| Autor: |
Tirlet, Yael |
| Přispěvatelé: |
Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Rennes 1, Matéo Boudet, Olivier Dameron |
| Jazyk: |
francouzština |
| Rok vydání: |
2022 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Bio-informatique [q-bio.QM]. 2022 |
| Popis: |
International audience; The Deep Impact project is studying wheat and rapeseed crop yield depending on soil biodiversity andenvironmental conditions. This will generate lots of data. This internship aims to find a practical and efficientway to question this data. This will simplify biologists’ work.We have relied on data and results from an article, which was about microbial diversity and plant health tothink of an ideal data scheme.We also retrieved a part of the Ncbi Taxonomy ontology, to link it to our data.After defining a data structure and constructing the corresponding dataset by modifying the originals files, bycompleting them or even by creating them entirely, we integrated these files on the AskOmics platform.This is on this platform that we were able to simply question our data. The different queries that we madeshowed that using AskOmics was ideal, both for the simplicity of the use as for the accuracy of the results weobtained.Then we created a library of queries and query models that we can easily reuse. All these queries can be usedin other projects with agricultural data, as the Deep Impact project.; Dans le cadre du projet Deep Impact qui cherche à étudier le rendement des cultures de blé et de colza en fonction de la biodiversité du sol mais aussi des conditions environnementales, de nombreuses données vont être générées. Ce stage vise à trouver une manière pratique et efficace pour interroger ce genre de données, afin de simplifier le travail des biologistes. Nous nous sommes appuyés sur les résultats et les données d’un article traitant de la diversité microbienne et de la santé des plantes pour réfléchir à un schéma de données idéal. Nous avons aussi récupéré une partie de l’ontologie Ncbi Taxonomy afin de la lier à nos données. Après avoir défini une structure de données et avoir construit le jeu de données correspondant, en transformant les fichiers originaux, en les complétant et parfois même en les créant entièrement, nous avons intégré ces fichiers sur la plateforme AskOmics. C’est sur cette plateforme que nous avons pu interroger les données de façon simple. Les différentes requêtes effectuées ont montré que l’utilisation d’AskOmics était idéale, aussi bien au niveau de la simplicité d’utilisation que de la justesse des résultats obtenus. Nous avons alors créé une librairie de requêtes ainsi que des requêtes modèles, réutilisables facilement. Toutes ces requêtes pourront servir lors d’autres projets comprenant des données agricoles, comme le projet Deep Impact. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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