Projet exploratoire PlantRBA (2021 - 2023)

Prédire les phénotypes végétaux sous stress combinés

Le changement climatique, la raréfaction de certaines ressources naturelles, la nécessité de réduire les intrants agricoles ont augmenté le nombre et la diversité des situations à appréhender par les agronomes. Pour les aider, ces derniers ont besoin de modèles de plantes ayant une capacité de prédiction étendue et capables de prendre en compte des conditions environnementales complexes, où différentes contraintes (stress) se combinent.

Contexte et enjeux

Les modèles de plantes bien établis à l’échelle de l’individu, tels que les modèles écophysiologiques qu’ils utilisent habituellement, ne parviennent généralement pas à faire face à ce type de conditions, pourtant réalistes. En effet, les échelles cellulaires, c'est-à-dire les échelles où l'adaptation se produit, sont mal décrites dans ces modèles. Le défi dans lequel s'inscrit ce projet consiste donc à affiner la description des échelles cellulaires et sub-cellulaires dans la modélisation des plantes (et plus généralement dans la modélisation des organismes multicellulaires) et ainsi mieux relier le génotype et le phénotype d'un organisme.

Objectifs

Ce projet vise à développer, calibrer et valider expérimentalement un modèle mathématique prédisant le comportement de la plante Arabidopsis thaliana sous contraintes abiotiques (limitation de la disponibilité en eau et/ou en azote). Ce modèle se base sur la répartition parcimonieuse des ressources entre les différentes fonctions biologiques de la plante et réconcilie ainsi les échelles les plus fines (- les gènes -) au phénotype.

Le projet combine des modèles mathématiques « front de science » en modélisation du végétal avec des techniques expérimentales de pointe conçues pour cultiver des plantes dans les conditions environnementales les plus robustes, sur la plateforme Phenoscope, permettant de générer des données biologiques de très haute qualité pour la calibration et la validation du modèle.

Contacts :

Acteurs du projet

Unités INRAE impliquées

Département MATHNUM

Expertises 

UMR MAIAGE

modélisation, biologie des systèmes, analyses et intégration de données omiques, bio-informatique.

Partenaires extérieurs

 

Expertises 

UMR IJPB

phénotypage, physiologie, bio-informatique, génétique