Du phénotypage au Big Data

Avec l’émergence des nouvelles technologies d’acquisition de données, les solutions actuelles de stockage et d’interrogation vont très vite atteindre leurs limites. Les Catis (centres automatisés de traitement de l’information) Sicpa (systèmes d’informations et calcul pour le phénotypage animal) et Codex (connaissances et données expérimentales) s’intéressent donc aux différentes technologies autour du Big Data

Méthodes et outils informatiques du Cati Sicpa

National audienceLes informaticiens du Cati Sicpa utilisent des méthodes et outils communs pour l’analyse, le développement et la gestion de projets informatiques. Ces pratiques uniformisées ont pour but d’apporter une cohérence de nos applications, sécuriser les bases de données et permettre l’interconnexion des systèmes d’informations. Mais aussi, pour les utilisateurs, l’objectif est d’améliorer leur prise en main des applications et faciliter la gestion de l’assistance. Ainsi, les informaticiens du Cati Sicpa ont à leur disposition une valise méthodologique et technique contenant une forge, une charte ergonomique, des langages de programmations, des frameworks, une méthode d’analyse, des serveurs sécurisés

Méthodes et outils informatiques du Cati Sicpa

Les informaticiens du Cati Sicpa utilisent des méthodes et outils communs pour l’analyse, le développement et la gestion de projets informatiques. Ces pratiques uniformisées ont pour but d’apporter une cohérence de nos applications, sécuriser les bases de données et permettre l’interconnexion des systèmes d’informations. Mais aussi, pour les utilisateurs, l’objectif est d’améliorer leur prise en main des applications et faciliter la gestion de l’assistance. Ainsi, les informaticiens du Cati Sicpa ont à leur disposition une valise méthodologique et technique contenant une forge, une charte ergonomique, des langages de programmations, des frameworks, une méthode d’analyse, des serveurs sécurisés

Les systèmes d’informations transversaux multi‑espèces

National audienceLe Cati Sicpa (systèmes d’informations et calcul pour le phénotypage animal) met en place des outils informatiques multi‑espèces. Ainsi, pour répondre à la réglementation et aux engagements de la charte sanitaire de l’Inra, le système d’informations sanitaire est déployé dans les Unités Expérimentales ; la description et l’utilisation des aliments par les animaux peuvent s’enregistrer dans le système d’informations alimentation ; les nombreuses données collectées sur les parcelles sont centralisées dans le système d’informations parcelle. De plus, les systèmes d’informations espèces développés par le Cati sont en lien avec l’outil eSIToul Barcode pour une gestion homogène des échantillons biologiques. Quelle que soit l’espèce, les agents des Unités Expérimentales disposent donc d’outils cohérents permettant une gestion centralisée et sécurisée de leurs données

On Designing and Implementing Agro-ecology IoT Applications: Issues from Applied Research Projects

International audienceThe design and implementation of agro-ecology IoT applications is a non-trivial task since the data processed in such applications are typically complex and heterogeneous. Moreover, these applications are implemented using different systems and technologies, over complex IoT communication network layers (edge, fog, cloud). The existing system design methods fail to effectively represent data in such a scenario. In this position paper we report and discuss the open issues for a new, dedicated design method, based on our initial experience in implementing an agro-ecology IoT system

On Designing and Implementing Agro-ecology IoT Applications: Issues from Applied Research Projects

International audienceThe design and implementation of agro-ecology IoT applications is a non-trivial task since the data processed in such applications are typically complex and heterogeneous. Moreover, these applications are implemented using different systems and technologies, over complex IoT communication network layers (edge, fog, cloud). The existing system design methods fail to effectively represent data in such a scenario. In this position paper we report and discuss the open issues for a new, dedicated design method, based on our initial experience in implementing an agro-ecology IoT system

Ontologie ATOL : amélioration de l'outil par l'intégration des caractères de santé

L'ontologie des caractères phénotypiques ATOL, est un outil dédié aux productions animales, permettant uneannotation des bases de données phénotypiques (http://www.atol-ontology.com/). Sur l’ensemble des finalitésciblées dans l’ontologie, les caractères liés à la santé ont été initialement renseignés uniquement dans la finalité Bien-Etre. Le projet P-AHOL, soutenu par le métaprogramme GISA, avait pour objectif de compléter ces caractères en créant une finalité «santé» avec l'ensemble des troubles détectés en élevage et susceptibles de pénaliser les autres finalités (croissance, nutrition, reproduction, production de lait, d’oeufs et foie gras, bien-être). Une démarche de co-construction a été ainsi réalisée sur la standardisation des troubles de santé, par leur dénomination et leur définition, et leur caractérisation, par leur hiérarchisation et avec une attention sur les symptômes. Le travail s’est appuyé sur quatre groupes d'experts du domaine de la santé, pluridisciplinaires (immunologie, virologie, bactériologie, …) et multi-espèces (ruminants, oiseaux, poissons, porc-lapin et cheval) et sur un réseau plus large incluant des scientifiques des départements Santé Animale, Génétique Animale et PHASE, et des porteurs d’enjeu au coeur des questions de santé animale (responsables d’installations expérimentales et de R&D). Pour le choix des maladies retenues, la démarche de co-construction s’est appuyée sur la liste des maladies identifiées dans le système d’informations Sicpa sanitaire et un document ANSES sur les poissons. Pour leur caractérisation, nous nous sommes appuyés sur des ontologies existantes telles que l’ontologie SNOMED CT pour les symptômes et l’ontologie NCBI Taxonomy pour les organismes. Le projet décrit la finalité santé avec 3 branches principales : les maladies classées en fonction de leur type (infectieux, génétique, métabolique, physique, psychologique, chronique) et de leur voie de transmission (horizontale, verticale, vectorielle), les symptômes et les organismes. La branche «organisme» correspond aux classes des agents pathogènes (virus, bactéries, champignons, parasites) et des espèces atteintes. De plus, des propriétés ont été créées pour développer la sémantique entre les différents classes (est pathogène de, a comme symptôme, affecte). En perspective, l’objectif du programme ATOL vise à une utilisation de l’ontologie par différents acteurs impliqués dans les programmes de phénotypage, ainsi que pour l’évaluation du statut sanitaire des animaux et des troupeaux. Aussi le travail va se poursuivre avec la création de liens entre les données du SICPA Sanitaire et l’ontologie ATOL. En parallèle un travail d’enrichissement sera mis en place (1) sur les propriétés entre les finalitésde l’ontologie pour renseigner leurs interactions, (2) sur l’apport de nouveaux caractères ou de liens sur desméthodes de mesures en utilisant des méthodes de text-mining appliquées à la bibliographie ou à des bases de données

Ontologie ATOL : amélioration de l'outil par l'intégration des caractères de santé

L'ontologie des caractères phénotypiques ATOL, est un outil dédié aux productions animales, permettant uneannotation des bases de données phénotypiques (http://www.atol-ontology.com/). Sur l’ensemble des finalitésciblées dans l’ontologie, les caractères liés à la santé ont été initialement renseignés uniquement dans la finalité Bien-Etre. Le projet P-AHOL, soutenu par le métaprogramme GISA, avait pour objectif de compléter ces caractères en créant une finalité «santé» avec l'ensemble des troubles détectés en élevage et susceptibles de pénaliser les autres finalités (croissance, nutrition, reproduction, production de lait, d’oeufs et foie gras, bien-être). Une démarche de co-construction a été ainsi réalisée sur la standardisation des troubles de santé, par leur dénomination et leur définition, et leur caractérisation, par leur hiérarchisation et avec une attention sur les symptômes. Le travail s’est appuyé sur quatre groupes d'experts du domaine de la santé, pluridisciplinaires (immunologie, virologie, bactériologie, …) et multi-espèces (ruminants, oiseaux, poissons, porc-lapin et cheval) et sur un réseau plus large incluant des scientifiques des départements Santé Animale, Génétique Animale et PHASE, et des porteurs d’enjeu au coeur des questions de santé animale (responsables d’installations expérimentales et de R&D). Pour le choix des maladies retenues, la démarche de co-construction s’est appuyée sur la liste des maladies identifiées dans le système d’informations Sicpa sanitaire et un document ANSES sur les poissons. Pour leur caractérisation, nous nous sommes appuyés sur des ontologies existantes telles que l’ontologie SNOMED CT pour les symptômes et l’ontologie NCBI Taxonomy pour les organismes. Le projet décrit la finalité santé avec 3 branches principales : les maladies classées en fonction de leur type (infectieux, génétique, métabolique, physique, psychologique, chronique) et de leur voie de transmission (horizontale, verticale, vectorielle), les symptômes et les organismes. La branche «organisme» correspond aux classes des agents pathogènes (virus, bactéries, champignons, parasites) et des espèces atteintes. De plus, des propriétés ont été créées pour développer la sémantique entre les différents classes (est pathogène de, a comme symptôme, affecte). En perspective, l’objectif du programme ATOL vise à une utilisation de l’ontologie par différents acteurs impliqués dans les programmes de phénotypage, ainsi que pour l’évaluation du statut sanitaire des animaux et des troupeaux. Aussi le travail va se poursuivre avec la création de liens entre les données du SICPA Sanitaire et l’ontologie ATOL. En parallèle un travail d’enrichissement sera mis en place (1) sur les propriétés entre les finalitésde l’ontologie pour renseigner leurs interactions, (2) sur l’apport de nouveaux caractères ou de liens sur desméthodes de mesures en utilisant des méthodes de text-mining appliquées à la bibliographie ou à des bases de données