# DMP projet ANR DIG-AI

Jérôme Azé, Antony Champion, Konstantin Todorov, Alexandre Grondin, Mikaël Lucas, François Scharffe, Pascal Gantet, Pierre Larmande

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

## To cite this version:

Jérôme Azé, Antony Champion, Konstantin Todorov, Alexandre Grondin, Mikaël Lucas, et al. DMP projet ANR DIG-AI. IRD. Institut de Recherche pour le Développement. 2023. hal-04161144

HAL Id: hal-04161144

https://hal.science/hal-04161144

Submitted on 27 Jul 2023

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# DMP du projet "ANR DIG-AI"

Plan de gestion de données créé à l'aide de DMP OPIDoR, basé sur le modèle "Science Europe : modèle structuré" fourni par Science Europe.

## Renseignements sur le plan

**Titre du plan** DMP du projet "ANR DIG-AI"

**Livrable** D0.2

**Version** Version initiale

**Objet/périmètre du plan** Description des logiciels et datasets disponibles et utilisés en début du projet ainsi que ceux qui seront produits dans le cadre du projet

**Domaines de recherche (selon classification de l'OCDE)** Computer and information sciences

**Langue** fra

**Date de création** 2023-07-13

**Date de dernière modification** 2023-07-27

**Identifiant** https://hal.science/hal-04161144

**Type d'identifiant** DOI

**Licence** Creative Commons Attribution 4.0 International

**Documents (publications, rapports, brevets, plan expérimental....), sites web associés**

* AgroLD Web application : https://github.com/SouthGreenPlatform/AgroLD_webapp

* AgroLD_ETL : https://github.com/SouthGreenPlatform/AgroLD_ETL

* DLINKER :

* BioGruT :

* AgroLD Datasets : https://zenodo.org/record/4694518

* OryzaGP : https://github.com/pierrelarmande/OryzaGP

* AgroLD_Data_Linking_Benchmark : https://github.com/pierrelarmande/AgroLD_Data_Linking_Benchmark

* AgroLD Augmentation benchmark dataset :

* Anatomics :

* IonoMil :

* AgronoMil :

* PlastiMil :

* TDCor : https://cran.r-project.org/web/packages/TDCor/index.html

* PANTHEON :

* LR Dataset :

## Renseignements sur le projet
**Titre du projet**: Plan de gestion du projet ANR DIG-AI

**Acronyme**: DIG-AI

**Résumé**: Afin de relever le défi de la forte demande alimentaire dans les pays du SUD dans un contexte de changement climatique, une meilleure compréhension des relations génotype-phénotype est importante pour améliorer les capacités de production des cultures. Les enjeux consistent à intégrer des informations de différents niveaux dans un modèle global par une approche systémique afin de comprendre le fonctionnement réel du système biologique. L'objectif principal de DIG-AI est de développer des méthodes de science des données pour tirer parti des connaissances exploitables des données biologiques et identifier les gènes candidats du monde réel pour l'amélioration des plantes. Nous nous concentrerons sur les objectifs spécifiques suivants : 1) Exploiter les méthodes d'ingénierie des connaissances grâce à l'utilisation d'ontologies pour formuler des hypothèses de recherche liant génotype au phénotype, 2) Gérer efficacement de grands volumes de données biologiques pour extraire des connaissances, 3) Utiliser la base de connaissances AgroLD construire des réseaux d'interactions moléculaires entre gènes et phénotypes à partir de données éparses (articles scientifiques, bases de données publiques, données expérimentales), 4) Identifier des gènes clés pour l'amélioration des plantes parmi des centaines de résultats potentiels.

**Sources de financement**

* Agence Nationale de la Recherche : ANR-22-CE23-0012

**Date de début**: 2023-01-05

**Date de fin**: 2026-06-30

**Partenaires**

* Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (199111950H)

* Diversité, Adaptation et D'Éveloppement des plantes (201119426X)

**Produits de recherche :**

1. AgroLD Web application (Logiciel)

2. AgroLD_TEL

3. DLINKER

4. Biological Gated Recurrent Unit Transformer (Logiciel)

5. AgroLD_dataset (Jeu de données)

6. OryzaGP (Jeu de données)

7. AgroLD Data Linking Benchmark (Jeu de données)

8. AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

9. Anatomics (Jeu de données)

10. IonoMil (Jeu de données)

11. AgronoMil (Jeu de données)

12. PlastiMil (Jeu de données)

13. Time Delay Correlation algorithm (Logiciel)

14. PANTHEON (Logiciel)

15. Lateral root dataset (Jeu de données)

16. Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene (Jeu de données)
Contributeurs

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Affiliation</td><td>Rôles</td></tr></thead><tbody><tr><td>Aze Jerome -<br>https://orcid.org/0000-0002-7372-729X</td><td>Universite Montpellier</td><td></td></tr><tr><td>Champion Antony -<br>https://orcid.org/0000-0002-3731-1510</td><td>IRD</td><td></td></tr><tr><td>Gantet Pascal -<br>https://orcid.org/0000-0003-1314-0187</td><td>Universite Montpellier</td><td><ul><li>Personne contact pour les données (TS_CR_Rice)</li><li>Responsable du dépôt et de la diffusion des données (TS_CR_Rice)</li></ul></td></tr><tr><td>GRONDIN Alexandre -<br>0000-0001-6726-6274</td><td>IRD</td><td><ul><li>Personne contact pour les données (AgronoMil, Anatomics, IonoMil, PlastiMil)</li></ul></td></tr><tr><td>LARMANDE PIERRE</td><td></td><td><ul><li>Coordinateur de projet</li><li>Personne contact pour les données (AgroLD_webapp, AgroLD_DL, AgroLD_ETL, BioGruT, DLINKER, AgroLD_dataset, OryzaGP, AgroLD_AUG)</li><li>Responsable de la documentation des données (AgroLD_dataset)</li><li>Responsable de la qualité des données (OryzaGP)</li><li>Responsable du plan</li><li>Responsable du stockage des données (AgroLD_dataset)</li><li>Responsable du traitement et de l'analyse des données (OryzaGP)</li></ul></td></tr><tr><td>Lucas Mikael -<br>https://orcid.org/0000-0001-6286-7759</td><td>IRD</td><td><ul><li>Personne contact pour les données (PANTHEON, LR Dataset, TDCor)</li></ul></td></tr><tr><td>Scharffe Francois -<br>https://orcid.org/0000-0002-0010-0058</td><td>Universite Montpellier</td><td></td></tr><tr><td>Todorov Konstantin -<br>https://orcid.org/0000-0002-9116-6692</td><td>Universite Montpellier</td><td></td></tr></tbody></table>
## 1. Description des données et collecte ou réutilisation de données existantes

### AgroLD Web application

#### 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>AgroLD Web application</td></tr><tr><td>Description</td><td>Web application of the AgroLD platform</td></tr><tr><td>Type</td><td>Logiciel</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP2, WP3</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2016-06-06</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>https://doi.org/10.1371/journal.pone.0198270</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>DOI</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Non</td></tr></table>

#### 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification** AgroLD application will serve a basis for the project

#### 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Nom de la méthode</td><td>AgroLD_TEL</td></tr><tr><td>Description</td><td>We will use and extend this method to produce new datasets</td></tr></table>

### AgroLD_TEL

#### 1.1 Description générale du produit de recherche

**Nom** AgroLD_TEL

#### 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?
## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Nom de la méthode</td><td>AgroLD_ETL</td></tr><tr><td>Description</td><td>Python script and RDF models will be used to produce the data</td></tr></table>

# DLINKER

## 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>DLINKER</td></tr><tr><td>Description</td><td>Data Linking Software using knowledge graph</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP2</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

<table><tr><td>Justification</td><td>yes Dlinker software will be open source</td></tr></table>

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

# Biological Gated Recurrent Unit Transformer

## 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>Biological Gated Recurrent Unit Transformer</td></tr><tr><td>Description</td><td>Software developed to detect biological entities in scientific articles and texts</td></tr><tr><td>Type</td><td>Logiciel</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP2, WP3</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?
**Justification**

BioGrut will be shared through the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Description**

non applicable

# AgroLD datasets

## 1.1 Description générale du produit de recherche

**Nom**

AgroLD_dataset

**Description**

RDF Datasets produced for the AgroLD platform

**Type**

Jeu de données

**Workpackage**

WP1, WP2, WP3

**Mots clés (texte libre)**

RDF datasets

**Date de publication**

2021-01-01

**Identifiant pérenne**

https://zenodo.org/record/4694518

**Type d'identifiant**

DOI

**Contient des données personnelles ?**

Non

**Contient des données sensibles ?**

Non

**Prend en compte des aspects éthiques ?**

Non

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification**

oui

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Nom de la méthode**

AgroLD_TEL

**Nature des données**

Modèle

# OryzaGP

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>OryzaGP</td></tr><tr><td>Description</td><td>Gene / Protein Named entity recognition benchmark datasets</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td>NER, Benchmark</td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2021-04-01</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>https://doi.org/10.5808/GI.2019.17.2.e17</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>DOI</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Non</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification yes

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Nom de la méthode</td><td>BioGruT</td></tr><tr><td>Description</td><td>BioGrut is a NER software</td></tr><tr><td>Nature des données</td><td>Modèle</td></tr></table>

# AgroLD Data Linking Benchmark

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>AgroLD Data Linking Benchmark</td></tr><tr><td>Description</td><td>AgroLD Data Linking Benchmark aims as providing annotated dataset for training and validating Data Linking softwares</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP2</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td>Data linking</td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2022-11-10</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>https://github.com/pierrelarmande/AgroLD_Data_Linking_Benchmark</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>URL</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Non</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification** yes the dataset will be reuse in the frame of WP2

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Nom de la méthode** DLINKER

**Nature des données** Modèle

# AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>AgroLD Augmentation Dataset Benchmark</td></tr><tr><td>Description</td><td>This benchmark is dedicated to the evaluation of Augmentation software</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP2</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td>Augmentation</td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2023-10-01</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>AgroLD-AUGM</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Non</td></tr></table>

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification Yes they will be used by the WP2

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

Description manually

## Anatomics

### 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>Anatomics</td></tr><tr><td>Description</td><td>drough tolerance datasets for root architecture</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP4</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr></table>

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification yes datasets will be reused in other WP

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?
<table><tr><td>Description</td><td>Data will be collected in another context / Project</td></tr></table>

# IonoMil

## 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>IonoMil</td></tr><tr><td>Description</td><td>Experimental dataset for the Drought Stress use case</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1,WP4</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>IonoMil</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

<table><tr><td>Justification</td><td>yes the dataset will be shared and reuse</td></tr></table>

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Nature des données</td><td>Données expérimentales</td></tr></table>

# AgronoMil

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>AgronoMil</td></tr><tr><td>Description</td><td>Agronomy dataset for pearl millet</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP4</td></tr><tr><td colspan="2">Mots clés (texte libre)</td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>Agronomil</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification Yes datasets will be reused

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

## PlastiMil

### 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>PlastiMil</td></tr><tr><td>Description</td><td>Experimental dataset on root plasticity observation for Pearl millet</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP4</td></tr><tr><td colspan="2">Mots clés (texte libre)</td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>Plastimil</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?
Justification

Yes the data will be reused in the frame of the project and outside

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

Time Delay Correlation algorithm

1.1 Description générale du produit de recherche

Nom

Time Delay Correlation algorithm

Description

Bioinformatics software to infer gene regulation interaction from experimental transcriptomics time series datasets

Type

Logiciel

Workpackage

WP1, WP4

Mots clés

• (inference)

• (algorithm)

• (transcriptomics)

• (gene network)

Mots clés (texte libre)

Langue

eng

Identifiant pérenne

TdCor

Type d'identifiant

Identifiant local

Contient des données personnelles ?

Non

Contient des données sensibles ?

Non

Prend en compte des aspects éthiques ?

Oui

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification

the software is open source

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

Description

We will use TdCor to produce new data

Nature des données

Modèle

PANTHEON

1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>PANTHEON</td></tr><tr><td>Description</td><td>Pantheon is a software package created to allow dynamical modeling of network behavior. It has been validated using experimental data for regulatory genes networks active in plant root development.</td></tr><tr><td>Type</td><td>Logiciel</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, WP4</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>Pantheon</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

<table><tr><td>Justification</td><td>Pantheon is open source and thus will be reuse</td></tr></table>

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

<table><tr><td>Description</td><td>we wil produce new data according the datasets used in the project</td></tr><tr><td>Nature des données</td><td>Modèle</td></tr></table>

# Lateral root dataset

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>Lateral root dataset</td></tr><tr><td>Description</td><td>The dataset is built to observe gene network regulation across lateral root development. It has been generated from dense long term time series transcriptomics experimental data.</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1,WP4</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>LRDataset</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>Identifiant local</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification Yes the dataset will be reused

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

Description Methods have been described in the publication

# Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

## 1.1 Description générale du produit de recherche
<table><tr><td>Nom</td><td>Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene</td></tr><tr><td>Description</td><td>Lateral Organ Boundary Domain (LBD) transcription factors are specific of plants and are involved in the control of development. One LBD clade is related to the control of root development (Coudert et al., 2013, Mol. Biol. Evol. 30, 569-572). Belonging to this clade, CROWN ROOTLESS 1 controls the initiation of crown roots in rice (Inukai Plant Cell, 17, 1387-1396, Liu et al., 2005, Plant J., 43, 47-56). The aim of this study was to identify the genes that are regulated by CRL1 in a time-dependant manner after its induction. A total of 1748 differentially expressed genes (DEG) were identified, 1034 of them upregulated, and 706 downregulated, and 14 both upregulated and downregulated at some point during the time series. Data analysis revealed three distinct phases in the time series that can represent three developemntal stage during crown root primordia formation. Affymetrix microarrays were processed in the Microarray Core Facility "Transcriptome" of the Institute in Regenerative Medicine and Biotherapy, CHU de Montpellier-INSERM-UM Montpellier, http://irmb.chu-montpellier.fr/.</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1,WP4</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>eng</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2020-08-27</td></tr><tr><td>Identifiant pérenne</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE123819</td></tr><tr><td>Type d'identifiant</td><td>URL</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Oui</td></tr></table>

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification yes dataset is public

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

Nom de la méthode sequencins

Nature des données Données expérimentales

# 2. Documentation et qualité des données

## AgroLD Web application

### 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description we will follow the metadata described in the following link https://github.com/SouthGreenPlatform/AgroLD_ETL/tree/master/model
## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>we will develop python scripts and schacl scripts to ensure data quality</td></tr></table>

## AgroLD_ETL

### 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

<table><tr><td>Description</td><td>we will use the following metadata schema to produce data<br>https://github.com/SouthGreenPlatform/AgroLD_ETL/tree/master/model</td></tr></table>

### 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>we will use python and schacl scripts to ensure data quality and consistency</td></tr></table>

## DLINKER

### 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

<table><tr><td>Description</td><td>Metadata and documentation will be available through the GitHub https://github.com/ANR-DIG-AI</td></tr></table>

### 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

## Biological Gated Recurrent Unit Transformer

### 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

<table><tr><td>Description</td><td>Metadata and Documentation will be available through the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI</td></tr></table>

### 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>code review and passing tests</td></tr></table>
# AgroLD datasets

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**
Datasets will be described with the following metadata
https://github.com/SouthGreenPlatform/AgroLD_ETL/tree/master/model

**Standards de métadonnées/données**
* Dublin Core: https://rdamsc.bath.ac.uk/msc/m15
* PROV: https://rdamsc.bath.ac.uk/msc/m33
* schema.org: https://rdamsc.bath.ac.uk/msc/m101

**Code langue des métadonnées** eng

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**
python scripts and schacl scripts

# OryzaGP

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**
Documentation will be attached at the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**
We will follow the classical machine learning approaches to ensure a good accuracy of the models and validate results with our collaborators

# AgroLD Data Linking Benchmark

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**
Metadata will be available on the Github repository

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Question sans réponse.
# AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**

Documentation will be attached on the Github page

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**

Dataset will be generated manually by expert

# Anatomics

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**

MINIMAL metadata will be attached with the datasets - they will follow requierment from the dataverse repository

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**

State of art methods will be used to produce the data

# IonoMil

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**

not defined yet

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**

not defined yet

# AgronoMil

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**

not defined yet
2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description not defined yet

PlastiMil

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description not defined yet

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description not defined yet

Time Delay Correlation algorithm

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description Documentation will be available through the software GitHub page

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description Passing test are define to ensure quality

PANTHEON

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description documentation will be available through the GitHub page

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description Test passing will be set up to ensure data quality
## Lateral root dataset

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description not defined yet

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description human expert will validate data quality

## Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Description standard metadata provided by the platform

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Description already checked

# 3. Exigences légales et éthiques, code de conduite

## AgroLD Web application

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

Description non applicable

3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

Description non applicable

3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?
<table><tr><td>Description</td><td>MTA and DTA if necessary</td></tr></table>

## AgroLD_ETL

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

## DLINKER

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

## Biological Gated Recurrent Unit Transformer

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?
<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr><tr><td colspan="2">3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?</td></tr><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr><tr><td colspan="2">3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?</td></tr><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

## AgroLD_dataset

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr><tr><td colspan="2">3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?</td></tr><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr><tr><td colspan="2">3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?</td></tr><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>

## OryzaGP

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

<table><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr><tr><td colspan="2">3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?</td></tr><tr><td>Description</td><td>non applicable</td></tr></table>
### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** non applicable

## AgroLD Data Linking Benchmark

### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** non applicable

### 3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

**Description** non applicable

### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** non applicable

## AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** non applicable

### 3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

**Description** non applicable

### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** non applicable
## Anatomics

**3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?**

**Description** non applicable

**3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?**

**Description** non applicable

**3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?**

**Description** non applicable

## IonoMil

**3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?**

**Description** non applicable

**3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?**

**3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?**

Question sans réponse.

## AgronoMil

**3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?**

**Description** non applicable
3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Question sans réponse.

## PlastiMil

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

Description non applicable

3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Question sans réponse.

## Time Delay Correlation algorithm

3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

Description non applicable

3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

Question sans réponse.
### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Question sans réponse.

## PANTHEON

### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

Description non applicable

### 3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

Question sans réponse.

### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Question sans réponse.

## Lateral root dataset

### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

Description non applicable

### 3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

Question sans réponse.
### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Question sans réponse.

## Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** non applicable

### 3.2 Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?

**Description** non applicable

### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** non applicable

# 4. Traitement et analyse des données

## AgroLD Web application

### 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** We will use AgroLD-ETL

## AgroLD_TEL

### 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Question sans réponse.
DLINKER

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description non applicable

Biological Gated Recurrent Unit Transformer

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description non applicable

AgroLD_dataset

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description we will use AgroLD_ETL to create the datasets

Equipements, plateaux techniques
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

OryzaGP

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description Data will be treated with BioGrut

Equipements, plateaux techniques
* IDRIS : https://cat.opidor.fr/index.php/IDRIS
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

AgroLD Data Linking Benchmark

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?
Description

We will use DLINKER to treat these data

Equipements, plateaux
techniques

* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

* IDRIS : https://cat.opidor.fr/index.php/IDRIS

## AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

they will be treated manually

## Anatomics

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

## IonoMil

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

we will develop computational scripts to treat datasets

## AgronoMil

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

Python and R scripts will be developed to analyse the data

Equipements, plateaux
techniques

* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## PlastiMil

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

Python and R scripts will be developed to analyse the data

Equipements, plateaux
techniques

* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green
# Time Delay Correlation algorithm

## 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** We will use TDcor

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

# PANTHEON

## 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** We will use the IRD I-TROP HPC

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

# Lateral root dataset

## 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** Data will be analysed with TDcor and Pantheon and other methods developed in WP3

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

# Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

## 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** we will use python scripts and HPC infrastructure

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

# 5. Stockage et sauvegarde des données pendant le processus de recherche
## AgroLD Web application

5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage

AgroLD WebApp is a database + a web application

all data will be stored at http://agrold.org

## AgroLD_ETL

5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage

we will use GitHub repository

## DLINKER

5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage

we will use the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI

## Biological Gated Recurrent Unit Transformer

5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage

we will use the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI

## AgroLD_dataset

5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage

we will use the SouthGreen Bioinformatic and the zenodo

Volume estimé des données

5

Unité

Go

Equipements, plateaux
techniques

* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## OryzaGP
## 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

<table><tr><td>Besoins de stockage</td><td>Data will be stored on our dataverse repository https://dataverse.ird.fr/</td></tr><tr><td>Volume estimé des données</td><td>1</td></tr><tr><td>Unité</td><td>Go</td></tr><tr><td>Equipements, plateaux techniques</td><td><ul><li>South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green</li></ul></td></tr></table>

## AgroLD Data Linking Benchmark

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

<table><tr><td>Besoins de stockage</td><td>Data will be stored on the project's Github</td></tr><tr><td>Volume estimé des données</td><td>200</td></tr><tr><td>Unité</td><td>Mo</td></tr><tr><td>Equipements, plateaux techniques</td><td><ul><li>South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green</li></ul></td></tr></table>

## AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

Besoins de stockage they will be stored on the Github page

## Anatomics

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

<table><tr><td>Besoins de stockage</td><td>datasets will be stored on our IT infrasctucture</td></tr><tr><td>Volume estimé des données</td><td>1</td></tr><tr><td>Unité</td><td>Go</td></tr><tr><td>Equipements, plateaux techniques</td><td><ul><li>South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green</li></ul></td></tr></table>

## IonoMil

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?
**Besoins de stockage** Data will be stored on i-TROP DIADE storage cluster

**Volume estimé des données** 200

**Unité** Go

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## AgronoMil

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**

**Besoins de stockage** Data will be stored on the I-TROP HPC

**Volume estimé des données** 200

**Unité** Go

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## PlastiMil

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**

**Besoins de stockage** Data will be stored on IRD I-Trop HPC

**Volume estimé des données** 200

**Unité** Go

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## Time Delay Correlation algorithm

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**

**Besoins de stockage** TDcor is available on the CRAN archive and on IRD I-TROP cluster

**Volume estimé des données** 50

**Unité** Mo

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## PANTHEON

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**
**Besoins de stockage** Data will be stored on the IRD ITROP HPC

**Volume estimé des données** 200

**Unité** Mo

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## Lateral root dataset

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**

**Besoins de stockage** Data will be stored on IRD Itrop HPC

**Volume estimé des données** 100

**Unité** Mo

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

## Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

**5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?**

**Besoins de stockage** Datasets will be stored in the core facilities

**Volume estimé des données** 100

**Unité** Mo

**Equipements, plateaux techniques**
* South Green : https://cat.opidor.fr/index.php/South Green

# 6. Partage des données et conservation à long terme

## AgroLD Web application

**6.1 Comment les données seront-elles partagées ?**

**6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?**
<table><tr><td>Justification</td><td>Dumps of the datasets will be exported regulary and store on zenodo (see AgroLD dataset product)</td></tr></table>

## AgroLD_ETL

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

<table><tr><td>Modalités de partage</td><td>we will use GitHub repository</td></tr></table>

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

<table><tr><td>Justification</td><td>we will use GitHub repository</td></tr></table>

## DLINKER

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

<table><tr><td>Modalités de partage</td><td>Through the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI</td></tr></table>

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

<table><tr><td>Justification</td><td>Archived in the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI</td></tr></table>

## Biological Gated Recurrent Unit Transformer

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

<table><tr><td>Modalités de partage</td><td>we will share through the GitHub repository https://github.com/ANR-DIG-AI</td></tr></table>

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

<table><tr><td>Justification</td><td>Will be archived on the GitHub repository</td></tr></table>

## AgroLD_dataset

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?
**Modalités de partage**
Datasets will be shared through the AgroLD Web application (www.agrold.org) and the zenodo platform
https://zenodo.org/record/4694518

**Entrepôt/Catalogue de données**
* Zenodo : https://cat.opidor.fr/index.php/Zenodo ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Volume estimé des données** 5

**Unité** Go

**Date de début** 2021-01-01

**Archive**
CINES Archivage numérique pérenne :
https://cat.opidor.fr/index.php/CINES_Archivage_numérique_pérenne (CoreTrustSeal)

# OryzaGP

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage**
Datasets will be shared through the IRD dataverse portal https://dataverse.ird.fr/

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification** non applicable

# AgroLD Data Linking Benchmark

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage**
data will be shared through our projet Github and through the IRD datasud repository

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification** non applicable
# AgroLD Augmentation Dataset Benchmark

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage** they will be shared on the Github and on the IRD Dataverse

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification** non applicable

# Anatomics

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage** datasets will be shared through our dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

# IonoMil

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage** Data will be shared through the IRD dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification** not defined yet

# AgronoMil

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?
**Modalités de partage**

Data will be shared through the IRD dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**

* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

## PlastiMil

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage**

Data will be shared through the IRD dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**

* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

Question sans réponse.

## Time Delay Correlation algorithm

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage**

TDcor is available through the CRAN archive

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

Question sans réponse.

## PANTHEON

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?
**Modalités de partage** Pantheon will be shared through the GitHub pages

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

Question sans réponse.

# Lateral root dataset

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage** Data will be shared through the IRD dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

Question sans réponse.

# Time-series transcript profiling analysis in stem base of rice crown rootless 1 mutant after ectopic expression induction by dexamethasone of the CRL1 gene

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage** we will use the IRD Dataverse

**Entrepôt/Catalogue de données**
* DataSuds : https://cat.opidor.fr/index.php/DataSuds ()

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification** datasets will be hosted by NCBI