PHENOPSIS DB: an Information System for Arabidopsis thaliana phenotypic data in an environmental context

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Renewed interest in plant × environment interactions has risen in the post-genomic era. In this context, high-throughput phenotyping platforms have been developed to create reproducible environmental scenarios in which the phenotypic responses of multiple genotypes can be analysed in a reproducible way. These platforms benefit hugely from the development of suitable databases for storage, sharing and analysis of the large amount of data collected. In the model plant <it>Arabidopsis thaliana</it>, most databases available to the scientific community contain data related to genetic and molecular biology and are characterised by an inadequacy in the description of plant developmental stages and experimental metadata such as environmental conditions. Our goal was to develop a comprehensive information system for sharing of the data collected in PHENOPSIS, an automated platform for <it>Arabidopsis thaliana </it>phenotyping, with the scientific community.</p> <p>Description</p> <p>PHENOPSIS DB is a publicly available (URL: <url>http://bioweb.supagro.inra.fr/phenopsis/</url>) information system developed for storage, browsing and sharing of online data generated by the PHENOPSIS platform and offline data collected by experimenters and experimental metadata. It provides modules coupled to a Web interface for (i) the visualisation of environmental data of an experiment, (ii) the visualisation and statistical analysis of phenotypic data, and (iii) the analysis of <it>Arabidopsis thaliana </it>plant images.</p> <p>Conclusions</p> <p>Firstly, data stored in the PHENOPSIS DB are of interest to the <it>Arabidopsis thaliana </it>community, particularly in allowing phenotypic meta-analyses directly linked to environmental conditions on which publications are still scarce. Secondly, data or image analysis modules can be downloaded from the Web interface for direct usage or as the basis for modifications according to new requirements. Finally, the structure of PHENOPSIS DB provides a useful template for the development of other similar databases related to genotype × environment interactions.</p

Développement d’un système d'information de phénotypage d’Arabidopsis thaliana

National audienceL'évolution de la démarche scientifique dans la plupart des champs d'investigation se traduit par une exigence de haut débit dont on ne peut tirer le meilleur profit sans un effort considérable d’archivage et de mise à disposition des données. Au laboratoire d’écophysiologie des plantes sous stress environnementaux (LEPSE) du centre Inra de Montpellier, le développement récent d’une plate-forme de phénotypage automatisée dédiée à la plante modèle Arabidopsis thaliana, la plate-forme PHENOPSIS, a permis d’augmenter de façon considérable les analyses phénotypiques effectuées sur cette espèce. Dans ce contexte, il est devenu nécessaire de développer une base de données associée à la plate-forme. Le travail présenté ici décrit les choix technologiques et le développement de la base de données et de l’interface Web qui établit le lien entre cette base de données et ses utilisateurs. Avec cet ensemble le travail d’insertion des données et de leur stockage ainsi que leur consultation et/ou téléchargement se fait de manière contrôlée

SILEX-LBE: Système d'Information pour L'EXpérimentation du Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement

Le système d’information SILEX-LBE assure la gestion des données pour le suivi en ligne de procédés de dégradation par voie sèche ou liquide en conditions anaérobies et de procédé de production de micro-algues. Il est connecté aux systèmes d'acquisition des données en ligne issus de capteurs, d'analyseurs automatisés ou semi-automatisés. Il sert aujourd’hui à l’acquisition et le contrôle de 5 bioprocédés de taille pilote, 26 bioprocédés de taille laboratoire au LBE. Il permet de collecter, afficher et analyser les données collectées sur les bioprocédés, qu’il s’agisse de données mesurées par des capteurs ou des observations et mesures réalisées par les opérateurs. Il présente les données via une interface web

Semantics and plant phenotyping data structuration for data analytics

Phenomic datasets need to be accessible to the scientific community. Their re-analysis requires tracing relevant information on thousands of plants, sensors and events. PHIS is an open-source information system designed for plant phenotyping experiments in various installations that nonambiguously identifies all objects and traits in an experiment and establishes their relations via ontologies and semantics that apply to both field and controlled conditions, thus allowing parsimonious description of the system itself. PHIS ontology-driven architecture is a powerful tool for integrating and managing data from multiple experiments and platforms, for formalizing relationships between objects and for enriching datasets with knowledge and metadata. It interoperates with external resources via Web services, thereby allowing data integration into other systems, e.g. modelling platforms or external databases

Développement d'un système d'information de phénotypage d'Arabidopsis thaliana

aeres : C-INVInternational audienceL'évolution de la démarche scientifique dans la plupart des champs d'investigation se traduit par une exigence de haut débit dont on ne peut tirer le meilleur profit sans un effort considérable d'archivage et de mise à disposition des données. Au laboratoire d'écophysiologie des plantes sous stress environnementaux (LEPSE) du centre Inra de Montpellier, le développement récent d'une plate-forme de phénotypage automatisée dédiée à la plante modèle Arabidopsis thaliana, la plate-forme PHENOPSIS, a permis d'augmenter de façon considérable les analyses phénotypiques effectuées sur cette espèce. Dans ce contexte, il est devenu nécessaire de développer une base de données associée à la plate-forme. Le travail présenté ici décrit les choix technologiques et le développement de la base de données et de l'interface Web qui établit le lien entre cette base de données et ses utilisateurs. Avec cet ensemble le travail d'insertion des données et de leur stockage ainsi que leur consultation et/ou téléchargement se fait de manière contrôlée

Development of a knowledge system for Big Data: Case study to plant phenotyping data

International audienceIn the recent years, the data deluge in many areas of scientific research brings challenges in the treatment and improvement of agricultural data. Research in bioinformatics field does not outside this trend. This paper presents some approaches aiming to solve the Big Data problem by combining the increase in semantic search capacity on existing data in the plant research laboratories. This helps us to strengthen user experiments on the data obtained in this research by infering new knowledge. To achieve this, there exist several approaches having different characteristics and using different platforms. Nevertheless, we can summarize it in two main directions: the query rewriting and data transformation to RDF graphs. In reality, we can solve the problem from origin of increasing capacity on semantic data with triplets. Thus, data transformation to RDF graphs direction was chosen to work on the practical part. However, the synchronization data in the same format is required before processing the triplets because our current data are heterogeneous. The data obtained for triplets are larger that regular triplestores could manage. So we evaluate some of them thus we can compare the benefits and drawbacks of each and choose the best system for our problem

A generic ontological network for Agri-food experiment integration – Application to viticulture and winemaking

International audienceThis paper presents an ontological approach of scientific experimental data integration across complementary sub-domains, i.e., agricultural production and food processing, with an application to viticulture and winemaking. The two main steps in this approach are (i) to integrate preexisting ontologies to create a so-called ontology network and (ii) to populate the ontology network with experimental data from various sources. The Agri-Food Experiment Ontology (AFEO), a new ontology network, was developed, based on two ontological resources, i.e., AEO (Ontology for Agricultural Experiments) and OFPE (Ontology for Food Processing Experiments). It contains 136 concepts which cover various viticulture practices, as well as winemaking products and operations. AFEO was used to guide the data integration of two different data sources, i.e., viticulture experimental data stored in a relational database, and winemaking experimental data stored in Microsoft Excel files. Two applications illustrate the approach. The first one is on wine traceability and the second one is related to the influence of irrigation practices and winemaking methods on GSH concentration in wine. These examples show that data integration guided by an ontology network can provide researchers with the information necessary to address extended research questions

SILEX-VitiOeno

Le framework VitiOeno est le cœur de plusieurs Systèmes d'Information dédiés à la gestion de données viticole. Parmi les extensions réalisées et en production à ce jour, nous trouvons SystemVigne de l'UMR SYSTEM et les Systèmes d'Information des projets Vinnotec Pech-Rouge et Pilotype