Un billet invité par : Xavier DRAYE, Guillaume LOBET, Brieuc RYELANDT, Antoine RUMMENS, Thomas FERON, Gabriel CARESTIA, Timothée , François DUQUESNE, Nicolas DEFFENSE et Fabio CLAPS

L'arrière-plan

Pendant des années, une petite proportion de la communauté des sciences végétales a développé et utilisé des modèles de plantes. Attention à la confusion ici : en disant modèles de plantes, nous ne faisons pas référence à n'importe quelle plante modèle (Arabidopsis, maïs ou Brachypodium, selon votre préférence), mais à des modèles informatiques de plantes. Usines virtuelles. Pas de plantes nées d'ATCG, mais de 0 et 1.

De tels modèles végétaux ont été utilisés pour décrire la formation, la croissance et le développement des organes végétaux (par exemple, racine, pousse, fruits ou feuilles), mais aussi comment ces organes influencent et sont influencés par leur environnement. En ce qui concerne l'échelle, les modèles de plantes ont été créés de l'échelle de l'organe à celle du champ, ce qui les rend extrêmement larges et leurs applications potentielles nombreuses.

Cependant, la communauté des sciences végétales dans son ensemble n'est pas un grand utilisateur de modèles végétaux. Pourquoi donc?

Une des raisons pourrait être que les modèles de plantes peuvent être effrayants (bien que nous n'ayons pas de données concrètes pour étayer cette affirmation). En effet, dès que vous parlez à un modélisateur de plantes, vous pouvez être confronté à une liste effrayante d'œufs Python, de bibliothèques C++ et d'autres dépendances Java. Il n'y a pas de meilleur moyen d'amener un novice en informatique à courir dans l'autre sens. Mais est-ce vraiment si difficile d'utiliser des modèles de plantes ?

Les acteurs

Notre histoire s'est déroulée durant le premier semestre (Sept-Déc) de l'année académique 2017-2018, à l'Université de Louvain (Belgique), à ​​la Faculté d'ingénierie des biosciences. Les comédiens étaient huit étudiants en master (Brieuc, Antoine, Thomas, Gabriel, Timothée, François, Nicolas et Fabio) après le cours « Modélisation de la biologie des systèmes » donné par Xavier et Guillaume. Les étudiants n'avaient pas de solides connaissances en programmation ou en informatique. Ils n'ont suivi que deux cours d'introduction à l'environnement de programmation MatLab.

La structure du cours était la suivante : il commençait par une courte introduction générale à la biologie des systèmes, puis les étudiants devaient former 3 groupes pour le reste du semestre. Pendant les cours restants (env. 20h), chaque groupe avait le devoir suivant :

1. choisir un modèle biologique existant et publié ;
2. apprendre la théorie biologique sur laquelle le modèle a été construit;
3. Apprenez à installer et à exécuter les modèles et ;
4. Répondez à une question simple à l'aide du modèle.

En plus de ces tâches, chaque groupe devait également :

1. Utilisez le Github pour stocker leurs codes et collaborer
2. Utilisez le Twitter communiquer sur les modèles biologiques

Ce que nous avons

Trois modèles différents ont été choisis par les différents groupes : OpenSimRoot (poster et al. 2017/XNUMX/XNUMX), LPy (Boudon et al. 2012/XNUMX/XNUMX) et RootBox (Leitner et al. 2010/XNUMX/XNUMX).

OuvrirSimRoot

OuvrirSimRoot est un modèle racinaire fonctionnel-structurel qui est combiné avec un modèle de sol pour simuler l'absorption d'eau et de nutriments. Il permet la réalisation de mini modèles. Notre expérience avec ce modèle a d'abord été difficile, car nous avions besoin de comprendre comment faire une simulation, comment inclure les mini modèles, ce que l'on peut facilement changer dans les paramètres. Mais avec quelques heures d'essais, nous avons pu jouer avec et faire des simulations basiques, avec des niveaux d'azote contrastés.

Plus de résultats sont disponibles sur la page wiki du groupe : https://github.com/LBRAI2219/working-with-models-team-vin-chaud/wiki

La page Twitter du groupe était : @biomodélisation

rootbox

rootbox est un modèle codé en Matlab. Il est conçu pour créer facilement des géométries ramifiées dépendantes du temps des systèmes racinaires des plantes en croissance. Ce fut un réel plaisir de travailler sur un modèle comme celui-ci. L'intégralité du code était disponible gratuitement et les créateurs ont pris le temps de répondre à nos questions. Une interface utilisateur graphique nous a permis de faire nos premiers pas avec le modèle. Les commentaires dans le code nous ont aidés à entrer plus profondément dans le programme.

En tant que futurs agronomes, nous nous intéressons beaucoup aux parasites des plantes. Ce projet nous a permis de comprendre comment certaines résistances aux pathogènes pouvaient fonctionner. Nous avons pu utiliser Rootbox pour modéliser un système de betterave tolérant les nématodes, et utiliser le modèle comme preuve de concept pour expliquer cette résistance.

Plus de résultats sont disponibles sur la page wiki du groupe : https://github.com/LBRAI2219/working-with-models-agro-team

La page Twitter du groupe était : @BioModélisation

L-Py

L-py est un modèle basé sur Système L (un langage de réécriture, bien adapté aux structures fractales) et codé en Python.

Notre objectif était d'utiliser L-py pour simuler l'interception de la lumière par un plant de houblon et mieux comprendre l'importance fonctionnelle des caractéristiques de sa tige. Notre première étape a consisté à apprendre le langage basé sur le système L. Une fois familiarisés avec le fonctionnement du logiciel, la création d'un modèle de plante basique s'est avérée relativement simple. L'étape suivante de notre projet a été la simulation d'un plant de houblon. Nous avons alors été confrontés à la difficulté de représenter la physiologie complexe d'une plante à l'aide de règles de programmation simples. Enfin, l'idée était d'intégrer notre plante dans un module de simulation de la lumière afin d'évaluer l'effet de celle-ci sur le plant de houblon.

Les défis auxquels nous avons été confrontés

Les trois groupes ont réussi à exécuter le modèle de leur choix et à faire une simulation de base. Cependant, tout n'a pas été facile et fluide. Au cours du projet, les différents groupes ont dû faire face à des défis différents. Nous pouvons les résumer en trois grandes catégories : installation du modèle, utilisation du modèle et paramétrage du modèle.

Installation et exécution du modèle

La première étape, et la première occasion de se gratter la tête, est l'installation du modèle sur votre propre ordinateur. Chaque modèle, quelle que soit sa complexité, possède son propre langage de programmation et son propre environnement d'exécution. Alors qu'une bonne partie des biologistes végétaux s'y retrouveront autour de R ou de Python, les choses peuvent rapidement se corser lorsqu'il s'agit de Java (quelle version encore ?), C++ (quel compilateur dois-je utiliser ?) ou Matlab (…je n'ai pas un permis!). Vient ensuite le chargement des bibliothèques, le réglage de l'environnement d'exécution, le chargement de plusieurs bibliothèques et la version incompatible. Et, soyons honnêtes, la documentation pour ces types de problèmes est généralement insuffisante et souvent déroutante.

Comprendre le modèle

Une fois que vous avez passé la première étape et que le modèle est en cours d'exécution, vient le moment où vous devez le comprendre… Quelle variable, dans quel fichier doit-on changer ? Comment dois-je formater mon fichier de paramètres ? Où sont les sorties et comment y accéder ? Comment puis-je exécuter le modèle en mode batch pour faire des milliers de simulations ? Quant à l'installation, les guides d'utilisation des modèles de plantes sont souvent trop légers et ne permettent pas aux utilisateurs d'explorer pleinement leurs capacités.

Cela dit, pour les trois projets, nous avons contacté les auteurs des modèles, et tous ont été très utiles.

Paramétrage du modèle

Enfin, une fois que vous avez installé le modèle et que vous savez comment l'utiliser, il est temps de poser une question biologique. Et avec cette question vient le besoin de données expérimentales solides. Alors que la littérature regorge de données et de chiffres qualitatifs, les données quantitatives brutes nécessaires à la modélisation font le plus souvent défaut. Savoir que les nématodes descendent dans le sol à mesure que la saison avance ne suffit pas. Pour utiliser ces informations dans le modèle, nous devons savoir quand cette migration commence, où et à quelle vitesse. Nous avons besoin de chiffres pour alimenter les simulations. Et ces chiffres manquent souvent.

Ce que nous avons appris

La principale chose que nous avons apprise est probablement que la modélisation n'est pas aussi difficile qu'il n'y paraît. Bien que nous ayons rencontré quelques difficultés en cours de route, chaque groupe a réussi à faire quelques simulations de base et à répondre à quelques questions biologiques de base - et tout cela sans avoir une solide expérience en informatique. Peut-être un goût pour l'informatique, mais c'est tout.

Nous avons également appris que la plupart des difficultés rencontrées pouvaient être résolues (au moins partiellement) en contactant les développeurs de modèles eux-mêmes. Ils étaient tous heureux de répondre à nos questions et d'y répondre rapidement.

Enfin, nous concluons : une fois que nous avons passé la courbe d'apprentissage abrupte initiale, nous avons appris que la modélisation des plantes peut être amusante.

À propos des auteurs

Nicolas Défense
Nicolas est passionné par la nature et la médecine. Il termine actuellement ses études de bioingénieur avec une spécialisation en modélisation à l'UCL (Louvain-la-Neuve,Belgique). Son désir est d'utiliser les outils informatiques pour améliorer les techniques biomédicales. Au même titre que le changement climatique, l'utilisation de modèles semble être un bon moyen de mieux comprendre le corps humain.

Fabio applaudit
Fabio est étudiant en master de sciences agricoles à l'Università di Torino. Il est actuellement en échange Erasmus à l'Université catholique de Louvain.

Antoine Rummens
Antoine étudie actuellement les sciences agronomiques à l'UCL en Belgique. Ses principaux centres d'intérêt sont les arts picturaux, notamment la période moderne mais aussi la Renaissance italienne, l'économie et le hockey sur gazon. Dans ses temps libres, la lecture occupe son esprit.

Thomas Féron
Thomas est un étudiant de 22 ans passionné par les mathématiques appliquées et la modélisation. Il a commencé à étudier la bioingénierie à l'UCL pour comprendre comment fonctionne la nature et obtenir les outils pour la protéger.

François Duquesne
François est étudiant à l'Université catholique de Louvain en master en Bioingénierie. Il est passionné par l'environnement et l'informatique. Son objectif est de contribuer à la compréhension des processus naturels ainsi qu'à la protection et à la conservation de la Nature.

Brieuc-Reylandt
Brieuc est étudiant en génie des biosciences à l'UCLouvain (Belgique). Il s'intéresse aux sciences en général, mais aussi aux problèmes de société comme l'énergie et le changement climatique. Il joue de la guitare pendant son temps libre.

Gabriel Carestia
Gabriel est étudiant en première année de master en bioingénierie à l'Université de Louvain-la-Neuve. Il a toujours été passionné par les sciences de la vie et les mathématiques. Il a naturellement choisi des études axées sur la modélisation des systèmes en agronomie et l'interprétation de ces modèles pour résoudre divers problèmes.

Timothée Clément
Timothée est étudiant en bioingénierie en sciences agronomiques, option « analyse et gestion de l'information » à l'UCL (Belgique). Il est animateur de mouvements de jeunesse et fait partie d'une colocation à Louvain-la-neuve menant des projets locaux de développement durable (« kot planete terre »).

Guillaume Lobet
Guillaume est professeur assistant entre le Forschungszentrum Jülich et l'Université catholique de Louvain. L'objectif de ses recherches est (i) de comprendre comment divers signaux porteurs d'informations interagissent, sont véhiculés et intégrés au niveau de la plante et (ii) d'amplifier les connaissances physiologiques discrètes dans les processus fonctionnels de la plante. Tout cela à l'aide de modèles fonctionnels structurels d'usine.

Xavier Draye
Xavier Draye est professeur de physiologie des cultures et amélioration des plantes à l'Université catholique de Louvain. Il utilise une combinaison de stratégies expérimentales et de modélisation (FSPM), de l'organe à l'échelle de la plante, pour comprendre la dynamique de l'architecture et de l'hydraulique du système racinaire. Il interagit étroitement avec des hydrologues du sol et des biologistes moléculaires pour développer de nouvelles visions de l'utilisation de l'eau par les cultures qui intègrent les notions de croissance, de développement, de propriétés hydrauliques des racines et de dynamique de l'eau du sol. Xavier est également actif dans le développement d'outils et de normes d'analyse d'images racinaires (RSML) et dans le développement de systèmes de phénotypage. Il a contribué au projet DROPs et est impliqué dans la partie modélisation de l'infrastructure EMPHASIS.