Développement de méthodes de phénotypage moyen et haut débit

Date de mise à jour : 10 février 2023

Pour identifier les traits pertinents à prendre en considération dans nos programmes d’amélioration génétique, nous travaillons sur l’identification des traits fonctionnels liés à la croissance et au développement de la plante et en collaboration avec l’UMR Qualisud, à ceux liés à la qualité du tubercule.

Afin de pouvoir phénotyper ces traits de façon routinière, nous travaillons sur le développement de méthodes de phénotypage moyen et haut débit. Nous travaux concernent le développement de modèles d’analyses d’images, utilisées pour le phénotypage de plusieurs traits tels la couleur et la cinétique d’oxydation des tubercules, taille et forme des grains d’amidon ou la vitesse de recouvrement du sol. Nos travaux actuels se concentrent également sur l’utilisation de la spectroscopie proche infra-rouge (SPIR) pour la prédiction de plusieurs traits d’intérêt. Des études sont en cours pour le développement de modèles de calibration et de prédiction faisant appel à de l’intelligence artificielle. Ainsi, nos travaux ont permis de prédire à partir de données spectrales avec les modèles classiques la matière sèche, le taux d’amidon, de protéines et de sucres et avec les modèles de réseau de neurones des traits liées à la texture de l’igname pilée.

Les travaux sur la qualité, la phénologie et l’adaptation au changement climatique sont soutenus par les projets RTBfoods et AfricaYAM, respectivement, financés par la fondation B&M Gates et par le projet Feder « Cavalbio » financé par la région et l’union européenne.

  • Alamu Emmanuel Oladeji, Nuwamanya Ephraim, Cornet Denis, Meghar Karima, Adesokan Michael, Tran Thierry, Belalcazar John, Desfontaines Lucienne, Davrieux Fabrice 2021 Near-infrared spectroscopy (NIRS) applications for high throughput phenotyping (HTP) for cassava and yam. International Journal of Food Science and Technology, 56 (3) 1491-1501. https://doi.org/10.1111/ijfs.14773
  • Ehounou Adou Emmanuel, Cornet Denis, Desfontaines Lucienne, Marie-Magdeleine Carine, Maledon Erick, Nudol Elie, Beurier Grégory, Rouan Lauriane, Brat Pierre, Lechaudel Mathieu, Nous Camille, N'Guetta Assanvo Simon-Pierre, Kouakou Amani Michel, Arnau Gemma. 2021. Predicting quality, texture and chemical content of yam (Dioscorea alata L.) tubers using near infrared spectroscopy.  Journal of Near Infrared Spectroscopy, 29 (3) : 128-139, https://doi.org/10.1177/09670335211007575

Date de mise à jour : 10 février 2023