# Les services de FAIRification des données à l'URGI: cas d'utilisation par des projets/consortium nationaux et internationaux

Michaël Alaux, Anne-Françoise Adam-Blondon, Françoise Alfama, Etienne Bardet, Raphaël Flores, Nicolas Francillonne, Vanita Haurheeram, Najwa Lakmouri, Erwan Le Floch, Maud Marty, et al.

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## To cite this version:

Michaël Alaux, Anne-Françoise Adam-Blondon, Françoise Alfama, Etienne Bardet, Raphaël Flores, et al.. Les services de FAIRification des données à l'URGI: cas d'utilisation par des projets/consortium nationaux et internationaux. Réunion annuelle de l'IFB, Dec 2025, Paris, France. hal-05530229

HAL Id: hal-05530229

https://hal.science/hal-05530229v1

Submitted on 27 Feb 2026

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# Les services de FAIRification des données à l'URGI :
## cas d'utilisation par des projets/consortium nationaux et internationaux

Michaël Alaux & Anne-Françoise Adam-Blondon
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## Unité Ressources Génomique-Info

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

* Membre de la Graduate School Biosphera et du réseau Saclay Plant Science

* Labellisations :

* INRAE: labellisée ISC et membre de l'IR INRAE BioinfOmics

* National: labellisée IBiSA et membre de l'IFB (IR nationale)

* Certifiée ISO 9001

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* 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

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IFB

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INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE
## Développement d'une science ouverte

- Partenariats UMR/UE, DipSO

- Plan données pour la science

+

## Contribution aux Infrastructures de Recherche

- ISC

- IR BioinfOmics

- Soutien/membre IR : IFB, RARe, Phenome-Emphasis, In-Sylva, France génomique

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## Services

- Entrepôt de données FAIR

- Caractérisation de ressources génétiques

- Données de phénotypage

- Annotation de génomes

- Fédérations de données

- Annotation des éléments transposables (ET)

- Ressources de calcul et prestation d'analyse

- Outils bioinformatiques
# Les services développés ou mobilisés autour de la donnée

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elixir

* 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

miappe

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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

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wheatIS
WHEAT INFORMATION SYSTEM

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RARe

BrAPI

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

* Support for FAIR datasets submission to Recherche Data Gouv

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Reuse

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Plan

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Collect

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Collect

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Share

elixir

Trainings

elixir

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Preserve

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Process

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

Analyse

elixir

Supporting infrastructures and major projects with their data management plan

* 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

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HAL
science ouverte

ZGnplS

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

* Provision of containerized pipelines: REPET

* Provision of Virtual Research Environments

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IFB

elixir
FRANCE

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE

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INSTITUT FRANÇAIS DE
BIOINFORMATIQUE
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## Browse all topics by

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### 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_28.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_29.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_30.png" /></figure>

### Your tasks

Find guidelines and solutions for tackling common data management tasks.

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### Tool assembly

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

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

### National resources

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

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### All tools and resources

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

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

### All training resources

Browse all training resources mentioned in RDMkit pages.

RDMkit

## Linked to other registries:

* ✓ FAIRCookbook

* ✓ FAIRsharing

* ✓ TeSS

* ✓ Bio.tools

* ✓ WorkflowHub

* ✓ Data Stewardship Wizard
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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

## What's new?

### New page: Data deletion

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

### New page: Biodiversity

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

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

### New page: Virology

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

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

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599

### Tools & resources

Explained in the context of real world problems

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136

### Pages

Helping you with data management

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

FAIR Checker
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## 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

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## 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, MIAPPE consortium, CGIAR

* Compilation dans la page "Plant Sciences" du RDMkit
  → « Crash test » et amélioration dans des projets Internationaux, Européens et nationaux
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## Principaux objectifs de BReIF:

* **Interopérabilité des services numériques** des infrastructures de recherche française : RARE, IFB, France génomique

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

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## AGENT

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

PRO-WILD

Protect & Promote Crop Wild Relatives

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sur espèces sauvages apparentés aux espèces cultivés

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IFB

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INSTITUT FRANÇAIS DE BIOINFORMATIQUE
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* 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)

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PHENOME
Infras tructure Francaise
du Phenome végétal
EMPHASIS

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FRANCE
GENOMIQUE

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## Phenotyping Data Flow

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https://doi.org/10.5281/zenodo.12625359

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* Espace de partage, curation et validation de données

* arborescence

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

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FAIRDOM

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Nextcloud

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IFB

INSTITUT FRANÇAIS DE BIOPROCESSATION
* 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

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<figure><img src="image_67.png" /></figure>
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* **Disciplinaires: EBI/BioSamples et ENA pour les séquences et échantillons associés**

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

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

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

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

* 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**

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

DONNÉES

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Findable

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Accessibl Interoperable

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Reusable

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

crédit Jordane Ancelin
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<figure><img src="image_79.png" /></figure>

28 bases de données indexées
pointant vers
30 millions de données

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40 bases de données indexées
pointant vers
97 millions de données

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

3940, Strand = 0, Source
stivum similarity chr4

|| = 517967269, Strand =
iticum aestivum similari
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Concepts: 17 (248); Relations: 19 (324)
<figure><img src="image_87.png" /></figure>

## Espèces

☐ Triticum [1]

☐ Triticum aestivum [1]

## Type de données

☐ Bibliography [1]

## Annotation ontologique

☐ Typhula ishikariensis
(WTO:0000445) [1]

☐ snow mold (WTO:0000515)

● Étendre la recherche ?

## Base de données

☐ OpenMinTeD@GnpIS [1]

## Fournisseurs de données

☐ INRAE-URGI [1]

## Notes

## Mapping QTL conferring speckled snow mold resistance in winter wheat
(*Triticum aestivum* L.)

Zenta Nishio, Norio Iriki, Miwako Ito, Tadashi Tabiki, Timothy Murray

Author information

Keywords: winter wheat, snow mold resistance, quantitative trait loci, doubled haploid lines

JOURNAL

FREE ACCESS

FULL-TEXT HTML

2020 Volume 70 Issue 2 Pages 246-252

DOI

https://doi.org/10.1270/jsbbs.19111

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Details

## Article overview

> Abstract

> References (43)

> Figures (3)

> Content from these authors

> Cited by (4)

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## Abstract

Speckled snow mold caused by *Typhula ishikariensis* is one of the most devastating diseases of winter wheat in Hokkaido, Japan and parts of the Pacific Northwest region of USA. Münstertaler is a winter wheat landrace from Switzerland that has very high resistance to snow mold and superior freezing tolerance. Quantitative trait loci (QTL) for resistance to speckled snow mold were identified in a doubled haploid population derived from a cross between Münstertaler and susceptible variety Ibis, both under field conditions and controlled environment tests. Composite interval mapping analysis revealed a

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Related articles >

g QTL conferring speckled
osome 5D was about 5 cM
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* Intégration de données dans des graphes de connaissances

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

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

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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Michaël Alaux : michael.alaux@inrae.fr

Anne-Françoise Adam-Blondon :
anne-francoise.adam-blondon@inrae.fr
https://urgi.versailles.inrae.fr/

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