Semantic Representation and Computation of Mathematical Formulas for Plant Phenomics Data Exploitation
Représentation sémantique et calcul de formules mathématiques pour l'exploitation de données phénomiques végétales
Résumé
In recent years, plant phenomics has generated massive datasets obtained in the field or in phenotyping platforms, at organ, plant or canopy levels. Such multi-origin, multi-scale datasets generate a massive problem for designing ontology-based information systems. The thesis consists in combining Semantic Web and modelling approaches to facilitate the mapping of concepts and ontologies at different levels of organization, thereby developing a framework for organising phenomic datasets. The PhD student will work at the interface between a biology group that has pioneered phenotyping approaches and a Mathematics-computer group specialist of data management. (i) He will adapt Semantic Web methods for expressing relationships between traits in field and greenhouse in such a way that software agents can query and integrate data originating from different contexts (e.g. greenhouse and field) and sources (e.g. databases and Web APIs). This will involve exploring existing ontologies, using existing tools for ontology alignment and adapting querying mechanisms to the sources mentioned above. (ii) He will then develop ontology extensions from sets of equations that link variables at plant by expressing the operations as semantic properties able to link concepts at plant and canopy levels. In this way the “field” and “greenhouse” concepts will be automatically translated one to the other via the existing knowledge expressed as equations. Proof of concepts will be carried out at each step by using existing datasets, for testing to what extent the conceptual framework developed in the thesis allows assembling datasets from different phenomic platforms in greenhouse and fields. This will allow mapping concepts able to cross scales of organisation and to create dynamic links between traits, with the final aim to re-use knowledge acquired in different contexts. The thesis will focus on traits associated with canopy development.
Les récents développements dans le domaine de la phénomique végétale ont permis l'acquisition massive de données d'une grande valeur dans différents contextes (ex. champs vs. plateformes contrôlées) et différents échelles d'organisation (ex. organe, plante, couvert). La réutilisation et ré-analyse de ces données est confrontée aux problèmes liés aux caractéristiques multi-origine et multi-échelle des données ainsi qu'à la difficulté de développer des systèmes d'information capables d'organiser cette masse d'information. Dans ce contexte, nous formulons l'hypothèse que l'utilisation d'équations issues de la modélisation permet d'améliorer les processus d'alignements pour relier des concepts et variables à différentes échelles d'organisation. L'objectif principal de cette thèse consistera ainsi à combiner la modélisation de cultures et des techniques dans le domaine du web sémantique afin de faciliter l'alignement de ces concepts. Ceci permettra de développer un cadre conceptuel facilitant l'organisation de jeux de données acquis en conditions de plein champ et en plateforme de phénotypage et de relier des concepts à différents échelles d'organisation tout en créant des liens dynamiques. Enfin, nous espérons que le cadre conceptuel développé pendant cette thèse facilitera l'assemblage de futurs jeux de données permettant leur réutilisation et ré-analyse afin de générer de nouvelles connaissances.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
|---|---|
| Licence |