The Governors of the University of Alberta

Objet publié

Comme la demande en protéines et en ingrédients d’origine végétale augmente, le Canada est en train de devenir l’un des principaux producteurs et exportateurs de petits pois. Cependant, les changements climatiques ont des conséquences néfastes sur le rendement des cultures de pois et la qualité des semences, d’où la nécessité de mettre au point des cultivars qui sont résistants au climat. Des approches omiques ont permis d’améliorer les cultures, mais les ensembles de données complexes créés sont très hétérogènes et dépassent la capacité d’analyse statistique conventionnelle pour l’intégration des données en vue de dégager de nouvelles informations à l’échelle d’un système. En tirant parti des données des projets prioritaires communs en cours, l’équipe utilisera l’apprentissage automatique pour intégrer les données multiomiques afin d’élucider les mécanismes moléculaires sous-jacents au rendement des cultures de pois et à la qualité des semences. De plus, des modèles prédictifs d’apprentissage automatique seront élaborés pour permettre de sélectionner et de créer des cultivars de pois résistants au climat, et de prédire les propriétés fonctionnelles de la farine de pois. Ce projet vise à faire avancer la transposition des résultats de laboratoire et des outils génomiques sur le terrain, à accélérer le développement de cultivars de pois climatorésistants à haut rendement et à améliorer la qualité de semences.