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Accurate simultaneous semantic and instance segmentation of a plant 3D point cloud is critical for automatic plant phenotyping. Classically, each organ of the plant is detected based on the local geometry of the point cloud, but the consistency of the global structure of the plant is rarely assessed. In this thesis, we explore the use of two graphs at different scales to segment and classify 3D plant point clouds. At the point scale, the similarity graph allows us to compute geometrical attributes from the spectrum of the graph and to distinguish between linear organs (main stem, branches, petioles) and two- or three-dimensional ones (leaf blades, apices). At the organ scale, the quotient graph is used to obtain a detailed classification and correct potential segmentation defects. We propose a fast and automatic pipeline that integrates knowledge of the structure of the plant. The method is assessed on both synthetic and real 3D pointcloud data sets of Chenopodium album (wild spinach) and Solanum lycopersicum (tomato plant).; L’obtention simultanée d’une segmentation sémantique et par instance de nuages de points 3D de plantes est une étape indispensable pour le phénotypage automatique de plantes. Chaque organe de la plante est généralement détecté à partir de la géométrie locale du nuage de points, mais la cohérence globale de la structure de la plante est rarement utilisée. Dans cette thèse, nous explorons l’utilisation de deux graphes à échelles différentes pour segmenter et classifier des nuages de points de plantes. A l’échelle du point, le graphe de similarité permet de calculer des attributs géométriques basés sur le spectre du graphe et de distinguer les organes linéaires (tige principale, branches, pétioles) des organes à deux dimensions et plus (limbes et apex). A l’échelle des organes, le graphe quotient est utilisé pour obtenir une classification détaillée et corriger des défauts potentiels. Nous proposons ainsi une chaîne de traitement rapide, automatique et intégrant la structure de la plante. Nous évaluons cette dernière sur des bases de données de nuages de points 3D de Chenopodium album (chénopodes blanc) et de Solanum lycopersicum (plants de tomates).

Accurate simultaneous semantic and instance segmentation of a plant 3D point cloud is critical for automatic plant phenotyping. Classically, each organ of the plant is detected based on the local geometry of the point cloud, but the consistency of the global structure of the plant is rarely assessed. In this thesis, we explore the use of two graphs at different scales to segment and classify 3D plant point clouds. At the point scale, the similarity graph allows us to compute geometrical attributes from the spectrum of the graph and to distinguish between linear organs (main stem, branches, petioles) and two- or three-dimensional ones (leaf blades, apices). At the organ scale, the quotient graph is used to obtain a detailed classification and correct potential segmentation defects. We propose a fast and automatic pipeline that integrates knowledge of the structure of the plant. The method is assessed on both synthetic and real 3D pointcloud data sets of Chenopodium album (wild spinach) and Solanum lycopersicum (tomato plant)., L’obtention simultanée d’une segmentation sémantique et par instance de nuages de points 3D de plantes est une étape indispensable pour le phénotypage automatique de plantes. Chaque organe de la plante est généralement détecté à partir de la géométrie locale du nuage de points, mais la cohérence globale de la structure de la plante est rarement utilisée. Dans cette thèse, nous explorons l’utilisation de deux graphes à échelles différentes pour segmenter et classifier des nuages de points de plantes. A l’échelle du point, le graphe de similarité permet de calculer des attributs géométriques basés sur le spectre du graphe et de distinguer les organes linéaires (tige principale, branches, pétioles) des organes à deux dimensions et plus (limbes et apex). A l’échelle des organes, le graphe quotient est utilisé pour obtenir une classification détaillée et corriger des défauts potentiels. Nous proposons ainsi une chaîne de traitement rapide, automatique et intégrant la structure de la plante. Nous évaluons cette dernière sur des bases de données de nuages de points 3D de Chenopodium album (chénopodes blanc) et de Solanum lycopersicum (plants de tomates).

L’induction de résistance des cultures aux maladies par des Stimulateurs de Défenses desPlantes (SDP) est l’une des stratégies envisagées pour réduire l'utilisation des pesticides de synthèse.Cependant, la variabilité de son efficacité au champ freine son développement. L’une des raisons estque, contrairement aux fongicides qui agissent directement sur les agents pathogènes, les SDP sollicitentl'immunité de la plante, dont la performance peut dépendre de son état physiologique. Outre les SDP,d'autres produits utilisés en agriculture, les biostimulants (BS), sont décrits pour améliorer certainesfonctions de la plante. Dans ce contexte, l'objectif de ce travail était de vérifier sur vigne si les BS, vialeurs effets sur la physiologie de la plante, pouvaient constituer des leviers capables d’augmenterl'efficacité des SDP.Afin de vérifier cette hypothèse, nous avons développé une méthodologie expérimentale en conditionscontrôlées, utilisant des vitroplants de vigne et permettant de caractériser les effets de BS. Nous avonstesté les effets d’un BS (extrait végétal). Ajouté au milieu de culture, ce dernier accélère le début de lacroissance des plants et a un impact sur leur développement aérien et racinaire. Il a aussi un effet sur lemétabolome et la teneur en phytohormones des feuilles, des tiges et des racines. Enfin, nous avonstraité par un SDP (autre extrait végétal), par voie foliaire, les vitroplants précédemment biostimulés ounon. Le SDP a également modifié le métabolome et les teneurs en phytohormones des organes, maisdifféremment sur plants biostimulés ou témoins. De plus, il a induit des réponses de défense et uneprotection contre Plasmopara viticola (agent du mildiou) uniquement pour les plants biostimulés.Ces résultats suggèrent un mode d'action similaire à une potentialisation des défenses par le BS utilisé.Ainsi, cette étude a permis, d’une part, de développer une méthodologie adaptée au criblage de BS actifssur la croissance végétative de la vigne (phénotypage aérien et racinaire). D’autre part, elle démontre lapertinence de l'utilisation de biostimulants pour optimiser l'efficacité de SDP. D’autres travaux sontactuellement en cours pour étudier notamment les effets d’autres BS et SDP.

High throughput plant phenotyping, especially in the context of open field acquisitions, relies on the interpretation of data from different sensors implemented on various vectors such as tractors, robots or drones. Initially, these data were interpreted using remote sensing algorithms that exploit the spatial resolution of the signal. Since 2015, however, progresses of "Deep Learning", based on the training on examples, has already obtained promising results for measuring the rate of cover, counting plants or organs. It uses learned convolution layers, can take advantage of the spatial organization of the signal. The advantage of these methods is that they are based on Red-Green-Blue (RGB) sensors, which are much less expensive than multi- or hyperspectral imagers. However, these methods are sensitive to changes in the distribution between the data used in training and the predicted data. In practice, variable prediction errors from site to site can be observed using these methods. The objective of the thesis is to understand the causes of these variations and propose solutions for reliable phenotypic trait estimates using Deep Learning. The study focuses on detecting plants and organs from high-resolution RGB images acquired in the field. Our work first focused on the constitution of diversified image databases from different locations and stages of development for plant emergence (maize, beet, sunflower) and wheat ears, which allowed the publication of two annotated databases, grouping 27 acquisition sessions for the drone and 47 for the ear detection. The datasets demonstrate the performances difference between the published results and ours due to the change in distribution. To go beyond the limits of the usual methods, we organized two data competitions, the Global Wheat Challenges, in 2020 and 2021, which allowed us to obtain solutions trained for robustness on a different data set than the training one. The analysis of the solutions showed the importance of the training strategies for robustness beyond the architectures used. We have also shown that these solutions can be effectively deployed as a replacement for manual counting. Finally, we have demonstrated the inefficiency of training functions designed for robust training. Our work opens the prospect of a better evaluation of Deep Learning in the context of high-throughput phenotyping and thus of confidence in its use in real-life conditions.; Le phénotypage à haut débit des plantes, notamment dans le cadre d'acquisitions en plein champ, repose sur l'interprétation de données issues de différents capteurs mis en œuvre sur des vecteurs variés tels que des tracteurs, des robots ou des drones. Initialement, ces données étaient interprétées à l'aide d'algorithmes de télédétection exploitant la résolution spectrale du signal. Mais depuis 2015, les progrès du "Deep Learning", basé sur l'entrainement à partir d’exemples, ont permis des résultats prometteurs pour mesurer des traits essentiels comme le taux de couverture ou le comptage de plantes ou d’organes. Ces algorithmes utilisent des couches de convolution apprises, permettant de tirer parti de l'organisation spatiale du signal. L'avantage de ces méthodes est qu'elles sont basées sur des capteurs Rouge-Vert-Bleu (RVB), qui sont beaucoup moins coûteux que les imageurs multi- ou hyperspectraux. Cependant, les algorithmes de Deep Learning sont sensibles aux changements de la distribution entre les données utilisées pour l’entrainement et les données prédites. En pratique, des erreurs de prédiction variables et non prédictibles d'un site à l'autre peuvent être observées. L'objectif de la thèse est de comprendre les causes de ces variations et de proposer des solutions pour des estimations de traits phénotypiques fiables en utilisant le Deep Learning. L'étude porte sur la détection de plantes et d'organes à partir d'images RVB haute résolution acquises sur le terrain. Nos travaux ont d'abord porté sur la constitution de bases de données d'images diversifiées provenant de différents lieux et stades de développement pour l'émergence de plantes (maïs, betterave, tournesol) et les épis de blé, ce qui a permis la publication de deux bases de données annotées, regroupant 27 sessions d'acquisition pour le drone et 47 pour la détection d'épis. Ces jeux de données démontrent la différence de performances entre les résultats publiés et les nôtres en raison du changement de distribution. Pour dépasser les limites des méthodes habituelles, nous avons organisé deux concours de données, les Global Wheat Challenges, en 2020 et 2021, qui nous ont permis d'obtenir des solutions entraînées pour la robustesse sur un jeu de données différent de celui de l'entraînement. L'analyse des solutions a montré l'importance des stratégies d'entraînement pour la robustesse au-delà des architectures utilisées. Nous avons également montré que ces solutions peuvent être déployées efficacement en remplacement du comptage manuel. Enfin, nous avons démontré l'inefficacité des fonctions d'entraînement conçues pour l'entraînement robuste. Notre travail ouvre la perspective d'une meilleure évaluation du Deep Learning dans le contexte du phénotypage à haut débit et donc de la confiance dans son utilisation en conditions réelles. Végétal ED 536-Spécialité Sciences Agronomiques

The current environmental context results in increasingly important risks concerning crops, whatever their type. From hydric constraints, leading to more frequent and more important periods of drought, to the management of pests that take advantage of global warming to proliferate. The importance of having varieties that are both resistant and guarantee a good yield is becoming essential. The registration of new varieties in the catalog is the last step of a long process in which varietal selection plays a central role. However, this process is still slow, especially with the phenotyping phase, which is still mostly done by hand. Improving phenotyping would mean improving varietal selection and through it, better meeting the challenges already mentioned. It is in this context that Limagrain, an agricultural cooperative and seed company, and INRAE, a research organization, have undertaken the creation of a hyperspectral image acquisition module in order to make the transition to so-called high-throughput phenotyping.; Le contexte environnemental actuel se traduit par des risques plus importants concernant les cultures allant des contraintes hydriques, aboutissant à des périodes de sécheresse à la fois plus fréquentes et plus importantes, jusqu’à la gestion des ravageurs qui profitent du réchauffement climatique pour proliférer. L’importance de disposer de variétés à la fois résistantes et garantes d’un bon rendement devient indispensable. L’inscription de nouvelles variétés au catalogue est la dernière étape d’un long processus dans lequel la sélection variétale tient un rôle central. Cependant, celle-ci se révèle encore lente notamment avec la phase de phénotypage qui est encore faite en majorité « à la main ». Améliorer le phénotypage reviendrait à améliorer la sélection variétale et à travers elle, à mieux répondre aux enjeux déjà évoqués. C’est dans ce contexte que Limagrain, coopérative agricole et entreprise semencière, et l’INRAE, organisme de recherche, ont entrepris la création d’un module d’acquisition d’images hyperspectrales pour effectuer une transition vers un phénotypage dit haut-débit.

Ce volume regroupe les textes issus du programme Casdar « Semence et Sélection Variétale » finalisés en 2015, 2017 et 2019. Le numéro a été coordonné par le Comité Scientifique du Comité Technique Permanent de la Sélection des plantes cultivées (CTPS).Nouvelles méthodes d'évaluation des résistances variétales aux bioagresseurs; The barley national collection, made of 570 French accessions, was evaluated during three years for tenagro-morphological traits in a multisite network (heading, plant height, loading, spike compactness, spikerow number, disease susceptibilities). Furthermore, the whole collection was genotyped for a set of 1056SNPs. Field evaluation results show a wide diversity for all observed traits. The use of empiric selectionindex on disease traits (barley leaf rust, powdery mildew, leaf blotch, net blotch, Ramularia leaf spot)makes it possible to define two different panels of 43 accessions (winter and spring types) showing highlevel of resistance for each studied pathogen. From SNPs genotyping data, clustering analysis of thewhole collection exhibits the importance of winter vs spring type and spike row number as factors toexplain genetic structure. A first approach of GWAS between markers and traits indicates a total of 1666significant associations (p

International audience; Kernels contamination by mycotoxins and especially deoxynivaneol (DON) represents a major sanitarythreat for the cereals. Here, we compared a set of different methodologies to evaluate Fusarium damagedkernels and DON contaminated flours. This will allow to routinely assessing these traits in breedingprograms. Thanks to these methodologies, we identified seven wheat genomic regions involved inresistance to DON accumulation. Molecular markers associated with these regions are now available tobreed for varieties with improved resistance, a high priority of the grain sector.; La contamination des grains par les mycotoxines et notamment le deoxynivalenol (DON) est un problèmesanitaire majeur chez les céréales. Cette étude a permis de comparer un ensemble exhaustif deméthodologies pour évaluer le taux de grains symptomatiques suite à une attaque de Fusariumgraminearum et la contamination des farines par le DON pour permettre une évaluation en routine de cescaractères dans les programmes de sélection. Grace à ces nouvelles méthodologies, le projet aégalement mis en avant sept régions du génome de blé impliquées dans la résistance aux DON ainsi quedes marqueurs moléculaires utilisables en sélection pour construire des variétés plus résistantes, unenjeu prioritaire pour la filière céréalière

Ozone (O3) is a greenhouse gas and an air pollutant that can, at high concentrations, significantly impact the growth and productivity of agricultural and forest ecosystems. However, the sensitivity of plants to O3 differs according to their ecophysiological, morphological and biochemical characteristics. In my PhD work, I have sought to improve our understanding of resistance of tomatoes to ozone, in particular through the properties of trichomes which are reservoirs of VOCs capable of reacting with ozone. The research strategy consisted in analyzing the variability of VOC emissions and their origins in the 8 parent genotypes of the MAGIC TOM population with high genetic variability. This study mainly highlighted the low constitutive emissions of tomato. It was followed by micro-morphological and histochemical analysis of trichomes on parents and their associated mutants to analyze their role in ozone depletion and plant resistance. Wild parents and their associated mutants were contrasted in trichome composition, morphology, type and density. I have measured the main ozone deposition (cuticular, stomatal, and chemical) through the gas-phase reaction of VOCs with ozone. Plant responses to oxidative stress were measured through changes in photosynthesis, stomatal conductance, Fv/Fm ratio and quantification of visible damage, as well as measurements of VOC emissions during and after exposure to different ozone concentrations. Plant responses differed according to the phenotypes analyzed. Overall, photosynthetic falls, VOC LOX were formed and physical damages were observed in response to oxidative stress. Our results underline the weak role of VOCs in ozone destruction by gas phase reaction and outline the role of the density of glandular and non glandular trichomes in plant resistance. In addition, the resistance to ozone observed in a mutant deficient in numerous monoterpenes and sesquiterpenes suggests that other secondary metabolites with high reactivity and ability to cope with oxidative stress are involved. The results allowed to discuss the role of trichomes and constituent VOCs of tomato plants in O3 destruction. Comparison of mutants and wild relatives with distinct trichomes and VOC emissions is a relevant approach to assess the protective power of these traits against ozone. Indeed, better exploitation of trichomes and secondary metabolites (VOCs and CONVs) in plant production could lead to increased plant resistance to oxidative stress.Keywords: Ozone, tomato, VOC, monoterpenes, sesquiterpenes, oxidative stress, ozone deposition, glandular trichomes.; L'ozone (O3) est un gaz à effet de serre et un polluant atmosphérique, qui peut, à concentrations élevées, avoir des conséquences importantes sur la croissance et la productivité des écosystèmes agricoles et forestiers. Cependant, la sensibilité des plantes à l’O3 diffère en fonction de leurs caractéristiques écophysiologiques, morphologiques et biochimiques. Dans mon travail de thèse, j’ai cherché à améliorer notre compréhension des traits de résistance de la tomate à l’ozone, notamment à travers les propriétés des trichomes qui sont des réservoirs de COV capables de réagir avec l’ozone. La stratégie de recherche a consisté à analyser la variabilité des émissions des COV et leurs origines chez les 8 génotypes parents de la population MAGIC TOM présentant une grande variabilité génétique. Cette étude a souligné le faible taux d’émissions constitutives chez la tomate. Elle a été suivie d’analyses micromorphologique et histochimique des trichomes sur des parents et leurs mutants associés pour analyser leur rôle dans la destruction d’ozone et la résistance des plantes. Les parents sauvages et leurs mutants associés étaient contrastés en composition, morphologie, type et densité de trichomes. J’ai mesuré les principaux dépôts d’ozone (cuticulaire, stomatique, et chimique) à travers la réaction des COV avec l’ozone en phase gazeuse. Les réponses des plantes au stress oxydatif ont été mesurées par des changements de la photosynthèse, de la conductance stomatique, du ratio Fv/Fm et par la quantification des dommages visibles, ainsi que par des mesures des émissions de COV et de leurs teneurs pendant et après l’exposition à différentes concentrations d’ozone. Les réponses des plantes différaient selon les génotypes. Globalement il a été observé en réponse au stress oxydatif, une diminution de la photosynthèse, la formation de COV LOX et des lésions physiques. Nos résultats soulignent le faible rôle de la destruction d’ozone par réaction avec les COV en phase gazeuse et le rôle de la densité des trichomes glandulaires et non glandulaires dans la résistance des plantes. En outre, une certaine résistance à l’ozone observée chez un mutant déficient en nombreux monoterpènes et sesquiterpènes suggère que d’autres métabolites secondaires ayant une forte réactivité et capacité à faire face au stress oxydatif sont impliqués. Les résultats ont permis de discuter le rôle des trichomes et des COV constitutifs des plantes de tomates dans la destruction de l'O3. La comparaison des mutants et des parents sauvages ayant des trichomes et des émissions de COV distincts est une approche pertinente pour évaluer le pouvoir protecteur de ces traits contre l’ozone. De fait, une meilleure exploitation des trichomes et des métabolites secondaires (COV et CONV) en production végétale pourrait permettre une résistance accrue des plantes face au stress oxydatif.Mots clés : Ozone, tomate, COV, monoterpènes, sesquiterpènes, stress oxydatif, dépôt d’ozone, trichomes glandulaires.

This thesis is divided into two parts one consisting of a review of the literature and the second one involves four manuscripts. few studies on CT were done in Europe, no data is currently available on clinical and biological aspects of constitutional thinness in Lebanon or the middle east region. CT pathology remains poorly researched and understood. This first study evaluating the heritability of CT and conducted in two cohorts of french and lebanese CT families demonstrated that CT runs in families and is a heritable trait. The genetic transmission of this trait seem to be most often autosomal recessive. The second study aimed to characterize several metabolic and nutritional features in a lebanese cohort of CT subjects. the study is the first of its kind in the middle east region and can be considered as a base for a multinational comparison of this underweight state. It demonstrated for the first time that lebanese CT persons have no signs of deficits and confirmed the major nutrition features previously described in french cohorts. Small differences described for the first time need to be confirmed by larger cohorts. The third study was the first study validating the arabic form of DEBQ. It’s not just a simple validation work, factors associated with DEBQ were also studied. DEBQ is a convenient tool to categorize behavioral factors related to individual eating patterns, including those implicated in eating disorders.The literature review manuscript was constructed and structured as a complement to the manuscript evaluating the inheritability in constitutional thinness. Overall, CT is a new topic and most studies were conducted on CT young women in Saint-Etienne - France. It is of high importance to conduct more research on CT to understand the mechanisms and heritability of extreme thinness and finding the explanation behind this phenomenon might be a step in the treatment of obesity and to meet the ct's demand and satisfy their desire to gain weight., Cette thèse est divisée en deux parties l'une consiste une revue de la littérature et la deuxième comprend quatre manuscrits. Peu d'études sur la MC ont été réalisées en Europe, aucune donnée n'est actuellement disponible sur les aspects cliniques et biologiques de la MC au Liban ou dans la région du Moyen-Orient. La pathologie MC reste mal recherchée et mal comprise. Cette première étude évaluant l'héritabilité du MC est menée dans deux cohortes de familles françaises et libanaises de MC a démontré que MC est un caractère héritable. La transmission génétique de ce caractère semble le plus souvent être autosomique récessive.La deuxième étude visée a caractériser plusieurs caractéristiques métaboliques et nutritionnelles dans une cohorte libanaise de sujets MC. L'étude est la première du genre dans la région du Moyen-Orient et peut être considérée comme une base pour une comparaison multinationale de cet état de sous-poids. Il a démontre pour la première fois que les libanaises n'ont pas de signes de déficit et confirme les principales caractéristiques nutritionnelles décrites précédemment dans les cohortes françaises. Les petites différences décrites doivent être confirmées par des cohortes plus grandes.La troisième étude était la première étude validant la forme arabe du DEBQ. Ce n'est pas un simple travail de validation, les facteurs associés au DEBQ ont également été étudiés. DEBQ est un outil pratique pour catégoriser les facteurs comportementaux liés aux habitudes alimentaires individuelles, y compris ceux impliqués dans les troubles de l'alimentation. Le manuscrit de la revue de la littérature a été construit et structuré comme complément au manuscrit évaluant l'héritage de la MC. Finalement, la MC est un nouveau sujet et la plupart des études ont été menées sur les jeunes femmes CT à Saint-Etienne, France. Il est de grande importance de conduire plus de recherches sur la MC pour comprendre les mécanismes et l'héritabilité de l'extrême minceur et trouver l'explication de ce phénomène pourrait être une étape dans le traitement de l'obésité et pour répondre à la demande de la MC et satisfaire leur désir de prendre du poids.

Treatment of chronic hepatitis B (HBV) relies on two antivirals, tenofovir and entecavir. These treatments block HBV DNA replication, thus preventing complications such as cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Treatment failures are rare (

Agricultural systems are changing rapidly and are subject to increasing societal and economic pressures. A key element in their adaptation is to find an optimal combination between the ability of animals to adapt to changing environments, the maintenance of production performance and husbandry methods that would best support individual variability. The development of precision livestock farming, with the increasing ability to automatically record behavioural and production parameters, makes it possible to obtain accurate information on-farm in real time. It is therefore crucial that the biological relevance of the variables measured be known.However, due to the lack of studies on this subject, we know little about feeding behaviour of individual ruminants, and in particular goats, and what factors contribute to the individual variation.Using goats, work presented in thesis showed that 1) goats have preferences in terms of feeding posture and types of feed offered, 2) important inter-individual variability of feeding behaviour exists among goats housed in groups, while the individual feeding behaviour pattern is relatively stable over time, 3) when goats are subjected to feeding challenges such as changes in the frequency of feed delivery, they adapt their feeding behaviour to these changes, but keep a stable pattern of feeding behaviour.; Les systèmes agricoles évoluent rapidement et sont soumis à des pressions sociétales et économiques croissantes. Un élément clé de leur adaptation consiste à trouver une combinaison optimale entre les capacités des animaux à s’adapter à des environnements changeants, le maintien des performances de production et un pilotage par l’éleveur qui valoriserait au mieux la variabilité individuelle. Le développement de l'élevage de précision, avec la capacité croissante d’enregistrement automatique des paramètres de comportement et de production, permet d'obtenir des informations précises sur le terrain en temps réel. Il est donc impératif que la pertinence biologique des variables mesurées soit connue. Dans ce contexte, le comportement alimentaire, qui constitue une part importante de la description de tout animal de production, est une variable d’intérêt.Cependant, en raison du manque d’études sur ce sujet, nous en savons peu sur le comportement alimentaire d’un individu et en particulier d’un ruminant, et sur ses facteurs de variation.Ce travail de thèse, réalisé chez la chèvre a montré que 1) les chèvres présentent des préférences en termes de position d’alimentation et de types d’aliments offerts, 2) une variabilité inter-individuelle importante du comportement alimentaire existe chez des chèvres hébergées en groupes, tandis que le profil de comportement alimentaire individuel est relativement stable entre les stades physiologiques, 3) lorsque les chèvres sont soumises à challenge alimentaire tel qu’une modification de la fréquence de distribution de la ration, elles adaptent leur comportement alimentaire à ces modifications, mais conservent un profil alimentaire stable.

Au cours du syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA), la tomodensitométrie (TDM) peut révéler deux schémas d'imagerie pulmonaire distincts, dits « focaux » et « non-focaux », de sévérité différente et de thérapeutiques spécifiques selon le type d’atteinte. La pancréatite aiguë est une pathologie abdominale fréquemment associée à un SDRA. Pourtant, les caractéristiques tomodensitométriques des SDRA dans cette population atteinte de pancréatite aiguë sévère, l’association de ces caractéristiques avec la sévérité de l’atteinte abdominale et le pronostic du patient n’ont jamais été étudiés.Objectifs de l’étude : les objectifs de cette étude étaient de déterminer l’incidence des SDRA focaux et non-focaux par tomodensitométrie pulmonaire chez une population atteinte de pancréatite aiguë sévère ainsi que d’observer leur association avec la sévérité de l’atteinte abdominale et le pronostic du patient. Matériel et méthode : une étude mono centrique rétrospective a été réalisée au CHU de Montpellier incluant tous les patients consécutifs atteints d’une pancréatite aiguë sévère compliquée de SDRA hospitalisés en réanimation entre 2009 et 2019. Les caractéristiques cliniques et biologiques ont été recueillies dans les 72 heures suivant le début du SDRA ainsi que les différentes thérapeutiques employées (décubitus ventral et curarisation). La tomodensitométrie pulmonaire a été réalisée dans les 48 premières heures pour évaluer la morphologie pulmonaire puis toutes les semaines pendant un mois. Le pronostic a été évalué par la mortalité à l’hôpital. Une analyse multivariée logistique a été réalisée afin d’évaluer si la morphologie tomodensitométrique de l’atteinte pulmonaire (focale vs non-focale) était associée à la mortalité à l’hôpital.Résultats : quatre-vingt-sept patients ont été inclus. 39 (44 %) patients avaient un SDRA focal et 48 (56 %) patients un non-focal. Les scores IGSII et SOFA n’étaient pas statistiquement différents entre les SDRA précoces focaux et non-focaux (respectivement 61 vs 58.5, p = 0.629 et 11 vs 13, p = 0.36). Le score CTSI à J0 n’était pas associé à la morphologie du SDRA focale ou non-focale (6 vs 4, p = 0.41). Vingt-deux (56.4 %) des SDRA focaux sont décédés à l’hôpital contre 22 (45.8 %) des SDRA non-focaux (p = 0.32). La morphologie focale de SDRA, après ajustement sur les scores IGS2, SOFA et sur la réalisation de thérapeutiques par décubitus ventral et curarisation, était un facteur indépendant de mortalité (OR = 1.93, IC 95 % [1.02 - 3.62], p = 0.04).Discussion–conclusion : la pancréatite aigüe sévère se complique plus fréquemment de SDRA non-focaux que de focaux et ceux-ci sont associés après ajustement à une mortalité à l’hôpital moins importante que les SDRA précoces focaux. De futures études sont nécessaires afin d’identifier l’impact des thérapeutiques du SDRA telles que le décubitus ventral et la curarisation sur le pronostic du patient atteint de pancréatite aigüe sévère, en fonction de la morphologie du SDRA focale versus non-focale.

International audience; Traditional methods to measure spatio-temporal variations in biomass rely on a labor-intensive destructive sampling of the crop. In this paper, we present a high-throughput phenotyping approach for the estimation of Above-Ground Biomass Dynamics (AGBD) using an unmanned aerial system. Multispectral imagery was acquired and processed by using the proposed segmentation method called GFKuts, that optimally labels the plot canopy based on a Gaussian mixture model, a Montecarlo based K-means, and a guided image filtering. Accurate plot segmentation results enabled the extraction of several canopy features associated with biomass yield. Machine learning algorithms were trained to estimate the AGBD according to the growth stages of the crop and the physiological response of two rice genotypes under lowland and upland production systems. Results report AGBD estimation correlations with an average of r = 0.95 and R 2 = 0.91 according to the experimental data. We compared our segmentation method against a traditional technique based on clustering. A comprehensive improvement of 13% in the biomass correlation was obtained thanks to the segmentation method proposed herein.

In this thesis, we investigate the possibilities of performing high-throughput imaging for plant phenotyping at low cost on a set of biological questions. Our contributions can be organized into two parts. The first part focuses on how to reduce the cost of plant phenotyping at the sensor level. In this section, we show the innovative use of mini-computers, associated with RGB and/or LiDAR cameras, to monitor plants from the top view as individuals , or at a canopy level. With more convenient access to imaging systems, the current bottleneck in plant phenotypingnow corresponds to the development of optimized image processing algorithms. Thesecond part addresses this issue and focuses on reducing the computational cost and the time required for the creation of ground-truth associated with the images to be processed. We have investigated the value of the scattering transform, which is a deep architecture without the need for massive computational resources or large annotated datasets. We have also investigated the possibility of performingautomated image annotation with unsupervised machine learning in sequences ofimages. We have demonstrated, the possibility to speed up annotation with ergonomictools based on the capture of the annotator’s gazing direction . Last, we have demonstrated the possibility to speed up annotation by using synthetic data automatically annotated.; Dans cette thèse, nous étudions les possibilités de réaliser une imagerie à haut débit pour le phénotypage végétal à faible coût sur un ensemble de questions biologiques. Nos contributions peuvent être organisées en deux parties. La première partie se concentre sur la façon de réduire le coût du phénotypage végétal au niveau du capteur. Dans cette section, nous montrons l’utilisation novatrice des mini-ordinateurs, associés aux caméras RVB et/ou LiDAR, pour surveiller les plantes à partir de la vue de dessus en tant qu’individus, ou au niveau de la canopée. Avec un accès plus pratique aux systèmes d’imagerie, le goulot d’étranglement actuel du phénotypage végétal correspond désormais au développement d’algorithmes de traitement d’image optimisés. La deuxième partie traite de cette question et se concentre sur la réduction du coût de calcul et du temps requis pour la création de la vérité-terrain associée aux images à traiter. Nous avons étudié la valeur de la transformation scatter, qui est une architecture de réseaux profonds ne nécessitant pas de ressources informatiques massives ou de grands ensembles de données annotés. Nous avons également étudié la possibilité d’effectuer des annotations d’images automatisées avec un apprentissage automatique non supervisé dans des séquences d’images. Nous avons démontré, la possibilité d’accélérer l’annotation avec des outils ergonomiques basés sur la capture de la direction du regard de l’annotateur. Enfin, nous avons démontré la possibilité d’accélérer l’annotation en utilisant des données synthétiques annotées automatiquement.

Pearl millet, Pennisetum glaucum, is the staple food of more than 90 million people in sub-Saharan Africa and India, and global millet production is limited by the drought and low soil fertility that characterize its growing area. Improving its root system could help optimize the acquisition of water and mineral elements. Knowledge of the genetic basis that controls the establishment of this root system may allow the use of marker-assisted selection, a powerful tool that fixes the selection on the selected traits. The study of the root architecture and root growth dynamics of millet has made it possible to highlight certain root traits of interest: early growth of the seminal root and rhizospheric soil aggregation. Preliminary studies led to the detection of several QTLs controlling these traits by association genetics. The objective of this training course was to validate these QTLs using two types of population coming from crosses between two contrasted parents. We first tested 4 methods for QTL detection using bulk segregant analysis. Simulations were conducted to evaluate the impact of the QTL effect and number of individuals on QTL detection accuracy on these methods. Beside, we initiated the characterization of a population of backcross inbred lines (BC2F4). We evaluated the homogeneity of a sample of BC2F4 lines using genotypic and phenotypic methods. We observed inter-linear heterogeneity and intra-linear homogeneity. This work will help detect QTLs of interest.; Le mil, Pennisetum glaucum, constitue l’aliment de base de plus de 90 millions de personnes en Afrique sub-saharienne et en Inde. La production mondiale de mil est limitée par la sécheresse et une faible fertilité des sols qui caractérisent sa zone de culture. L'amélioration de son système racinaire pourrait contribuer à optimiser l'acquisition de l'eau et des éléments minéraux. La connaissance de la base génétique qui contrôle l'établissement de ce système racinaire peut permettre l'utilisation de la sélection assistée par marqueurs, un puissant outil qui fixe la sélection sur les traits sélectionnés. L’étude de l’architecture racinaire et de la dynamique de croissance racinaire du mil a permis de mettre en évidence certains traits racinaires d’intérêt : la croissance précoce de la racine séminale et l'agrégation du sol rhizosphérique. Des études préliminaires ont abouti à la détection de plusieurs QTL contrôlant ces traits par génétique d’association. L’objectif de ce stage était de valider ces QTL d’intérêt en utilisant des populations obtenues à partir de deux parents présentant les caractères contrastés. Nous avons tout d’abord comparé l’efficacité de quatre méthodes de détection de QTL à partir d’une analyse de ségrégation en masse. Une étude de simulation a été réalisée pour évaluer l’effet de la variation de l’effet du QTL et du nombre d’individus sur la précision de détection de QTL pour ces différentes méthodes. Par ailleurs, nous avons initié la caractérisation d’une population de lignées recombinantes fixées (BC2F4) en évaluant l’homogénéité d’un échantillon de lignées par génotypage et phénotypage. Ces travaux contribueront à la détection de QTL d’intérêt.

National audience; Genomic evaluation of French maternal lines, set up in 2016, has helped increase genetic progress, especially for reproductive traits. However, computational problems have emerged for genomic evaluation of certain production traits for which phenotyping capacity is limited. This particularly concerns genotyped candidates on breeding farms that have no phenotypes and only a few phenotyped relatives. This data structure seems to pose convergence problems for predicting genomic breeding values. To check this hypothesis, we simulated such a situation, based on a set of actual phenotype data measured for all farm candidates and genotypes. The simulation consisted of deleting phenotypes of the animals measured on-farm in order to reproduce the data structure encountered for the traits recorded at the FGPorc/INRAE test station in Le Rheu. Phenotypes were then progressively added in different scenarios to identify whether prediction accuracy improved and to estimate the number of phenotypes required. The simulations showed that the unbalanced structure between genotypes and phenotypes was responsible for the computational problems that led to low accuracy of genomic predictions. Phenotyping 12% of all pigs phenotyped at 100 kg each year made it possible to solve the computational problems observed and to recover 61% of the maximum expected accuracy. In conclusion, these results highlight the importance of collecting large-scale phenotypes in the context of genomic selection schemes. Further studies will be conducted to study the impact of genotyping animals measured at the station.

International audience; Wood is a complex tissue that fulfills three major functions in trees: water conduction, mechanical support and nutrient storage. In Angiosperm trees, vessels, fibers and parenchyma rays are respectively assigned to these functions. Cell wall composition and structure strongly varies according to cell type, developmental stages and environmental conditions. This complexity can therefore hinder the study of the molecular mechanisms of wood formation, underlying the construction of its properties. However, this can be circumvented thanks to the development of cell-specific approaches and microphenotyping. Here, we present a non-destructive microphenotyping method based on attenuated total reflectance-Fourier transformed infrared (ATR-FTIR) microspectroscopy. We applied this technique to three types of poplar wood: normal wood of staked trees (NW), tension and opposite wood of artificially tilted trees (TW, OW). TW is produced by angiosperm trees in response to mechanical strains and is characterized by the presence of G fibers, exhibiting a thick gelatinous extra-layer, named G-layer, located in place of the usual S2 and/or S3 layers. By contrast, OW located on the opposite side of the trunk is totally deprived of fibers with G-layers. We developed a workflow for hyperspectral image analysis with both automatic pixel clustering according to cell wall types and identification of differentially absorbed wavenumbers (DAWNs). As pixel clustering failed to assign pixels to ray S-layers with sufficient efficiency, the IR profiling and identification of DAWNs were restricted to fiber and vessel cell walls. As reported elsewhere, this workflow identified cellulose as the main component of the G-layers, while the amount in acetylated xylans and lignins were shown to be reduced. These results validate ATR-FTIR technique for in situ characterization of G layers. In addition, this study brought new information about IR profiling of S-layers in TW, OW and NW. While OW and NW exhibited similar profiles, TW fibers S-layers combined characteristics of TW G-layers and of regular fiber S-layers. Unexpectedly, vessel S-layers of the three kinds of wood showed significant differences in IR profiling. In conclusion, ATR-FTIR microspectroscopy offers new possibilities for studying cell wall composition at the cell level.

International audience; Plant phenotyping consists in the observation of physical and biochemical traits of plant genotypes in response to environmental conditions. Challenges , in particular in context of climate change and food security, are numerous. High-throughput platforms have been introduced to observe the dynamic growth of a large number of plants in different environmental conditions. Instead of considering a few genotypes at a time (as it is the case when phenomic traits are measured manually), such platforms make it possible to use completely new kinds of approaches. However, the data sets produced by such widely instrumented platforms are huge, constantly augmenting and produced by increasingly complex experiments, reaching a point where distributed computation is mandatory to extract knowledge from data. In this paper, we introduce InfraPhenoGrid, the infrastructure we designed and deploy to efficiently manage data sets produced by the PhenoArch plant phenomics platform in the context of the French Phenome Project. Our solution consists in deploying scientific workflows on a Grid using a middle-ware to pilot workflow executions. Our approach is user-friendly in the sense that despite the intrinsic complexity of the infrastructure, running scientific workflows and understanding results obtained (using provenance information) is kept as simple as possible for end-users.

En France, la cancérologie s’est structurée afin de garantir à tous les patients un parcours de soins sécurisé et de qualité. Ce parcours a été bouleversé en 2020 par la pandémie Covid-19, entrainant une possible perte de chance pour les patients atteints de cancer. Avec l’exemple du cancer du poumon, notre objectif principal a été de construire de façon automatisée des indicateurs pour décrire ce parcours pendant la période de crise sanitaire. A partir de l’entrepôt de données de santé du CHU de Bordeaux, nous avons ainsi développé un algorithme d’identification des patients atteints de cancer du poumon et pris en charge au CHU, puis reconstruit leur stade TNM au diagnostic et calculé leur délai de prise en charge initiale. Au total, 2 753 patients ont bénéficié d’une première prise en charge au CHU entre le 01/01/2017 et le 31/07/2020. En 2020, la proportion de patients diagnostiqués à un stade métastatique semblait plus importante (entre avril et juin 2020), alors que leur délai de prise en charge intra-hospitalière était équivalent aux autres années. Ces résultats suggèrent un impact de la pandémie Covid-19 sur le parcours de soins des patients atteints de cancer du poumon. Néanmoins, plusieurs éléments, en lien avec les choix méthodologiques réalisés pour identifier notre population cible et construire nos indicateurs, limitent leur interprétation et nous incitent à être prudent sur leur signification en vie réelle.

International audience; This study investigated the possibility of coupling sugar beet crop model and phenotypingmeasurements to better understand how varieties differ in the use of nitrogen and water resources. Tocharacterize phenotypes over time, non-destructive techniques have been developed using FieldSpecspectroradiometer to estimate leaf area index, chlorophyll and nitrogen contents. Vegetation indicesshowed very good performances to retrieve the three plant traits. In parallel, crop models have beendeveloped. Then two methods have been compared to combine both phenotyping measurements andcrop models. Particle filtering techniques showed better performances than Kalman filter algorithm.Future works will be dedicated to testing these methods over a larger number of varieties to validate theresults before incorporating this approach in variety assessment.; Le projet Phenobet a traité de l’utilisation complémentaire de modèles de culture et de données issuesde capteurs de phénotypage afin de mieux comprendre les réponses adaptatives des variétés auxressources en azote et en eau. Des méthodes non destructives ont été développées pour caractériserles phénoypes au cours du temps, basées sur l’utilisation du spectroradiomètre Fieldspec et d’indicesde végétation. Elles ont permis d’approcher la surface foliaire, le contenu en azote et en chlorophylledes feuilles avec de bonnes performances. En parallèle, les modèles de culture ont été développés.Puis deux techniques de couplage entre mesures de phénotypage et modèles de culture ont étécomparées. Le filtrage particulaire montre de meilleures performances que le filtre de Kalman.L’approche ainsi développée doit maintenant être validée sur un grand nombre de variétés avant del’intégrer dans l’évaluation des variétés.

Treatment of chronic hepatitis B (HBV) relies on two antivirals, tenofovir and entecavir. These treatments block HBV DNA replication, thus preventing complications such as cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Treatment failures are rare (, Le traitement de l’infection chronique par le virus de l’hépatite B (VHB) repose notamment sur l’entécavir. Cet antiviral permet de prévenir efficacement les complications que sont la cirrhose et le carcinome hépatocellulaire. Les échecs de traitement sont rares mais ils doivent faire rechercher une mésobservance et/ou la sélection de mutations de résistance dans la polymérase du VHB. Chez certains patients, aucune mutation de résistance connue n’est détectée et l’échec reste inexpliqué. Nous avons émis l’hypothèse que ces situations d’échecs inexpliqués de traitement à l’entécavir pourraient être associées à de nouveaux mécanismes de résistance, identifiables par une approche transversale basée sur un test phénotypique de résistance.Cette approche a mis en évidence le rôle majeur et sous-estimé de la mutation rt250L dans la résistance à l’entécavir in vitro et in vivo. L’étude du génome entier du VHB a montré que les mutations d’échappement à la réponse immunitaire pourraient être associées à certains échecs de traitement par entécavir, notamment chez les patients immunodéprimés.

Summary Background Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a complex syndrome at the crossroads of multiple co-morbidities; there is no valid treatment for this condition. Defining new phenotypes could play a role in improving treatment and prognosis. Aim To identify groups with different pathophysiologies by applying a clustering approach to a multicentric cohort of patients with HFpEF. Methods A total of 538 patients from the multicentre KaRen study were included. Accurate clinical, biological and ultrasound data are available, with a mean follow-up of 28 months. Based on a clustering analysis, the population was separated into groups based on 55 variables, comparing distribution of deaths and hospitalizations between groups. Results Three clusters were identified from 356 analysable patients (mean age 76.1 ± 9.31 years; 43.5% men): cluster 1 (n = 128) comprised overweight, relatively young men at high cardiovascular risk, in sinus rhythm, with altered renal function; cluster 2 (n = 134) comprised women, most of whom had conserved left ventricular function; cluster 3 (n = 94) had the highest incidence of mitral regurgitation, atrial remodelling and rhythm disorders. There were no significant differences, only a trend towards early mortality in cluster 3. Conclusions Clustering analysis seems to be effective at individualizing subgroups with different physiopathologies in HFpEF. The clinical relevance of these phenotypes needs to be studied, and may concern treatment strategy more than prognostic differences.

La prise en charge chimiothérapeutique de nombreuses tumeurs solides repose sur l’administration du 5-fluororacile (5-FU), qui est connu pour régulièrement induire des toxicités sévères et dans de rares cas des décès toxiques. Ces toxicités sont dues à l’importante variabilité interindividuelle de l’étape de détoxication hépatique du 5-FU par la Dihydro Pyrimidine Déhydrogénase (DPD). Cette variabilité interindividuelle s’explique en partie par des facteurs génétiques. Ainsi, toute diminution importante de l’activité de la DPD va se traduire, chez un patient recevant une dose standard de 5-FU, par un surdosage pouvant entrainer des toxicités, notamment hématologiques et digestives. Différentes méthodes ont été développées pour déterminer le statut DPD parmi lesquelles : le génotypage du gène DPYD, la mesure de l’uracilémie (U) associée ou non à la mesure de la dihydrouracilémie (UH2) permettant de calculer le ratio UH2/U. En février 2018, l’Agence Nationale de Sécurité du Médicament (ANSM) a préconisé la recherche d’un déficit en DPD pour tout patient concerné par une chimiothérapie intégrant des fluoropyrimidines sans préciser la méthode de cette recherche. Depuis décembre 2018 il est recommandé par l’Institut National du Cancer (INCa), et la Haute Autorité de Santé (HAS) de déterminer le statut de la DPD par phénotypage à l’aide de la mesure de l’uracilémie. Ces recommandations ont eu pour conséquences une importante augmentation de l’activité de phénotypage de la DPD au sein des laboratoires réalisant cette analyse. Ainsi, pour pouvoir absorber cette augmentation des demandes de phénotypage de la DPD, proposer une technique de dosage de l’uracilémie aisément transposable à tous les laboratoires, robuste, spécifique, et rapide semble être une démarche intéressante.

Exploring [i]S. cerevisiae[/i] domestication from the analysis of their genome and from an experimental evolution approach in the grape must.. 29. International Conference on Yeast Genetics and Molecular Biology-ICYGMB18

Améliorer l'efficacité alimentaire des poissons en utilisant une nouvelle méthode de phénotypage en aquarium individuel. 6. Journées de la Recherche Filière Piscicole

Genetic progress is one of the major leverage used to increase food production and satisfy the needs for the increasing human population under global change issues. Selecting or creating the optimal cultivar for a given location is quite challenging considering the very large spatial and temporal variability of the environmental conditions. Field phenotyping, i.e. the quantitative monitoring of crop state variables and canopy functioning, was recognized as the bottleneck to accelerate genetic progress and increase crop yield. This multidisciplinary study develops statistical and image processing methods to estimate the several structural traits of wheat to be applied to crop breeding. Further, this thesis was undertaken in the context of rapid hardware and software technological advancements illustrated by the increasing accessibility to UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and UGV (Unmanned Ground Vehicle) platforms, the decreasing cost of processing units (GPUs, cloud computing) and the boom in the development of deep learning algorithms. This manuscript is divided into five chapters: The first chapter introduces the motivation behind the study as well as the current needs for high throughput phenotyping. A state of the art on phenotyping is also achieved by drawing attention to image processing methods and convolutional neural networks. The second chapter presents the development of methodologies for estimating the crop height. The feasibility of two main technologies and platforms were compared and proven: LiDAR mounted on a UGV and RGB (Red Green Blue) images acquired by a UAV. The next two chapters address the problem of estimating the density of wheat ears and stems from spatial high-resolution images. The results show the potential and limitations of deep learning for this application. Emphasis is also put on the study of the different possible acquisition configurations and the throughput of the method. The last chapter summarizes the pipelines developed and draws different perspectives of high throughput phenotyping to replace or supplement in-situ measurements as well as the improvement facilitated by the methods developed.; Le progrès génétique est l'un des principaux leviers utilisés pour accroître la production alimentaire et nourrir la population humaine croissante dans un contexte de changement global. La sélection ou la création du cultivar optimal pour un endroit donné est très difficile compte tenu de la très grande variabilité spatiale et temporelle des conditions environnementales. Le phénotypage au champ, c'est-à-dire le suivi quantitatif des variables d'état des cultures et du fonctionnement du couvert, a été reconnu comme le goulot d'étranglement pour accélérer le progrès génétique. Dans cette thèse pluridisciplinaire, des méthodes statistiques et de traitement d’images sont développées afin d’estimer différents traits structuraux de cultures de blé pour application à l’amélioration variétale. Cette thèse a été entreprise au moment où la technologie progresse très rapidement, à la fois sur les aspects matériels et logiciels : accessibilité aux plates-formes de drones et de véhicules sans pilote, diminution du coût des unités de traitement graphique (GPU) explosion du développement des algorithmes d'apprentissage profond. Cette thèse s’articule en cinq chapitres : Le premier chapitre introduit les motivations de l’étude ainsi que les besoins actuel en matière de phénotypage haut débit. Un état de l’art sur le phénotypage est aussi présenté en attirant l’attention sur les méthodes de traitements d’images et de réseaux de neurones convolutifs. Le deuxième chapitre présente le développement de méthodologies permettant d’estimer la hauteur du couvert à partir d’observations par drone ou par robot roulant au sol. La faisabilité de deux principales technologies et plateformes ont été comparées et prouvées: le LiDAR porté par un véhicule au sol et des images RVB acquises par drone. Les deux chapitres suivants adressent le problème de l’estimation de la densité d’épis et de tiges de blé par images à haute résolution spatiale. Les résultats montrent le potentiel et les limites de l’apprentissage profond pour ces applications. L’accent est aussi mis sur l’étude des différentes configurations d’acquisitions possibles et le débit de la méthode. Le dernier chapitre revient sur les principaux résultats élaborés au cours de cette thèse et ouvre différentes perspectives pour le phénotypage haut-débit en remplacement ou complément des mesures manuelles classiquement réalisées par les sélectionneurs et propose des pistes pour améliorer les méthodes développées.

Problématique: Le trouble d'insomnie chronique (TIC) affecte 3,5 millions de Canadiens. Malgré sa prévalence élevée, les mécanismes sous-jacents du TIC demeurent méconnus. Une meilleure compréhension de sa base biologique est possible grâce aux études génétiques. Deux études d'associations pangénomiques (GWAS) ont suggéré que le gène MEIS1, antérieurement associé au syndrome des jambes sans repos (SJSR), est indépendamment associé à l'insomnie. Cependant, la méthode de phénotypage des GWAS s'avère limitée et les résultats n'ont pas été répliqué. Objectif: Évaluer l'association entre MEIS1 et le TIC. Si le gène MEIS1 est pléiotrope au TIC et au SJSR, la fréquence des variantes génétiques du gène sera équivalente chez les groupes TIC et TIC+SJSR. Méthodologie: Au total, 646 patients insomniaques ont participé à l'étude. Trois variantes du gène MEIS1 ont été génotypé. Nous avons comparé les distributions d'allèles et des génotypes de la cohorte TIC aux groupes contrôle et SJSR de la cohorte canadienne française. Résultats: Des spécialistes en sommeil ont émis les diagnostics TIC+SJSR à 26% de la cohorte. Nos résultats suggèrent des différences significatives dans les distributions alléliques et génotypiques entre les groupes TIC et TIC+SJSR. De plus, les distributions d'allèles et de génotypes des trois variantes génétiques étaient similaires entre les groupes TIC et contrôle, et les groupes TIC+SJSR et SJSR (p > 0.05). Conclusion: Nos données confirment l'association entre MEIS1 et le SJSR mais elles ne sont pas en faveur de l'effet pléiotropique avec le TIC. Nous soulignons l’importance du phénotypage et le fait de distinguer le TIC du SJSR., Background: Chronic insomnia disorder (CID) affects 3.5 million Canadians. Despite its high prevalence, we do not fully understand the underlying mechanisms of CID. Genetic studies of insomnia contribute to better understanding its biological basis. The latest two genome-wide association studies (GWAS) suggest that MEIS1 gene, previously associated with restless legs syndrome (RLS), is independently associated to insomnia. However, the GWAS phenotyping method was limited and the finding was not yet replicated. Objective: Evaluate the association between MEIS1 and CID. If MEIS1 is pleiotropic to CID and RLS, the minor allele frequency of MEIS1 variants will be equivalent in CID patients with and without RLS. Methods: Overall, 646 CID patients participated in the study. We genotyped three MEIS1 variants. To confirm our results, we compared the allelic and genotypic distributions of the CID cohort to ethnically matched controls and RLS cases from the French Canadian cohort. Results: Patients were diagnosed by sleep specialists and 26% of the sample were diagnosed with CID+RLS. We find significant differences in allele and genotype distributions between CID-only and CID+RLS groups. Allele and genotype distributions of the three MEIS1 SNPs were similar in between CID-only and control groups and in between CID+RLS and RLS-only groups (all p>0.05). Conclusion: Our data confirms the association between MEIS1 and RLS but it does not support the pleiotropic effect of MEIS1 in CID. Further, our study highlights the critical importance of phenotyping and the need to carefully isolate CID from other disorders that can cause sleep difficulties, particularly RLS.

National audience; Phénotypage haut débit de l'architecture du système racinaire du blé. Journée scientifique de l'Association des Sélectionneurs Français

UMR AGAP - équipe AFEF - Architecture et fonctionnement des espèces fruitières; Numerous agronomical applications of remote sensing have been proposed in recent years, including water stress assessment at field by thermal imagery. The miniaturization of thermal cameras allows carrying them onboard the unmanned aerial vehicles (UAVs), but these systems have no temperature control and, consequently, drifts during data acquisition have to be carefully corrected. This manuscript presents a comprehensive methodology for radiometric correction of UAV remotely-sensed thermal images to obtain (combined with visible and near-infrared data) multispectral ortho-mosaics, as a previous step for further image-based assessment of tree response to water stress. On summer 2013, UAV flights were performed over an apple tree orchard located in Southern France, and 4 dates and 5 h of the day were tested. The 6400 m(2) field plot comprised 520 apple trees, half well-irrigated and half submitted to progressive summer water stress. Temperatures of four different on-ground stable reference targets were continuously measured by thermo-radiometers for radiometric calibration purposes. By using self-developed software, frames were automatically extracted from the thermal video files, and then radiometrically calibrated using the thermal targets data. Once ortho-mosaics were obtained, root mean squared error (RMSE) was calculated. The accuracy obtained allowed multi-temporal mosaic comparison. Results showed a good relationship between calibrated images and on-ground data. Significantly higher canopy temperatures were found in water-stressed trees compared to well-irrigated ones. As high resolution field ortho-mosaics were obtained, comparison between trees opens the possibility of using multispectral data as phenotypic variables for the characterization of individual plant response to drought.

GnpIS is a data repository for plant phenomics that stores whole field and greenhouse experimental data including environment measures. It allows long-term access to datasets following the FAIR principles: Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable, by using a flexible and original approach. It is based on a generic and ontology driven data model and an innovative software architecture that uncouples data integration, storage, and querying. It takes advantage of international standards including the Crop Ontology, MIAPPE, and the Breeding API. GnpIS allows handling data for a wide range of species and experiment types, including multiannual perennial plants experimental network or annual plant trials with either raw data, i.e., direct measures, or computed traits. It also ensures the integration and the interoperability among phenotyping datasets and with genotyping data. This is achieved through a careful curation and annotation of the key resources conducted in close collaboration with the communities providing data. Our repository follows the Open Science data publication principles by ensuring citability of each dataset. Finally, GnpIS compliance with international standards enables its interoperability with other data repositories hence allowing data links between phenotype and other data types. GnpIS can therefore contribute to emerging international federations of information systems.

International audience; The dynamics of the Green Leaf Area Index (GLAI) is of great interest for numerous applications such as yield prediction and plant breeding. We present a high-throughput model-assisted method for characterizing GLAI dynamics in maize (Zea mays subsp. mays) using multispectral imagery acquired from an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Two trials were conducted with a high diversity panel of 400 lines under well-watered and water-deficient treatments in 2016 and 2017. For each UAV flight, we first derived GLAI estimates from empirical relationships between the multispectral reflectance and ground level measurements of GLAI achieved over a small sample of microplots. We then fitted a simple but physiologically sound GLAI dynamics model over the GLAI values estimated previously. Results show that GLAI dynamics was estimated accurately throughout the cycle (R2 > 0.9). Two parameters of the model, biggest leaf area and leaf longevity, were also estimated successfully. We showed that GLAI dynamics and the parameters of the fitted model are highly heritable (0.65 ≤ H2 ≤ 0.98), responsive to environmental conditions, and linked to yield and drought tolerance. This method, combining growth modeling, UAV imagery and simple non-destructive field measurements, provides new high-throughput tools for understanding the adaptation of GLAI dynamics and its interaction with the environment. GLAI dynamics is also a promising trait for crop breeding, and paves the way for future genetic studies.

Breeding for crops in the context of climate change necessitates phenotyping tools for roots in field conditions. Such in-field phenotyping requires the development of rapid and non-destructive measurement techniques for the screening of relevant root traits under sub-optimal conditions. In this study, we used scanner-based minirhizotrons to measure in situ the root length and surface/volume densities of roots for four wheat varieties, under four different growth conditions: irrigated and rainfed coupled with optimal and sub-optimal N fertilization under a Mediterranean climate. For all the treatments, grain yield correlates with minirhizotron-based root surface density measured at anthesis (r2 = 0.48). Irrigated and rainfed conditions led to contrasted relations between roots and grain yield: no correlation was found in irrigated plots, while under rainfed conditions and sub-optimal fertilization, the higher yields are related to a higher root colonization of the deeper soil layers (r2 = 0.40). Shoot biomass was correlated to grain yield in irrigated conditions, but not in rainfed conditions. However, for the latter, the total root weight, the proportion of which being mainly located in the top soil, is not related to the grain yield. In this way, we show the relationship between these higher grain yields and a stress avoidance mechanism of the root system characterized by a higher root density in the deep soil layers. Thus, unlike shoot biomass measurements, scanner-based minirhizotron allows the direct detection of such a stress-related root development, and therefore opens the door to a better prediction of grain yield.

International audience; Progress in remote sensing and robotic technologies decreases the hardware costs of phenotyping. Here, we first review cost-effective imaging devices and environmental sensors, and present a trade-off between investment and manpower costs. We then discuss the structure of costs in various real-world scenarios. Hand-held low-cost sensors are suitable for quick and infrequent plant diagnostic measurements. In experiments for genetic or agronomic analyses, (i) major costs arise from plant handling and manpower; (ii) the total costs per pot/microplot are similar in robotized platform or field experiments with drones, hand-held or robotized ground vehicles; (iii) the cost of vehicles carrying sensors represents only 5-26% of the total costs. These conclusions depend on the context, in particular for labor cost, the quantitative demand of phenotyping and the number of days available for phenotypic measurements due to climatic constraints. Data analysis represents 10-20% of total cost if pipelines have already been developed. A trade-off exists between the initial high cost of pipeline development and labor cost of manual operations. Overall, depending on the context and objectives, “cost-effective” phenotyping may involve either low investment (“affordable phenotyping”), or initial high investments in sensors, vehicles and pipelines that result in higher quality and lower operational costs.

National audience; Trees are able to grow high and to live old thanks to the remarkable properties of their wood. As a matter of a fact, wood delivers three major functions: (1) water conduction from roots to crown, (2) support of the ever-increasing mass of the growing tree and (3) storage of temporary reserves, important for tree growth over the years. In angiosperm trees, different wood cell types are affected to each of these functions. Fibers are involved in tree mechanical support, vessels in water conduction and parenchyma rays in starch and/or lipid storage during the resting period. In addition, these cell types have distinct developmental programs. While fibers and vessels are early-dying cells, parenchyma rays stay alive longer. Therefore wood is a complex patchwork of cells and its structure results from the three-dimensional assembly of the cell walls of dead fibers and vessels, interconnected with still living parenchyma rays. This great complexity stands as an obstacle when studying wood formation and the construction of wood properties. However, this can be circumvented thanks to the development of cell-specific approaches. We developed a non-destructive method based on ATR-FTIR imaging on poplar wood sections. This technology enables to collect IR-absorbance spectra from small areas of cross-sections, which makes possible to differentiate between wood cell-types or even between the different cell wall layers from a single fiber. We first demonstrated that spectra taken from fiber cell walls on cross-sections differed from spectra obtained from wood powder. We also showed that ATR-FTIR imaging is able to discriminate the cell walls of fibers, vessels and rays. These findings are in accordance with other studies [1], but with an improved spatial resolution. ATR-FTIR microspectroscopy is thus a promising tool to finely characterize the cell wall of different wood cell types. This work has been partly supported by the OPeNSPeNU project (funded by the Centre Val de Loire Region)

New types of phenotyping tools generate large amounts of data on many aspects of plant physiology and morphology with high spatial and temporal resolution. These new phenotyping data are potentially useful to improve understanding and prediction of complex traits, like yield, that are characterized by strong environmental context dependencies, i.e., genotype by environment interactions. For an evaluation of the utility of new phenotyping information, we will look at how this information can be incorporated in different classes of genotype-to-phenotype (G2P) models. G2P models predict phenotypic traits as functions of genotypic and environmental inputs. In the last decade, access to high-density single nucleotide polymorphism markers (SNPs) and sequence information has boosted the development of a class of G2P models called genomic prediction models that predict phenotypes from genome wide marker profiles. The challenge now is to build G2P models that incorporate simultaneously extensive genomic information alongside with new phenotypic information. Beyond the modification of existing G2P models, new G2P paradigms are required. We present candidate G2P models for the integration of genomic and new phenotyping information and illustrate their use in examples. Special attention will be given to the modelling of genotype by environment interactions. The G2P models provide a framework for model based phenotyping and the evaluation of the utility of phenotyping information in the context of breeding programs. ispartof: Plant Science vol:282 pages:23-39 ispartof: location:MEXICO, Int Maize & Wheat Improvement Ctr status: Published online

International audience; The future sustainability of cattle production will require improved resource use efficiency, reduced GHG emissions, and improved animal health and welfare. Facing this challenge needs far more complex animal traits than previously and they need to be assessed under a range of conditions. For example, the concepts of feed efficiency, robustness and sensitivity to health disorders are more difficult to include in selection indices than simple productivity traits. It is now time to look for means to investigate complex animal traits using smart technologies and rapid analytical methods in a standardised way applied in many contexts. At the same time, the European Strategy Forum on Research Infrastructures (ESFRI) roadmap clearly identified the need for improved coordination, harmonisation and access to European research infrastructures (RIs) on farm animals. The SmartCow project (www.smartcow.eu) answering the call H2020-INFRAIA2016-2017 was selected by the European Commission for 4 years funding starting from 1st February 2018. Three types of activities are developed to increase the phenotyping capabilities of the cattle European sector. Networking activities will create, thanks to an inventory and an interactive map, a unique portal to key European cattle RIs. The project will ensure that existing guidelines are adopted [e.g., the ICAR Guidelines for Bovine Functional Traits (section 7) are cited in distinct guidelines generated by the Networking activities]. When no international standard exists (e.g. feed efficiency, digestive, behavioural traits…), the project works towards the use of unified measurement methods through common standards and guidelines. The development of the cattle ontology of traits (ATOL and EOL; www.atol-ontology.com) through SmartCow will also be an important step to unify research methodologies and link definition of traits with standardized methods. A cloud-based database platform developed by Agrimetrics using web semantic will ensure integration, sharing and interoperability of data generated by the project leading to an open European database on cattle traits and phenotypes. Joint research activities will generate innovations for the research community on cattle towards the use of less-invasive methods and high-throughput phenotyping. Refining in vivo methods to evaluate feed efficiency and emissions will generate innovations in experimental design and planning for more accuracy. The development of new biomarkers (proxies) that can be easily measured in milk, faeces, urine, or blood through rapid analytical methods (NIRS) will bring new phenotyping capacities. The development of tools to generate new and improved information from animal sensors and other routinely collected data (e.g. prediction of individual cow status in terms of health and welfare) will also enable a more efficient phenotyping and genetic selection of cattle. Finally, the project organizes transnational access to major RIs: INRA in France, Scotland’s Rural College and University of Reading in the UK, Wageningen University and WUR/DLO in the Netherlands, FBN-Leibniz in Germany, Teagasc in Ireland, Aarhus University in Denmark and IRTA in Spain. It provides access to around 2500 dairy and 1000 beef cattle and facilitate up to 30 research projects to be financed by the SmartCow project after selection through specific calls. Eleven projects have already been selected after the first call.