ANR · 2023
ModLSys — Un cadre de modélisation multi-échelle pour les systèmes vivants
Le développement d'un modèle multi-échelle pour les plantes capable de gérer leurs réponses complexes aux conditions environnementales et d'intégrer la diversité génétique de ces réponses est un enjeu majeur en agronomie et biologie. Le cadre de modélisation appelé Resource Balance Analysis est prometteur pour intégrer les échelles les plus fines (gènes) jusqu’à l'échelle de l’individu, en affinant la description des organes dans les modèles de plantes existants de type structure-fonction et en tirant parti des nouvelles mesures «omiques», comme la protéomique quantitative. La modélisation des organismes multicellulaires ouvre de nombreux défis mathématiques et informatiques autour de la construction, la calibration et la simulation de ces modèles dans des conditions statiques et dynamiques. Ce projet vise à relever ces défis mathématiques, à développer et à valider expérimentalement le premier modèle multi-échelle de la plante Arabidopsis thaliana. Ce modèle sera aussi utilisé afin d'étudier la stratégie d’allocation de ressources de la plante dans des conditions environnementales standards et limitantes. Cette étude utilisera des jeux de données produits par un des dispositifs de phénotypage de plantes les plus robustes. Le modèle sera alors utilisé pour générer de nouvelles connaissances ou hypothèses biologiques (par ex. les fonctions cellulaires affectées dans la réponse des plantes à un stress nutritionnel). Cela devrait constituer une avancée significative dans le contexte de l'adaptation des plantes, et devrait aussi aider à déchiffrer les réponses adaptatives spécifiques d'autres génotypes d' A. thaliana à des conditions environnementales complexes. Le cadre de modélisation permettra de relever des défis importants tels que l'intégration de données hétérogènes et multi-échelles (des omiques aux traits phénotypiques), les liens génotype-phénotype dans des environnements complexes et l'intégration de la diversité génétique dans la modélisation.
Structures participantes de Université Paris-Saclay
Provenance des données
Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.