Delphine Luquet (CIRAD, UMR AGAP, PAM) Jean Christophe Soulié (CIRAD, UMR AGAP, PAM)

1. 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 Soulié (CIRAD, UMR AGAP, PAM) Christophe Pradal (CIRAD, UMR AGAP, VP) Eric Ramat (Univ. Du Littoral, LISIC)

2. 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) • Changement climatique (eau, T°) • Plantes pluri-usage (biomasse, sucre, grain. Bioénergie…) • Complexité grandissante des idéotypes (adaptation, rendements)

3. Approche PAM • Analyse du phénotype « plante entière »: performance vs plasticité • morphogénèse, relations source-puits en assimilats C (eau, T°, rad) • Allocation sucres structuraux vs réserves vs grains • Caractères les plus influents et discriminants: phénotypage • Combinaisons pertinentes de caractères: idéotypage • Rôle central de la modélisation : étude d’un système complexe

4. Modélisation pour • Formaliser les connaissances 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 G) • 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 Nb: définition de TPE (classif. environnements) en utilisant des modèles de culture

5. Modèle Ecomeristem • Morphogénèse de la plante dans son peuplement (journalier) • Plasticité phénotypique: régulation des relations source-puits (CHO) • Fn(état nutritionnel de la plante): variables d’état hydrique, carboné • Riz, sorgho, canne (cycle végétative validé; cycle complet testé) • Topologie de la plante, taille, biomasse organes • Pas de géométrie par défaut (pas de 3D)

6. Ic(i) = C Supply(i) Demand(i) 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 6 Thermal Time (Daily) • C resource manager • Fn(plant density ‘big leaf’) • ea, eb : rad° intercept°, convers° => supply (> or < to demand) • => Reserve • Expansion delay • Senescence Organ expansion Time: fn(plasto) Rate fn(final size, time) => Demand (g) fn(rate, SLA) 5 X Tillering fn(Ic, nb of buds) => Critical Ic, ICt 4 Supply = Daily assimilation Tx 3 1 Four leaves preformed Initial parameters Seed reserves, 1st leaf length, SLA (initial R/S ratio) Org(i) dimension Meristem Growth R. MGR MGR + Org(n-1) • Leaf initiation • Plastochron NB: root = bulk compartment Germination Down-regulat° by Ic 2

7. Objectifs d’application Analytique Idéotypage Phénotypage • Analyse de sensibilité • Couplage avec R (réseau mexico) • Temps de calcul considérable… • Enjeux: • n° génotypes, répéts • 5/6 paramètres • Temps de calcul considérable (canne…) • Moyens: • Optimisation de jeux de paramètres • Couplage avec R paramètres de processus • Caractères architecturaux • Couplage avec représentation 3D • Calculs biophysique sur 3D • => Feedback structure - fonction (…QTL)

8. Etat actuel du développement du modèle • Ecomeristem : un modèle riz, sorgho, canne à sucre • Modèle modulaire, hiérarchique, orienté objet, simplifiable • Ecophen : une plate forme de modélisation • Ecosim : un moteur de simulation • Langage de développement : Delphi

9. Analyse critique • Constat : • Modèle rapide à simuler pour optimisation / analyse de sensibilité • On est bridé par Delphi • Couplage • Performance • Besoin de performance : • Passage au 3D, microméteo, cycle long (canne à sucre) • Pas de formalisme sous jacent théorique

10. Utilisation de l’offre disponible vs besoins 3D, microméteo Couplage Formalisme théorique Performances

11. Intégration dans Openalea L’animation jointe à la présentation donne un exemple de sortie obtenue avec Openalea

12. Intégration dans VLE • Réécriture totale du modèle • Résultats identiques • Performances en nette augmentation • Parallélisme • Distribution • Utilisation des extensions : • Equations aux différences • Automates à états finis • Utilisation du RVLE : • Optimisation • Analyse de sensibilité

13. Couplage VLE  Openalea (en cours) • Développer des modèles compatibles dans chaque « monde » • Transformation dynamique des graphes • Transformation des données • Pas de passage par les fichiers

14. Conclusion • Intérêt du couplage (et non pas d’une fusion) : • Le modèle reste autosuffisant • « Sociabilisation » du modèle : partage de modules / interopérabilité (VLE et Openalea) • Profiter de paradigmes performants (VLE) • Profiter d’un existant : Caribu 3D (Openalea) • D’un point de vue thématique : • Démonstration de l’utilité de la diversité des plateformes • Pas encore de prise en main opérationnelle