Projet GENIAL

L’objectif de ce projet est d’étudier la manière dont les plantes réagissent à des stress abiotiques et biotiques combinés, aggravés par les conditions climatiques extrêmes liées au changement climatique. En utilisant la tomate (Solanum lycopersicum) comme espèce modèle, un nouveau cadre méthodologique sera développé en combinant des modèles issus de la biologie des systèmes et de l’analyse topologique des données (Topological Data Analysis, TDA). Ces modèles seront déployés afin de comprendre les réseaux de régulation génique (GRN, Gene Regulatory Networks) dépendants du temps, construits à partir de la base de données POMOdOROO, une ressource de haute qualité regroupant des données sur la tomate soumise à 39 agents pathogènes, 6 types de stress abiotiques et 5 catégories de données omiques.

En se concentrant sur la reconfiguration dynamique des GRN au cours de l’exposition aux stress, ce projet interdisciplinaire vise à 1. développer PIMENTO, un réseau de neurones informé par la physique (Physics-Informed Neural Network, PINN) destiné à la modélisation des réseaux de régulation génique ; 2.introduire des versions dépendantes du temps des algorithmes Mapper et ToMATo pour l’analyse des GRN. Ce projet produira une cartographie complète des mécanismes de régulation dynamiques qui gouvernent les réponses de la tomate à des conditions de stress multiples. La compréhension de ces réseaux dynamiques est essentielle pour développer des cultures résistantes aux maladies et promouvoir des pratiques agricoles durables.