Développement de méthodes de phénotypage haut débit basées sur l'analyse d'images pour le suivi de traits d'intérêts sur une collection d'ignames (D. alata) en Guadeloupe - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2018

Development of high-throughput phenotyping methods: measures of traits related to the quality and early growth stages of a yam collection in Guadeloupe

Développement de méthodes de phénotypage haut débit basées sur l'analyse d'images pour le suivi de traits d'intérêts sur une collection d'ignames (D. alata) en Guadeloupe

Pauline Mell
  • Fonction : Auteur

Résumé

Yam is a tropical geophyte plant with a lianascent habit, characteristic of great phenotypic importance. It is grown for the starch richness of its tubers and is a staple food in many tropical countries. However, the weaknesses and shortcomings of the improved varieties on the quality traits will lead to the growth of the sector in the West Indies and hamper the adoption of new varieties in West Africa. To accelerate progress in variety selection, it is necessary to increase the precision and throughput of phenotyping studies. In yam, the color of the tuber chair, its oxidation, and the nutritional quality of the yam products, partly through the size and shape of the starch grains. To increase the speed of acquisition of measurements of these characters, we tested three phenotyping methods on image analysis within a working collection of 12 varieties of yams grown in two contrasting soil and climate environments. We maintain the performance and application conditions of these methods. Improvement of pre-existing methods and the design of new tools for segmentation, detection and correction of images are proposed. In order for all the methods tested and properly developed for the technical and financial constraints of tropical features, a trade-off between scientific relevance and feasibility (low cost and viability) was sought and quantified.
L’igname est une plante géophyte tropicale à port lianescent, caractérisée par une importante diversité phénotypique. Elle est cultivée pour la richesse en amidon de ses tubercules et constitue un aliment de base dans de nombreux pays tropicaux. Cependant, les faibles rendements et le manque de variétés améliorées sur des traits de qualités entraîne le recul de la filière dans les Antilles et freine l’adoption de nouvelles variétés en Afrique de l’Ouest. Pour accélérer les progrès dans la sélection de variétés répondant aux attentes des différents acteurs, il est nécessaire d’augmenter la précision et le débit des études de phénotypage. Chez l’igname, l'objectif est de quantifier des traits liés à la dynamique de recouvrement et à la qualité (i.e. la couleur de la chair des tubercules, son oxydation, et la qualité nutritionnelle des produits à base d’igname, en partie déterminée par la taille et le forme des grains d’amidon). Pour augmenter la rapidité d’acquisition des mesures de ces traits, nous avons testés trois méthodes de phénotypage basées sur l’analyse d’images au sein d’une collection de travail de 12 variétés d’ignames cultivées dans deux environnements pédoclimatiques contrastés. Nous mettons en évidence la performance et les conditions d’applications de ces méthodes. L’amélioration de méthodes préexistantes et la conception de nouveaux outils de segmentation, de détection et de correction d'images sont proposées. Afin que l’ensemble des méthodes testées et développées soient adaptées aux contraintes techniques et financières caractéristiques des régions tropicales, un compromis entre pertinence scientifique (rapidité, précision et exhaustivité) et faisabilité (faible coût et répétabilité) a été recherché et quantifié.
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dumas-02138698 , version 1 (04-06-2019)

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  • HAL Id : dumas-02138698 , version 1

Citer

Pauline Mell. Développement de méthodes de phénotypage haut débit basées sur l'analyse d'images pour le suivi de traits d'intérêts sur une collection d'ignames (D. alata) en Guadeloupe. Sciences du Vivant [q-bio]. 2018. ⟨dumas-02138698⟩
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