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Stage : automatisation d’un algorithme de phénotypage de trajectoires biologiques en élevage (h/f)
Référence
1539333642
Date limite pour postuler
15/12/2018
Date de publication
12/10/2018

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Stage
Durée du contrat
6 mois
Date de début de contrat
01/02/2019

Rémunération
554 €/mois
Domaine professionnel
Biologie

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UR0875 MIAT Mathématiques et Informatique Appliquées Toulouse
Adresse de l'unité d'affectation
INRA Auzeville 24 chemin de Borde-Rouge - Auzeville CS 52627 31326 CASTANET-TOLOSAN CEDEX
Région de l'unite d'affectation
Occitanie

Descriptif

Environnement de travail

Description de l’unité et de l’équipe d’accueil

Le stage se déroulera au sein de l’Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse, entre les équipes Record et MAD. Le stagiaire bénéficiera d’un appui autant sur les aspects informatiques que mathématiques et statistiques. Par ailleurs, ce stage est également encadré par l’UMR MoSAR (située à Paris), unité porteuse de la question biologique et du développement du modèle.

Missions et activités confiées 

Le travail proposé s’insère dans le projet FLECHE “Fromages et Laits issus d’Elevages de Chèvres conduites à l’Herbe” financé par le programme PSDR Grand Ouest (Nouvelle-Aquitaine, Pays de la Loire, Bretagne, Normandie). Un des volets de recherche porte sur la prédiction des impacts d’un système alimentaire basé sur l’herbe sur les réponses biologiques des animaux. Le poids vif (PV) est un bon indicateur de ces réponses et il est aujourd’hui possible d’avoir des mesures individuelles en élevage. Un modèle mathématique a été développé pour convertir les trajectoires individuelles de PV en un ensemble de valeurs de paramètres, considérées comme un vecteur phénotypique. Le modèle est basé sur une décomposition de la trajectoire de PV en processus élémentaires associés aux successions d’états physiologiques tout au long de la carrière : élaboration d’un poids mature piloté génétiquement et adapté à l’environnement, développement et alimentation d’une portée, stockage et mobilisation de réserves corporelles. Les paramètres du modèle fournissent une quantification de ces processus élémentaires. Le formalisme est basé sur des équations différentielles ordinaires et la procédure d’ajustement du modèle aux données se fait via un processus séquentiel non automatisé. La première étape du travail sera d’automatiser la procédure d’ajustement du modèle aux données individuelles. Différentes méthodes d'estimation de paramètres seront envisagées puis éventuellement mises en œuvre et comparées (algorithmes évolutionnaires, estimation bayésiennes, ...). Cette étape devra ainsi permettre le traitement rapide d’un grand nombre d’individus. La deuxième étape du travail sera de tester si la procédure d’ajustement peut fonctionner avec des données manquantes/moins fréquentes. La mise en œuvre de ces étapes de travail permettra à l’étudiant, avec l’appui des informaticiens de l’équipe d’accueil, de tester le workflow mis en place par la plateforme Record (enchaînements de scripts R et utilisation de ressources de calcul).

Référence : Puillet L. & Martin O., 2017. A dynamic model as a tool to describe the variability of lifetime body weight trajectories in livestock females. Journal of Animal Science, 95, 4846-4856. DOI:10.2527/jas2017.1803

Formations et compétences attendues

Master 2 en mathématiques/informatique appliqués ou école d’ingénieur

Bonnes connaissances en statistiques et optimisation, maitrise du langage R, maitrise de l’anglais scientifique nécessaire

Aucune connaissance préalable en agronomie n’est nécessaire mais un intérêt pour ce domaine appliqué serait un plus.

Transmettre une lettre de motivation et un CV à Laurence PUILLET et Patrick CHABRIER

Contact

Nom
Laurence PUILLET et Patrick CHABRIER
Telephone
01.44.08.17.60 / 05.61.28.54.36
Email
laurence.puillet@inra.fr;patrick.chabrier@inra.fr