Formulaire pour demande d' homologation cati

CFBP : Collection Française de Bactéries associées aux Plantes

E-phytia et Di@gnoPlant® : un continuum de services du Web au terrain en protection des plantes

Dans un objectif de réduction des traitements phytosanitaires sur les cultures, l’identification précoce et fiable d’une maladie, la détection des bio-agresseurs émergents s’avèrent des étapes cruciales en santé végétale. Elles permettent notamment d’ajuster au diagnostic la ou les méthode(s) de protection les plus pertinentes. Notre équipe de recherche INRA de l’unité Santé et Agroécologie du Vignoble de Bordeaux a mis au point sous l’appellation Di@gnoPLant®, plusieurs applications en protection des plantes pour smartphones et tablette, qui permettent l’identification et la localisation des maladies au champ.

Lors de l’apparition de symptômes sur une culture ou au jardin, l’agriculteur, le technicien ou le particulier peut désormais avoir recours, via un smartphone ou une tablette, à un ensemble de connaissances et d’expertises INRA en protection des plantes. Chaque outil de Di@gnoplant permet :

• 
  d’identifier les maladies sur une culture donnée grâce à un module d’identification par l’image selon la nature des symptômes, des signes ou des ravageurs observés ;
  
• 
  de renseigner l’utilisateur sur les caractéristiques de ces maladies à partir d’un référentiel de connaissances INRA organisé sous la forme de fiches détaillant les symptômes, la biologie du bioagresseur en cause et les méthodes de protection optimisées à la situation parasitaire.
  

Nous avons voulu constituer un continuum d’outils de diagnostic/conseil accessibles sur le web grâce à e-phytia®, mais aussi sur le terrain via les nouveaux outils d’information et de communication que sont les smartphones et les tablettes. Ainsi, un utilisateur peut réaliser directement un diagnostic au champ, voire prendre quelques photos des symptômes et les envoyer à une structure spécialisée pour le confirmer. Plusieurs applications inter-actives Di@gnoplant® sont maintenant disponibles sur plateformes Apple ou Android et permettent d’identifier les maladies des salades, de la tomate, de la vigne et du tabac. D’autres applications sont en cours de construction portant sur les légumes (aubergine, poivron, melon, courgette, concombre…) et d’autres cultures.
Un module complémentaire de géolocalisation des maladies est en cours de développement sous l’appellation VigiPl@nt ; il pourra être couplé ou non aux applications de Di@gnoPlant®. Il facilitera l’épidémio-surveillance des bioagresseurs sur le territoire et contribuera à la détection des bio-agresseurs émergents. Grâce à un smartphone, un observateur sera en mesure de déclarer la présence d’un bioagresseur dans une culture géolocalisée, ainsi que quelques éléments du contexte parasitaire (type de culture, variété touchée, incidence de la maladie…). Il pourra aussi connaître quelle est la pression parasitaire pour une ou plusieurs maladies dans une zone de production donnée. Enfin, des versions en langue étrangère de plusieurs applications de DiagnoPlant® sont en cours de préparation.

Florapis : base de données photographiques et bibliographiques sur le butinage des abeilles domestiques

http://www.florapis.org/
Ce projet est porté par le Laboratoire Pollinisation et Écologie des Abeilles de l’Unité de Recherche 406 Abeilles et Environnement de l’Inra PACA à Avignon. Il est suivi par 

- Bernard Vaissière, Chef de projet, Chargé de Recherche, et

- Nicolas Morison, Bio-informaticien, Assistant-Ingénieur.
Florapis est une étude de science participative. Elle a pour mission première de constituer une base de données photographiques et bibliographiques pour documenter le butinage des abeilles domestiques sur la flore française métropolitaine, avec une attention particulière pour les espèces de plantes rares, protégées ou patrimoniales. L’originalité de notre approche réside dans le fait que les données proviendront d’un réseau de correspondants disséminés sur le territoire et avec une formation botanique et/ou apicole confirmée. Ces données seront par ailleurs validées par des experts du domaine.
La mise en place d’une plateforme WEB pour constituer cette base de données vise à permettre de recueillir un grand nombre d’informations de qualité scientifique éprouvée et sur une échelle spatiale importante. La collecte de données est standardisée, ce qui permettra ensuite de les analyser selon différents critères tout en obtenant un jeu de données le plus représentatif possible. L’avantage d’utiliser ce type d’approche est que les données sont recueillies beaucoup plus rapidement et que le coût financier est bien moindre que si l’on avait employé des techniques de suivi scientifique classique.
Le lancement de la plateforme est prévu pour juin 2012.

Les données de cette base seront à terme reliées aux autres connaissances taxonomiques, phénotypiques et génomiques produite par les partenaires du réseau R-SYST.

Site web Insectes du patrimoine

http://www1.montpellier.inra.fr/cbgp/insectes-du-patrimoine
Ce site est issue du partenariat CBGP/CICRP : Centre Interrégional de Conservation et de Restauration du Patrimoine Marseille Belle de Mai (http://www.cicrp.fr/). Il vise la communauté des personnels chargé de la sauvegarde des collections. Il a pour but de regrouper des informations sur les insectes présentant une menace pour la conservation du patrimoine culturel.
Ce site intègre différents niveaux d’information (voir figure) :

Des fiches de description d’espèces présentant des informations généralistes (répartition, développement, traits de vies et dégâts occasionnés. Il présente des clefs de détermination ainsi qu’un outil d’identification moléculaire (ce qui fait son originalité).

Cet outil a été construit avec un CMS classique (DRUPAL) qui permet à la fois de présenter des informations sous forme de fiches et d’intégrer des outils spécifiques développé sous forme de modules redistribuables.
Le maintien et l’alimentation de ce site sont actuellement assurés pat

- Franck Dorkeld, IR INRA

- Fabien Fohrer entomologiste CICRP.

La liste des espèces présentent sur ce site sera accessible à partir des outils développées au sein du réseau R-SYST.

La base R-SYST : identification des espèces de groupes d'organismes d'intérêt

http://w3.pierroton.inra.fr/r-syst/
Cette base de données se place dans le cadre du réseau R-SYST. L'objectif de ce réseau est de développer un outil informatique (pour les scientifiques et les professionnels non spécialistes) permettant d'identifier les espèces de groupes d'organismes d'intérêt pour l'INRA (arbres, insectes, champignons, micro-algues et bactéries). Son développement s'appuie sur un réseau de compétences en taxonomie, biologie moléculaire et bioinformatique.

Cette base est en cours d’implantation sur un réseau de serveurs implantés dans plusieurs unités des départements SPE et EFPA.

Ces bases sont accessibles à partir du site web du réseau R-SYST.
Le développement de la base de données et ses interfaces sont assurés par P.Chaumeil à Bordeaux.
L’alimentation de la base et son implantation sur chaque site est assuré actuellement par plusieurs membre du CATI (P.Robin, M.Briand, F.Dorkeld… ) ainsi que par les informaticiens présents sur chaque site..

Narcisse : navigateur de génomes comparés

http://narcisse.toulouse.inra.fr

• 
  Concepteur(s) : Thomas Faraut, Jérôme Gouzy, Emmanuel Courcelle
  
• 
  Laboratoire(s):
  
  • 
    Laboratoire de Génétique Cellulaire - INRA Toulouse
    
  • 
    Laboratoire des Interactions Plantes-microorganismes – INRA/CNRS Toulouse
    

Fonctionnalités générales du logiciel

Narcisse est un outil de comparaison de génomes entièrement séquencés doté d’un navigateur permettant d’explorer à différentes échelles, des nucléotides aux chromosomes, les résultats de comparaison.

Il repose sur le principe de comparaison exhaustive de génomes deux-à-deux, à la fois au niveau nucléique et au niveau protéique. Cet outil a essentiellement deux composantes :

1. 
   Un pipeline de comparaison de génomes: à partir de génomes entièrement séquencés et de leurs annotations, il procède à l’identification de similitudes locales (alignements locaux à l’aide d’un outil spécifique développé par l’équipe) puis à la reconstruction de segments conservés à différents niveaux de résolution.
   
2. 
   Un navigateur de génomes comparés qui permet d’exploiter les différents niveaux de conservation identifiés par le processus décrit ci-dessus. Ce navigateur permet en particulier d’étudier aussi bien les conservations locales dans le voisinage des gènes que des conservations de segments chromosomiques. De nombreuses représentations sont proposées : dotplot, représentation de cartes comparées, représentation circos. La possibilité d’ajouter des données personnelles et de réaliser des comparaisons avec ses propres séquences permet d’adapter le navigateur à des besoins propres.
   

Nous maintenons une installation donnant accès aux comparaisons de génomes animaux, végétaux, de champignons et aussi de bactéries, à partir des données publiques. Il est par ailleurs possible d'accéder à ces données par l'intermédiaire de services Web Biomoby.

Narcisse peut être téléchargé et installé localement afin de répondre à des besoins spécifiques. Une API, qui repose sur l’API d’Ensembl, permet d’accéder facilement aux données génomiques, tandis qu'une API développée spécialement permet quant à elle d'accéder aux données de comparaison.

Courcelle E, Beausse Y, Letort S, Stahl O, Fremez R, Ngom-Bru C, Gouzy J, Faraut T (2008). Narcisse: a mirror view of conserved syntenies. Nucleic Acids Res 36(Database issue):D485-90.

SESAME: genotyping based on high-throughput multiplex amplicon sequencing

Emese Meglécz¹,*^†, Sylvain Piry²,^†, Erick Desmarais³, Maxime Galan², André Gilles¹, Emmanuel Guivier², Nicolas Pech¹ and Jean-François Martin²

¹Aix-Marseille Université, CNRS, IRD, UMR 6116 – IMEP, Equipe Evolution, Génome et Environnement, 13331 Marseille Cedex 3, ²UMR CBGP (INRA/IRD/Cirad/Montpellier SupAgro), Campus international de Baillarguet, CS 30016, F-34988 Montferrier-sur-Lez cedex and ³Université Montpellier 2, CNRS, UMR 5554 – Institut des Sciences de l'Evolution – Montpellier – CC 065, 34095 Montpellier Cedex 05, France

 

Abstract

Summary: Characterizing genetic diversity through genotyping short amplicons is central to evolutionary biology. Next-generation sequencing (NGS) technologies changed the scale at which these type of data are acquired. SESAME is a web application package that assists genotyping of multiplexed individuals for several markers based on NGS amplicon sequencing. It automatically assigns reads to loci and individuals, corrects reads if standard samples are available and provides an intuitive graphical user interface (GUI) for allele validation based on the sequences and associated decision-making tools. The aim of SESAME is to help allele identification among a large number of sequences.

Availability: SESAME and its documentation are freely available under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported Licence for Windows and Linux from http://www1.montpellier.inra.fr/CBGP/NGS/ or http://tinyurl.com/ngs-sesame.

SESAME (SEquence Sorter & AMplicon Explorer): genotyping based on high-throughput multiplex amplicon sequencing. Meglécz E, Piry S, Desmarais E, Galan M, Gilles A, Guivier E, Pech N, Martin JF. Bioinformatics. 2011 Jan 15;27(2):277-8. Epub 2010 Nov 16.

Axe 3: Intégration et Représentation des Connaissances

MetExplore: Collaborative platform for building, analyzing, simulating and improving metabolic networks

http://metexplore.toulouse.inra.fr

Project Coordination : Fabien Jourdan¹, Jean-Charles Portais^2,3,4

Executive coordination : Ludovic Cottret⁵

Development and maintenance : Ludovic Cottret⁵, Florence Vinson¹

1 : INRA, UMR1331, Toxalim, F-31000 Toulouse, France

2 : Université de Toulouse; INSA,UPS,INP; LISBP, 135 Avenue de Rangueil, F-31077 Toulouse, France
3 : INRA, UMR792, Ingénierie des Systèmes Biologiques et des Procédés, F-31400 Toulouse, France
4 : CNRS, UMR5504, F-31400 Toulouse, France

5 : Laboratoire des Interactions Plantes-Microorganismes (LIPM), UMR INRA-CNRS 441/2594, F-31320 Castanet Tolosan, France 

The availability of complete genome sequences for several organisms offers an invaluable resource for the reconstruction of biochemical networks in organisms at the genome scale level. These genome-scale networks are essential for high-throughput “omics” data interpretation, and they can be converted into metabolic models for simulating the operation of cellular metabolism in response to different stimuli.

MetExplore allows the import, annotation and modification of metabolic networks by several users in a collaborative way. The metabolic networks used to establish models can be duplicated from the MetExplore database or imported from external SBML files.

Several computational analyses can be performed on the public or private MetExplore networks. First, mapping functions allow to highlight metabolites (by their mass or their identifier) or reactions (by the associated gene names) onto a global view of the metabolic network. Secondly, MetExplore offers graph-based functions including choke point analysis, computation of biosynthetic capacity and potential precursor identification for any set of selected metabolites. At last, flux balance analysis (FBA) functions were introduced in MetExplore to simulate flux distributions in metabolic networks under different environmental/genetic conditions. Strength of MetExplore is to provide a user-friendly tabular view that helps to fill in the FBA parameters by making easier the selection of reactions by their names, the metabolites, the genes or, the metabolic pathways. The FBA-based functions provided in MetExplore include i) computing of optimal functions, ii) knock out analysis, iii) robustness analysis, iv) identification of essential and live reactions, and v) flux variability analysis (FVA).
MetExplore has been running since June 2009, it has been visited 3404 times by 1406 distinct visitors and has been intensively tested and used by three INRA units in Toulouse and Lyon, and by members of four international laboratories: Lyon University (France), Glasgow University (United Kingdom), LNCC (Brazil), ETH (Switzerland).Reference:

MetExplore: a web server to link metabolomic experiments and genome-scale metabolic networks. Cottret L, Wildridge D, Vinson F, Barrett MP, Charles H, Sagot MF, Jourdan F. Nucleic Acids Res. 2010

AgroBI-VTC

http://www.bordeaux.inra.fr/umr619/AgrobiVTC/www/
An integrative genomics approach for deciphering the complex interactions between ascorbate metabolism and fruit growth and composition in tomato.
Very few reports have studied the interactions between ascorbate and fruit metabolism. In order to get insights into the complex relationships between ascorbate biosynthesis/recycling and other metabolic pathways in the fruit, we undertook a fruit systems biology approach. To this end, we have produced tomato transgenic lines altered in ascorbate content and redox ratio by RNAi-targeting several key enzymes involved in ascorbate biosynthesis (2 enzymes) and recycling (2 enzymes). In the VTC (ViTamin C) Fruit project, we then generated phenotypic and genomic (transcriptome, proteome, metabolome) data from wild type and mutant tomato fruit at two stages of fruit development, and developed or implemented statistical and bioinformatic tools as a web application (named VTC Tool box) necessary to store, analyse and integrate experimental data in tomato. By using Kohonen's self-organizing maps (SOMs) to cluster the biological data, pair-wise Pearson correlation analyses and simultaneous visualization of transcript/protein and metabolites (MapMan), this approach allowed us to uncover major relationships between ascorbate and other metabolic pathways.

Références:

Garcia V, Stevens R, Gil L, Gilbert L, Gest N, Petit J, Faurobert M, Maucourt M, Deborde C, Moing A, Poessel JL, Jacob D, Bouchet JP, Giraudel JL, Gouble B,Page D, Alhagdow M, Massot C, Gautier H, Lemaire-Chamley M, de Daruvar A, Rolin D, Usadel B, Lahaye M, Causse M, Baldet P, Rothan C. An integrative genomics approach for deciphering the complex interactions between ascorbate metabolism and fruit growth and composition in tomato. C R Biol. 2009 Nov;332(11):1007-21.

Mounet F, Moing A, Garcia V, Petit J, Maucourt M, Deborde C, Bernillon S, Le Gall G, Colquhoun I, Defernez M, Giraudel J-L, Rolin D, Rothan C, Lemaire-Chamley M (2009) Plant Physiology 149 (3): 1505-1528

Exemple de Projet Structurant du futur CATI

BBRIC WORKSPACE

Objectifs :

Fournir un outil de mise à disposition de résultats d'analyses bioinformatiques permettant dans le cadre de l'activité de service :

1) aux biologistes de

- tracer les analyses effectuées sur la durée d’un projet (typiquement plusieurs années)

- rechercher par mot clé (les mots indexés) des analyses

- rechercher via les métadonnées (date, fournisseur, titre)

- visualiser les résultats sous forme d'arborescence

- résumé des métadonnées et des fichiers de/des analyse/s dans lesquels le mot clé a été trouvé

- si un fichier README est présent à la racine de l'analyse, son contenu est affiché

- de partager facilement des résultats

- d'utiliser ces résultats au travers d'autres application (ex : moteur de workflow type galaxy, mobyle, etc.)

- télécharger le zip de l'analyse complète

2) aux bioinformaticiens

- de simplifier/normaliser l'envoi de résultats depuis des serveurs identifiés par le système

- de tracer les analyses effectuées

- d'établir des rapports de service (ex : nombre d'analyses effectuées par utilisateur)

Périmètre :

- Activité de service bioinformatique des membres du CATI

- Utilisateurs

1. les biologistes et bioinformaticiens des laboratoires associés au CATI

2. les collaborateurs externes (autre département, autre EPST, Privé)

HORS PERIMETRE:

- les développements spécifiques de portail, bases de données etc …

- la gestion des fichiers bruts des données de séquences.

- la mise à disposition de workflows d’analyse pour les biologistes

Ces trois points sont traités dans d’autres projets de portée locale, département, CATI, INRA.

Exemple de scénario :

1. 
   Le bioinformaticien réalise une analyse bioinformatique sur un serveur, les résultats sont contenus dans une archive ou un répertoire
   
2. 
   Le bioinformaticien valide le résultat, choisit les résultats à fournir au biologiste et documente l'analyse via un fichier README
   
3. 
   Le bioinformaticien commite le répertoire/l'archive sur le WORKSPACE du département du biologiste via un script en ligne de commande
   
4. 
   Le biologiste reçoit un courriel le prévenant d'un dépôt d'analyse
   
5. 
   Le biologiste s'authentifie sur le site web du WORKSPACE
   
6. 
   Le biologiste accède aux résultats sur le site
   
   1. 
      il choisit de supprimer l'analyse
      
   2. 
      il choisit de télécharger l'analyse
      
   3. 
      il choisit de partager l'analyse via un lien hypertexte
      

Prototype :
Note : dans l’exemple test, ‘carrere’ est à la fois ‘le bioinformaticien’ et ‘le biologiste’
1. [Bioinformaticien]

1.a. Envoi de données





1.b. Résumés





2. [Utilisateur]

2.a. Authentification

- Authentification via l'annuaire institutionnel + autorisation via annuaire local

2.b. Recherche de résultats

- Listing des dernières analyses, quicksearch, recherche multi-critères

2.c. Accès aux résultats

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