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D’ePlant à eEcosystem : de nouveaux cadres et outils pour partager, consulter, explorer et intégrer les données « omiques » des végétaux

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Résultat

Statut

Active

Concurrence

Concours 2017 en bio-informatique et en génématique

Centre(s) de génomique

GE3LS

No

Chef(s) de projet

Lancement du projet d'exercice financier

2000-2001

Description du projet

D’importants progrès ont été réalisés en biologie végétale au cours de la dernière décennie, en grande partie grâce aux nouvelles technologies de séquençage de l’ADN et de phénotypage (c.-à-d. la cartographie de l’expression physique des traits génétiques). Les ensembles de données obtenus permettent aux chercheurs de déterminer comment différents végétaux se développent et réagissent aux changements dans leur environnement. Toutefois, pour profiter de l’énorme quantité de nouvelles données, il faut des outils novateurs pour intégrer et visualiser le nombre de points de données individuels dans différents ensembles de données. Le système original ePlant, mis au point dans le cadre d’un projet précédent de Génome Canada, intègre de nombreux types de données, mais il n’était pas configuré pour les données phénotypiques. Parmi leurs multiples applications, les données phénotypiques fournissent des renseignements importants sur les caractéristiques qui intéressent surtout les phytogénéticiens.

Nicholas Provart, Ph. D., de l’Université de Toronto et Jörg Bohlmann, Ph. D. de l’Université de la Colombie-Britannique mettent au point un nouveau module pour intégrer dans ePlant la grande diversité des données disponibles, y compris les données écosystémiques, les phénotypes et les génotypes. Leurs travaux s’appliqueront aux espèces déjà existantes dans ePlant et à toute nouvelle espèce qui y sera ajoutée dans le cadre du présent projet. Les chercheurs ouvriront aussi le système ePlant à la communauté des chercheurs pour constituer un écosystème plus large de données. Ce système en ligne servira de ressource aux phytobiologistes qui pourront ainsi partager leurs ensembles de données.

Au bout du compte, ces outils peuvent accélérer la tâche d’identification de gènes utiles pour nourrir, abriter et alimenter un monde de neuf milliards de personnes d’ici 2050.

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