques dans leur globalité et leur complexité, tout autant qu'ils requièrent des approches et des outils adaptés.

Le Métaprogramme Digit-Bio se focalise sur la modélisation du vivant depuis l'échelle de la molécule jusqu'à celle de l'organisme et de la population.
Notre ambition : décrypter les grandes fonctions et mécanismes du vivant, pour en étudier et en prédire le comportement dans des environnements fluctuants, et in fine aider à la gestion et au pilotage de ces systèmes.

Notre approche