Yann Guédon CIRAD, DAP & INRIA Virtual Plants

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1 Yann Guédon CIRAD, DAP & INRIA Virtual Plants
Analyse du développement des pousses feuillées en relation avec des facteurs génétiques et environnementaux : Doit on se focaliser uniquement sur l'analyse de l'expansion des organes ? Yann Guédon CIRAD, DAP & INRIA Virtual Plants

2 Croissance de la pousse feuillée
Entre-nœud Bourgeon terminal Bourgeon latéral Feuille Noeud Très Jeune feuille méristème Tous les organes d’une plante, dotés chacun de leurs propres particularités morphologiques, sont constitués de cellules. Leur croissance et leur développement s’effectuent à partir de zone bien définies qui ont connu d’abord d’intenses divisions cellulaires, puis une élongation. On appelle ces zones des méristèmes. 2

3 Analyse du développement de pousses feuillées
Deux échelles : succession de phytomères (événements discrets) expansion de chaque organe successif (feuille ou entrenoeud), Influence de facteurs environnementaux, Comparaison de traitements de nature génétique ou écophysiologique (stress hydrique par exemple).

4 Suivi de croissance Arabidospsis thaliana (données : Christine Granier)
très forte évolution de l’expansion des feuilles fonction du rang

5 Suivi de croissance pommier avec allongement de chaque feuille successive
1ère phase 2ème phase Lauri & Terouanne, 1995

6 Des modalités de croissance diversifiées selon le type de plante (annuelle, pérenne) et le contexte de croissance (champ, serre, chambre de culture) : allongement différé ou non par rapport à l’organogenèse (préformation/néoformation), phases de repos ou non définissant des unités de croissance. → Nécessité d’intégrer dans l’analyse l’expansion des organes et leur succession dans le temps.

7 Analyse d’événement récurrents
Événement : nouvel organe, Trois points de vue possibles : intervalle de temps entre deux événements successifs, nombre d’événements sur une période d’observation fixée, nombre cumulé d’événements au cours du temps, Prise en compte de variables explicatives fixes ou variant dans le temps (environnement) et intégration d’effets aléatoires dans les modèles statistiques.

8 Analyse d’événement récurrents
Sujet de la statistique en voie d’individualisation, Des origines à la fois dans l’analyse de survie (application médicale), la fiabilité et les processus stochastiques. Cook, R. J. & Lawless, J. F. (2007). The Statistical Analysis of Recurrent Events. New York: Springer. → Echantillonnage en temps pas toujours facile à spécifier dans le cas de la croissance de pousses feuillées.

9 Suivi de croissance de caféiers (données de comptage : Christian Cilas)
croissance rapide croissance lente

10 Influence du climat saison humide saison séche

11 Analyse d’événements récurrents : processus de renouvellement stationnaire
Lois inter-événement Lois de comptage 40 80 120 160 1 2 3 4 Guédon & Cocozza-Thivent, 2003

12 Lois inter-événement estimées

13 Analyse de données fonctionnelles
Donnée (ex: courbe de croissance) vue comme une fonction continue raisonnablement lisse (la mesure correspond à un échantillonnage), Transposition des approches usuelles de la statistique : Analyse exploratoire (analyse en composantes principales pour données fonctionnelles …) Modèle linéaire fonctionnel, …

14 Analyse de données fonctionnelles
Un domaine récent de la statistique en fort développement. Ferraty, F. & Vieu, P. (2006). Nonparametric Functional Data Analysis, Theory and Practice. New York: Springer. Ramsay, J. O. & Silverman, B. W. (2002). Applied Functional Data Analysis - Methods and Case Studies. New York: Springer. Ramsay, J. O. & Silverman, B. W. (2005). Functional Data Analysis, 2nd ed., New York: Springer.

15 Analyse d’événements récurrents/ Analyse de données fonctionnelles
intervalles de temps entre événements successifs

16 Analyse de familles de courbes de croissance
Extraction d’« événements » à partir d’une analyse de données fonctionnelles selon éventuellement plusieurs critères → analyse d’événements récurrents, Etude des fonctions de distorsion entre courbes de croissance successives (dynamic time warping).