# Interopérabilité des données en sciences de la vie :
contexte, ressources et cas d'utilisation

Michaël Alaux, Anne-Françoise Adam-Blondon

► To cite this version:

Michaël Alaux, Anne-Françoise Adam-Blondon. Interopérabilité des données en sciences de la vie : contexte, ressources et cas d'utilisation. Assises Nationale des Données Ouvertes de la Recherche, Ministère de l'Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l'Espace, Dec 2025, Gif-sur-Yvette, France. hal-05514771

HAL Id: hal-05514771

https://hal.science/hal-05514771v1

Submitted on 17 Feb 2026

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons CC BY 4.0 - Attribution - International License
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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

INRAO

université
PARIS-SACLAY

ZURGI

# Interopérabilité des données en sciences de la vie : Contexte, ressources et cas d'utilisation

Michaël Alaux & Anne-Françoise Adam-Blondon

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

cnrs
FRANCE

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Inserm

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

PROGRAMME
DE RECHERCHE
AGROCOLOUCE
ET NUMÉRIQUE

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

AGENT

PRO-
WILD

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

wheat IS
WHEAT INFORMATION SYSTEM

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

WHEAT
INITIATIVE
# Les données de recherche en sciences de la vie

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_15.png" /></figure>
# Des données hétérogènes et dispersées

* Des domaines d'études très divers

* Nombre de taxons étudiés : santé / biodiversité

* Type de données collectées : génomiques, phénotypiques, cliniques, climatiques, ...

* Types d'analyses à effectuer

* Degré de sensibilité des données

* Des sous-communautés partageant des objectifs de recherche

* silos en termes de vocabulaires, ontologies, sémantique associée

* Ex: FAIRsharing liste actuellement 9 464 standards/bases de données/guidelines en lien avec les sciences de la vie au niveau international

FAIRsharing.org
standards, databases, policies

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Life Science

9464

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Agriculture

374

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Fisheries Science

34

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Biology

6057

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Health Science

2040

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

Medicine

1409

<figure><img src="image_22.png" /></figure>

Natural History

43
# Un grand nombre de « communs »

Développés par des communautés représentant des sous domaines des sciences de la vie et formant un écosystème plus ou moins connecté

* Des **entrepôts centralisés pour les données de séquence** dès la fin des années 80 : *International Nucleotide Sequence Database Collaboration* (INSDC)

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• DDBJ (Japon), ENA (Europe), NCBI (USA)

• Recommandations et implémentation de formats et standards de données

• Réplication des données entre les 3 entrepôts

* Développement de jeux de données de référence curés, d'ontologies, vocabulaires contrôlés

• Ex: **Catalogue of Life** → Agrégation de 16 954 jeux de données de taxonomie grâce au travail de plusieurs centaines d'experts

Catalogue of Life

<figure><img src="image_24.png" /></figure>
# Un grand nombre de « communs »

* Développement de fédération de données (données non centralisables):
  interopérabilité des données et des systèmes d'information

* Ex: données de phénotypage chez les plantes, données génomiques en santé humaine

* Développement de portails de connaissances avec des spectres très divers

* Un large spectre taxonomique (Ex: [InterPRO](https://www.interpro.org)) ou au contraire spécialisés sur un taxon (Ex: [FlyBase](https://www.flybase.org) ou [TAIR](https://www.tair.org))

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ENSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

FRANCE
# Ces communs sont un terreau important pour la recherche et l'innovation

* Rapports de l'OCDE en 2015 et 2021

* Rapport Draghi en 2024 dans le contexte de l'IA
Des données FAIR aux données AI ready

* En 2025

* changement de politique des Etats-Unis sur les données publiques → prise de conscience de l'importance d'avoir des ressources en données souveraines en Europe

* L'essor spectaculaire de l'IA générative fait émerger des questions sur l'ouverture des données et leur gestion

Open data stored at EMBL-EBI played a pivotal role in the development of the AlphaFold AI.

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Credit: Nuclear pore complex prediction by AlphaFold. Edited by Karen Arnott/EMBL-EBI.
Background image from Adobe Stock Images.

**Challenge: Predicting how proteins fold**
# Défis actuels

* Comment identifier et gérer les « communs » de données critiques pour l'Europe ?

* Comment améliorer ces communs : interoperabilité des données et des systèmes d'information

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

CHALLENGE
ACCEPTED

Barney Stinson

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ÉNSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_31.png" /></figure>
# Des infrastructures/initiatives pour les données en sciences de la vie en France et en Europe

<figure><img src="image_32.png" /></figure>

université

PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_33.png" /></figure>
# L'Institut National de Bioinformatique

* L'IFB/ELIXIR-FR est une **Infrastructure de Recherche Nationale de Biologie-Santé** distribuée (20 plateformes membre)

* 2022 - Attribution du rôle de **Centre de compétence disciplinaire pour la biologie-santé** dans l'écosystème Recherche Data Gouv

* Des collaborations importantes avec l'Infrastructure **Data Terra** (sciences de la terre):

* Biodiversité

* Milieux anthropisés (ex: agriculture)

<figure><img src="image_34.png" /></figure>

<figure><img src="image_35.png" /></figure>
# ELIXIR: Infrastructure de Recherche Européenne de données en Sciences de la Vie

**What?**

A European life science
data infrastructure

An intergovernmental
consortium

25 noeuds nationaux + EMBL-EBI

**How?**

connecting and
developing a **network of**
**experts**

providing hundreds of
interoperable, high-
quality **services**
**and resources**

**sustaining a distributed
infrastructure**, freely
available to all

**Why?**

to accelerate **life science**
**research** and its impact on
society

<figure><img src="image_36.png" /></figure>

IFB

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

=

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ÉNSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

université

PARIS-SACLAY

FRANCE
# Global Biodata Coalition

Un consortium international
pour :

* Identifier les ressources

* Trouver des mécanismes de financement long terme

* Sécuriser les données importantes

## Open Letter Campaign

### The statement

At a pivotal moment in time for the world's biodata infrastructure, individuals who acknowledge the importance of a global effort towards sustaining biodata resources have added their signature to this letter. Join them by adding yours.

Sign the Open Letter

Download the PDF version

Life science data resources are important for broad and diverse stakeholders, including researchers, funders, scientists and policy makers. Through this open letter, members of these stakeholder groups highlight the importance of data resources and note their fragility and uncertain future. They commit to participating, where they can, in the global effort to address these issues and encourage further stakeholders similarly to engage.

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

GLOBAL
BIODATA
COALITION
# Systèmes de labellisation pour lister et qualifier les ressources importantes

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Fraternité

recherche.data.gouv.fr

Recherche Data
Gouv: 14 entrepôts
de confiance

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

## IFB/ELIXIR-FR: 14 ressources en données sur son Service Delivery Plan

## ELIXIR-FR: 2 ressources labellisées
ELIXIR Core Data Ressource (CDR)

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

Core Data
Resource

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

Deposition
Database

## Interopérabilité des données et des systèmes d'information entre CDR = critère important de labellisation

## 2 Ressources françaises labellisées
**Global Core Biodata Resource**

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

GLOBAL
CORE
BIODATA
RESOURCE
Comment favoriser l'alimentation de ces bases de données avec
des données FAIR par l'ensemble des chercheurs Européens ?

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ENSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

FRANCE

<figure><img src="image_49.png" /></figure>
# Focus sur les ressources support à la gestion FAIR de données

<figure><img src="image_50.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
# RDMkit: The ELIXIR Research Data Management toolkit
## for Life Sciences

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

### Linked to other registries:

* ✓ FAIRCookbook

* ✓ FAIRsharing

* ✓ TeSS

* ✓ Bio.tools

* ✓ WorkflowHub

* ✓ Data Stewardship
Wizard

### Browse all topics by

<figure><img src="image_53.png" /></figure>

**Data life cycle**

Start here to get an overview of research data management based on stages in the data life cycle.

<figure><img src="image_54.png" /></figure>

**Your role**

Identify your role in research data management, find data management resources relevant for you, and information to help you progress in your career path.

<figure><img src="image_55.png" /></figure>

**Your domain**

Learn about data management tasks that affect your domain or research community, and the solutions adopted to address them.

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

**Your tasks**

Find guidelines and solutions for tackling common data management tasks.

<figure><img src="image_57.png" /></figure>

**Tool assembly**

Find concrete combinations of tools and resources assembled into an ecosystem for research data management.

<figure><img src="image_58.png" /></figure>

**National resources**

Find pointers to country specific information resources and national research data management practices.

<figure><img src="image_59.png" /></figure>

**All tools and resources**

Browse the RDMkit's catalogue of tools and resources for research data management.

<figure><img src="image_60.png" /></figure>

**All training resources**

Browse all training resources mentioned in RDMkit pages.
<figure><img src="image_61.png" /></figure>

We welcome contributors!

This project would not be possible without the many **amazing community contributors**. RDMkit is an open community project, and you are welcome to join us!

Start contributing

RDMkit

## What's new?

### New page: Data deletion

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

06 November 2025 - 1715

A "your task" page about how to properly delete data was added. Discover the page here.

### New page: Biodiversity

<figure><img src="image_63.png" /></figure>

28 August 2025 - 1711

A new "your domain" page about Biodiversity was added. Discover the page here.

### New page: Virology

<figure><img src="image_64.png" /></figure>

15 May 2025 - 1620

A new "your domain" page about Virology was added. Discover the page here.

For more news please visit our news page.

Ex: Contribution récente française IFB - Data Terra/PNDB au développement d'une page de guidelines dédiée au domaine « Biodiversité »

## RDMkit in numbers

231

### Contributors

The force behind RDMkit

<figure><img src="image_65.png" /></figure>

599

### Tools & resources

Explained in the context of real world problems

<figure><img src="image_66.png" /></figure>

136

### Pages

Helping you with data management

<figure><img src="image_67.png" /></figure>

Un outil extrêmement populaire développé par ELIXIR-FR: **FAIR-Checker**

FAIR-Checker
# Des ressources support au support de projets

Your domain

Plant sciences

<figure><img src="image_68.png" /></figure>

RDMkit

## Introduction

### Data management challenges in plant sciences

The plant science domain includes studying the adaptation of plants to their environment, with applications ranging from improving crop yield or resistance to environmental conditions to managing forest ecosystems. Data integration and reuse are facilitators for understanding the play between genotype and environment to produce a phenotype, which requires integrating phenotyping experiments and genomic assays made on the same plant material with geo-climatic data. Moreover, cross-species comparisons are often necessary to understand the mechanisms behind phenotypic traits, especially at the genotypic level, due to the gap in genomic knowledge between well-studied plant species (namely Arabidopsis) and newly sequenced ones.

The challenges to data integration stem from the multiple levels of heterogeneity in this domain. It encompasses a variety of species, ranging from model organisms to crop species to wild plants such as forest trees. These often need to be detailed at infra-specific levels (e.g. subspecies, variety), but naming at these levels sometimes lacks consensus. Studies can take place in a diversity of settings, including indoor (e.g. growth chamber, greenhouse) and outdoor settings (e.g. cultivated field, forest) which differ fundamentally on the requirements and manner of characterizing the environment. Phenotypic data can be collected manually or automatically (by sensors and drones), and be very diverse in nature, spanning physical measurements, the results of biochemical assays, and images. Some omics data can be considered as well as molecular phenotypes (e.g. transcriptome, metabolomes). Thus, the extension and depth of metadata required to describe a plant experiment in a FAIR-compliant way is very demanding for researchers.

Another particularity of this domain is the absence of central deposition databases for certain important data types, in particular data deriving from plant phenotyping experiments. Whereas datasets from plant omics experiments are typically deposited in global deposition databases for that type of experiment, those from phenotyping experiments remain in institutional or, at best, national repositories. This makes it difficult to find, access and interconnect plant phenotyping data.

## Data management planning

### Description

The general principles for data management planning are described in the Planning page of the Data life cycle section, while generic but more practical aspects of writing a DMP can be found on the Data Management Plan page.

### Considerations

* Important general considerations about data management planning can be found on the Planning page.

* Phenotyping data must be described following the MIAPPE data standard.

* Make sure to identify and describe the biological material and the observation variables in your research.

### Solutions

## Exemple du domaine « Plantes »

* Ressources support à la gestion FAIR des données sur les plantes développées depuis 2015 dans un cadre international : Wheat Initiative (collaboration RDA), l'ELIXIR Plant Sciences Community, EMPHASIS, BrAPI consortium, CGIAR, MIAPPE consortium

* Compilation dans la page "Plant Sciences" du RDMkit
  * « *Crash test* » et amélioration dans des projets Internationaux, Européens et nationaux

<figure><img src="image_69.png" /></figure>

<figure><img src="image_70.png" /></figure>

ELIXIR-Excelerate, H2020 GA n° 676559
ELIXIR-Converge, H2020 GA n° 871075

<figure><img src="image_71.png" /></figure>

MINISTERE
DE L'INSENGEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

université
PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_72.png" /></figure>
# Cas d'utilisation dans le cadre de projets et consortiums

<figure><img src="image_73.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_74.png" /></figure>
# INRAE en bref

## l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement

### INRAE 2030>

## Partageons la science et l'innovation pour un avenir durable

## 5 orientation scientifiques dont

### OS 5

Science des données, intelligence artificielle et numérique au service des transitions

## Plan données pour la science

<figure><img src="image_75.png" /></figure>

INRAE DipS°
Direction pour la Science Ouverte

réseau des référents données
# L'URGI en bref

## Unité Ressources Génomique-Info

* Unité de service INRAE (centre Versailles-Saclay) en bioinformatique pour les plantes d'intérêt agronomique et forestières

* Membre de l'Institut Français de Bioinformatique (IR nationale)

* Forte implication à l'Europe et l'international dans le développement de standards et recommandations pour la gestion des données "plantes" selon les principes FAIR

* Partenaire de nombreux projets nationaux et internationaux pour la gestion de données : 3 exemples récents montrés ici

<figure><img src="image_76.png" /></figure>

FINDABLE

<figure><img src="image_77.png" /></figure>

<figure><img src="image_78.png" /></figure>

ACCESSIBLE

<figure><img src="image_79.png" /></figure>

<figure><img src="image_80.png" /></figure>

INTER-
OPERABLE

<figure><img src="image_81.png" /></figure>

<figure><img src="image_82.png" /></figure>

REUSABLE

<figure><img src="image_83.png" /></figure>
# Les services développés ou mobilisés autour de la donnée

* Development and maintenance of metadata standards and ontologies for plant phenotyping data (including forests)

* Development of guidelines for data management according to FAIR principles

RDMkit

<figure><img src="image_84.png" /></figure>

miappe

<figure><img src="image_85.png" /></figure>

Crop Ontology
for agricultural data

* Data discovery portals: international (FAIDARE, WheatIS) and national (RARe)

* Contribution to the development of an international web services standard: BrAPI

<figure><img src="image_86.png" /></figure>

FAIDARE

wheatIS

<figure><img src="image_87.png" /></figure>

WHEAT INFORMATION SYSTEM

<figure><img src="image_88.png" /></figure>

RARe

<figure><img src="image_89.png" /></figure>

BrAPI

* GnpIS Information System: INRAE genetic resource data and phenotyping data

* Support for FAIR datasets submission to Recherche Data Gouv

<figure><img src="image_90.png" /></figure>

<figure><img src="image_91.png" /></figure>

<figure><img src="image_92.png" /></figure>

<figure><img src="image_93.png" /></figure>

Reuse

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

Plan

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

Collect

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

Process

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

Trainings

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Share

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

Preserve

<figure><img src="image_101.png" /></figure>

Analyse

* Provision of reference data (genetic resources, identifiers/DOI, consensus of transposable elements, etc.)

* Provision of templates for metadata collection

* Provision of a space for sharing and curating metadata (FAIRDOM-SEEK, Nextcloud)

* Metadata curation and enrichment

* Reproducible annotation of repeated elements in genomes (REPET Factory)

* Provision of containerized pipelines: REPET

* Provision of Virtual Research Environments

<figure><img src="image_102.png" /></figure>

<figure><img src="image_103.png" /></figure>

HAL
science ouverte

<figure><img src="image_104.png" /></figure>

<figure><img src="image_105.png" /></figure>
# Les projets BReIF et AgroDIV du PEPR AgroEcoNum

## Principaux objectifs de BReIF:

* **Interopérabilité des services numériques** des infrastructures de recherche française dans le domaine des sciences du vivant (RARe, IFB, France génomique)

* **Amélioration de la gestion FAIR** des données

<figure><img src="image_106.png" /></figure>

<figure><img src="image_107.png" /></figure>

PROGRAMME
DE RECHERCHE

AGROÉCOLOGIE
ET NUMÉRIQUE

AgroDiv, ANR-22-PEAE-0005
BReIF, ANR-22-PEAE-0014

<figure><img src="image_108.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ÉNÉGÉNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_109.png" /></figure>

université
PARIS-SACLAY

<figure><img src="image_110.png" /></figure>
# Les projets européens sur le blé

<figure><img src="image_111.png" /></figure>

AGENT

caractérisation d'un grand nombre de
collection de blé et orge des centres de
ressources biologiques européens

<figure><img src="image_112.png" /></figure>

sur espèces sauvages apparentés aux
espèces cultivés

<figure><img src="image_113.png" /></figure>

Mascher et al. Nature Genetics

<figure><img src="image_114.png" /></figure>

AGENT, H2020 GA n° 862613
PRO-WILD, HE GA n° 101134965
# Guidelines

* Mise à disposition de guidelines pour gérer les données du projet

* Complémentaire du plan de gestion de données

* Flux de données par type de données

* Formats, standards de données et outils à utiliser

* Référence aux sources externes (RDMkit, FAIRCookbook)

<figure><img src="image_115.png" /></figure>

PHENOME
Infrastructure Francophone
de Phénomique végétal
EMPHASIS

<figure><img src="image_116.png" /></figure>

FRANCE
GENOMIQUE

<figure><img src="image_117.png" /></figure>

## Phenotyping Data Flow

<figure><img src="image_118.png" /></figure>

https://doi.org/10.5281/zenodo.12625359
# Outils de partage et curation

* Espace de partage, curation et validation de données

* arborescence

* contient templates, fichiers d'exemple, guidelines, README

<figure><img src="image_119.png" /></figure>

<figure><img src="image_120.png" /></figure>

<figure><img src="image_121.png" /></figure>
# Outils de partage et curation

* Outil d'aide à la curation de métadonnées de phénotypage

* version en ligne https://urgi.versailles.inrae.fr/excel-validator/miappe

* lancement automatique dès qu'un nouveau fichier est déposé et écriture de rapport

<figure><img src="image_122.png" /></figure>

Frictionless
Data

<figure><img src="image_123.png" /></figure>

universite
PARIS-SACLAY

FRANCE

<figure><img src="image_124.png" /></figure>
# Aide à la soumission dans des entrepôts

* Disciplinaires: EBI/BioSamples et ENA pour les séquences et échantillons associés

* Recherche Data Gouv: jeux de données de phénotypage curés, validés et analysés

* DataPLANT: FAIR Digital Object (RO-Crate, ARC) → machine actionable

Scripts en accès ouvert pour faciliter la soumission et la récupération d'identifiants

<figure><img src="image_125.png" /></figure>
# Des formations

* Visibles dans le catalogue de formation de l'IFB qui alimente automatiquement celui d'ELIXIR (TeSS)

* Du matériel de formation réutilisable accessible via une instance Moodle de l'IFB

<figure><img src="image_126.png" /></figure>

<figure><img src="image_127.png" /></figure>

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

<figure><img src="image_130.png" /></figure>

<figure><img src="image_131.png" /></figure>

crédit Jordane Ancelin
# Portail de recherche des données scientifiques

<figure><img src="image_132.png" /></figure>

## Fédérations de données partageant les mêmes standards

wheatIS
WHEAT INFORMATION SYSTEM

https://urgi.versailles.inrae.fr/wheatis/

FAIDARE

https://urgi.versailles.inrae.fr/faidare/

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

MINISTÈRE
DE L'ÉNSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

<figure><img src="image_134.png" /></figure>

<figure><img src="image_135.png" /></figure>
# Portail de recherche des données scientifiques

International Network

wheatIS
WHEAT INFORMATION SYSTEM

<figure><img src="image_136.png" /></figure>

28 bases de données
indexées pointant vers
30 millions données

FAIDARE

40 bases de données
indexées pointant vers
97 millions de données

<figure><img src="image_137.png" /></figure>
# Exemple de recherche

<figure><img src="image_138.png" /></figure>

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WheatIS website

Wheat@URGI

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cfd2

Search

### Species

<figure><img src="image_139.png" /></figure>

Triticum [1]

Results 1 to 1 from 1

10.1007/s00122-012-1838-2 - OpenMinTeD@GnpIS

Bibliography

Triticum

Bibliography OpenMinTeD 10.1007/s00122-012-1838-2 Mapping QTL for <span class='openminded_phenotype'>resistance to eyespot of <span class='openminded_taxon'>[...]</span> 415</span>, and <span class='openminded marker'>cfd2</span> are tightly linked to Q.<span class='open marker'>cfd2</span> are tightly linked to Q.<span class='open marker'>cfd2</span> ... (Expand)

### Data type

<figure><img src="image_140.png" /></figure>

Bibliography [1]

### Database

<figure><img src="image_141.png" /></figure>

IWGSC@GnpIS [4]

<figure><img src="image_142.png" /></figure>

OpenMinTeD@GnpIS [1]

### Data provider

<figure><img src="image_143.png" /></figure>

INRAE-URGI [1]

browsechr4A_7333030_7333940_CFD_SSR_TRIMMED - IWGSC@GnpIS

Gene annotation

Triticum aestivum

SEQUENCE FEATURE IWGSC@GnpISchr4A_7333656_7333940_CFD_SSR_TRIMMED Start = 7333656, End = 7333940, Strand = 0, Source = ePCR, Seq_id = chr4A, Size = 283, Marker = CFD2, Id = CFD2, Type = similarity, Motif = ca(11) Triticum aestivum similarity chr4 ... (Expand)

10.1007/s00122-012-1838-2 - OpenMinTeD@GnpIS

Bibliography

Triticum

Bibliography OpenMinTeD 10.1007/s00122-012-1838-2 Mapping QTL for <span class='openminded_phenotype'>resistance to eyespot of <span class='openminded_taxon'>[...]</span> 415</span>, and <span class='openminded marker'>cfd2</span> are tightly linked to Q.<span class='open marker'>cfd2</span> are tightly linked to Q.<span class='open marker'>cfd2</span> ... (Expand)

Intersection
((AND Query))

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MINISTERE
DE L'ENSEIGNEMENT
SUPERIEUR,
DE LA RECHERCHE
ET DE L'ESPACE

FRANCE
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Triticum aestivum (IWGSC) ▼

Location: 2A:100,113,981-100,117,432

Gene: TraesCS2A02G151900

Trans: TraesCS2A02G151900.1

Gene-based displays

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Summary

- Splice variants

- Transcript comparison

- Gene alleles

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Sequence

- Secondary Structure

- Gene families

- Literature

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Plant Compara

- Genomic alignments

- Gene tree

- Gene gain/loss tree

- Orthologues

- Paralogues

- Homoeologues

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Pan-taxonomic Compara

- Gene Tree

- Orthologues

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Ontologies

- GO: Biological process

- GO: Cellular component

- GO: Molecular function

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Phenotypes

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Genetic Variation

- Variant table

- Variant image

- Structural variants

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Gene expression

- Pathway

- Regulation

- External references

- Supporting evidence

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ID History

- Gene history

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Custom tracks

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Ensembl Plants is produced in collaboration with Gramene

Gene: TraesCS2A02G151900

**Description**
Uncharacterized protein At3g57150 (Fragment) [Source:Projected from Arabidopsis thaliana (AT3G57150) UniProtKB/TrEMBL;Acc:C0SVF3]

**Location**
Chromosome 2A: 100.113.981-100.117.432 forward strand.

**About this gene**
This gene has 1 transcript (splice variant) and 144 orthologues.

**Transcripts**

Show transcript table

Summary ?

**Gene type**

**Protein coding**

**Annotation method**

**Genes annotated with high confidence by IWGSC**

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Go to Region in Detail for more tracks and navigation options (e.g. zooming)

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Drag/Select: ↔

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Configuring the display

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Ensembl Plants release 48 - August 2020 © EMBL-EBI

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# Mapping QTL for resistance to eyespot of wheat in *Aegilops longissima*

Hongyan Sheng, Deven R. See & Timothy D. Murray

Theoretical and Applied Genetics **125**, 355–366(2012) | Cite this article

402 Accesses

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Citations

## Abstract

Eyespot is an economically important disease of wheat caused by the soilborne fungi *Oculimacula yallundae* and *O. acuformis*. These pathogens infect and colonize the stem base, which results in lodging of diseased plants and reduced grain yield. Disease resistant cultivars are the most desirable control method, but resistance genes are limited in the wheat gene pool. Some accessions of the wheat wild relative *Aegilops longissima* are resistant to eyespot, but nothing is known about the genetic control of resistance. A recombinant inbred line population was developed from the cross PI 542196 (R) × PI 330486 (S) to map the resistance genes and better understand resistance in *Ae. longissima*. A genetic linkage map of the S¹ genome was constructed with 169 wheat microsatellite markers covering 1261.3 cM in 7 groups. F₅ lines (189) were tested for reaction to *O. yallundae* and four QTL were detected in chromosomes 1S¹, 3S¹, 5S¹, and 7S¹. These QTL explained 44 % of the total phenotypic variation in reaction to eyespot based on GUS scores and 63 % for visual disease ratings. These results demonstrate that genetic control of *O. yallundae* resistance in *Ae. longissima* is polygenic. This is the first report of multiple QTL conferring resistance to eyespot in *Ae. longissima*. Markers cfd6, umm07, umm15, and cfd1 are tightly linked to O.Pchw1.S1

CFD2 - IWGSC@GnpIS

Genome annotation IWGSC@GnpIS CFD2 CFD2 is a similarity:ePCR_cfd of Triticum aestivum located between positions 14028 and 14311 on 4AS_v2_5981297 and which properties are Size=283,Motif=gt(9),load_id=CFD2_147 Triticum aestivum similarity

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References
# Notre R&D autour de la donnée

* Intégration de données dans des graphes de connaissances

* Utilisation de l'IA pour améliorer intégration, curation, interface homme-machine

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# Conclusions de notre retour d'expérience

* Les infrastructures de recherche, IFB et ELIXIR, ont permis de capitaliser sur le long terme les développement de ressources support

* maintenance des ontologies, standards, recommandations

* maintenance des entrepôts de données

* personnels experts dans la standardisation et curation de données (*data stewards*)

* Les ressources support doivent être co-construites avec les communautés de recherche (ex: Wheat Initiative)

* cadrage des besoins et expertise sur les données

* personnes relai pour diffuser les bonnes pratiques

Identification des partenaires et des ressources:

* Ecosystème Recherche Data Gouv

* forum des ESFRI

* Impliquer l'infrastructure de recherche pertinente comme partenaire de projet

* Faire travailler les infrastructures ensemble
# Conclusions de notre retour d'expérience

* Les activités de formation et de montée en capacité sont critiques

* former les chercheurs

* former des formateurs

* développement de matériel de formation réutilisable

* Dans un contexte de grande dispersion des données, le développement d'une fédération de données facilite la mise en place de réseaux de collaborations entre bases de données

Identification de partenaires et de ressources:

* Ecosystème Recherche Data Gouv

* forum des ESFRI

Les systèmes de labellisation des bases de données partenaires devraient permettre d'identifier les forces et faiblesses pour consolider ces fédérations
# Remerciements

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Raphaël Flores : coordination opérationnelle des services

Cyril Pommier : co-pilote services données et fédération, responsable communauté plante d'ELIXIR, responsable données Phenome-Emphasis

Célia Michotey : co-pilote services données et fédération

Vanita Haurheeram : data steward BReIF et Pro-Wild

Erwan Le-Floch et Etienne Bardet : data steward AGENT

URGI team

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Morgane Thomas-Chollier : directrice

Jacques Van Helden : coordination scientifique

IFB-core team
# Questions

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<figure><img src="image_178.png" /></figure>

## NOUS CONTACTER

Michaël Alaux: michael.alaux@inrae.fr

Anne-Françoise Adam-Blondon:
anne-francoise.adam-blondon@inrae.fr

https://urgi.versailles.inrae.fr/

https://www.ifb-elixir.fr/

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MINISTÈRE
DE L'ENSEIGNEMENT
SUPERIEUR
DE LA RECHERCHE
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