Una publicación invitada de: Xavier DRAYE, Guillaume LOBET, Brieuc RYELANDT, Antoine RUMMENS, Thomas FERON, Gabriel CARESTIA, Timothée, François DUQUESNE, Nicolas DEFFENSE y Fabio CLAPS

El fondo

Durante años, una pequeña proporción de la comunidad científica de las plantas ha estado desarrollando y utilizando modelos de plantas. Tenga cuidado con la confusión aquí: al decir modelos de plantas, no nos referimos a ninguna planta modelo (Arabidopsis, maíz o Brachypodium, cualquiera que sea su favorita), sino a modelos computacionales de plantas. Plantas virtuales. No plantas nacidas de ATCG's, sino de 0 y 1.

Dichos modelos de plantas se han utilizado para describir la formación, el crecimiento y el desarrollo de los órganos de las plantas (por ejemplo, raíces, brotes, frutos u hojas), pero también cómo estos órganos influyen y son influenciados por su entorno. En cuanto a la escala, los modelos de plantas se crearon desde escalas de órganos hasta escalas de campo, lo que los hace extremadamente amplios y su aplicación potencial es numerosa.

Sin embargo, la comunidad científica de las plantas en su conjunto no es un gran usuario de modelos de plantas. ¿Porqué es eso?

Una razón podría ser que los modelos de plantas pueden dar miedo (aunque no tenemos datos concretos que respalden esta afirmación). De hecho, tan pronto como hable con un modelador de plantas, es posible que se enfrente a una lista aterradora de huevos de Python, bibliotecas de C++ y otras dependencias de Java. No hay mejor manera de hacer que un novato en computación corra hacia el otro lado. Pero, ¿es realmente tan difícil usar modelos de plantas?

Los actores

Nuestra historia tuvo lugar durante el primer semestre (septiembre-diciembre) del año académico 2017-2018, en la Universidad de Lovaina (Bélgica), en la Facultad de ingeniería en biociencias. Los actores fueron ocho estudiantes de maestría (Brieuc, Antoine, Thomas, Gabriel, Timothée, François, Nicolas y Fabio) después de la conferencia “Modelado de Biología de Sistemas” impartida por Xavier y Guillaume. Los estudiantes no tenían una formación sólida en programación o ciencias de la computación. Sólo siguieron dos cursos de introducción al entorno de programación MatLab.

La estructura del curso fue la siguiente: comenzó con una breve introducción general a la biología de sistemas, luego se pidió a los estudiantes que formaran 3 grupos para el resto del semestre. Durante las conferencias restantes (aprox. 20h), cada grupo tenía la siguiente tarea:

1. elegir un modelo biológico existente y publicado;
2. aprender la teoría biológica sobre la que se construyó el modelo;
3. Aprenda a instalar y ejecutar los modelos y;
4. Responda una pregunta simple usando el modelo.

Además de estas tareas, cada grupo también debía:

1. Usa Github para almacenar sus códigos y colaborar
2. Usa Twitter comunicar sobre modelos biológicos

Lo que hicimos

Los diferentes grupos eligieron tres modelos diferentes: OpenSimRoot (apartado Postal et al. 2017), LPy (Abejorro et al. 2012) y RootBox (Leitner et al. 2010).

OpenSimRoot

OpenSimRoot es un modelo de raíz funcional-estructural que se combina con un modelo de suelo para simular la absorción de agua y nutrientes. Permite la implementación de mini modelos. Nuestra experiencia con este modelo fue difícil al principio, porque necesitábamos entender cómo ejecutar una simulación, cómo incluir los mini modelos, qué podemos cambiar fácilmente en los parámetros. Pero con unas pocas horas de prueba, pudimos jugar con él y realizar simulaciones básicas, con niveles de nitrógeno contrastantes.

Más resultados están disponibles en la página wiki del grupo: https://github.com/LBRAI2219/working-with-models-team-vin-chaud/wiki

La página de twitter del grupo era: @biomodelización

Caja raíz

Caja raíz es un modelo codificado en Matlab. Está diseñado para crear fácilmente geometrías ramificadas dependientes del tiempo de sistemas de raíces de plantas en crecimiento. Ha sido un verdadero placer trabajar en un modelo como este. El código completo estaba disponible gratuitamente y los creadores se tomaron el tiempo para responder nuestras preguntas. Una interfaz gráfica de usuario nos permitió dar nuestros primeros pasos con el modelo. Los comentarios en el código nos ayudaron a profundizar más en el programa.

Como futuros agrónomos, estamos muy interesados ​​en los parásitos de las plantas. Este proyecto nos ha permitido entender cómo podría funcionar cierta resistencia a patógenos. Pudimos usar Rootbox para modelar un sistema de remolacha tolerante a los nematodos y usar el modelo como prueba de concepto para explicar esta resistencia.

Más resultados están disponibles en la página wiki del grupo: https://github.com/LBRAI2219/working-with-models-agro-team

La página de twitter del grupo era: @biomodelismo

L-py

L-py es un modelo basado en el Sistema L (un lenguaje de reescritura, muy adecuado para estructuras fractales) y codificado en Python.

Nuestro objetivo era usar L-py para simular la intercepción de luz de una planta de lúpulo y comprender mejor la importancia funcional de las características de los brotes. Nuestra primera tarea fue aprender el lenguaje basado en L-System. Una vez que nos familiarizamos con el funcionamiento del software, fue bastante sencillo crear un modelo básico de la planta. El siguiente paso en nuestro proyecto fue simular una planta de lúpulo. Por lo tanto, nos enfrentamos a la dificultad de representar la compleja fisiología de una planta con reglas de programación sencillas. Finalmente, la idea era integrar nuestra planta en un módulo de simulación de luz para poder evaluar el efecto de la luz en ella.

Los desafíos que enfrentamos

Los tres grupos lograron ejecutar con éxito el modelo de su elección y realizar una simulación básica. Sin embargo, no todo fue fácil y sencillo. A lo largo del proyecto, los diferentes grupos tuvieron que enfrentarse a diferentes retos. Podemos resumirlos en tres categorías principales: instalar el modelo, usar el modelo y parametrizar el modelo.

Instalación y ejecución del modelo.

El primer paso, y la primera oportunidad para rascarse la cabeza, es la instalación del modelo en su propia computadora. Cada modelo, independientemente de su complejidad, tiene su propio lenguaje de programación y entorno de ejecución. Si bien una buena proporción de biólogos de plantas encontrarán su camino alrededor de R o Python, las cosas pueden complicarse rápidamente cuando se trata de Java (¿qué versión de nuevo?), C ++ (¿qué compilador debo usar?) o Matlab (... No tengo ¡una licencia!). Luego viene la carga de bibliotecas, el ajuste del entorno de ejecución, la carga de más bibliotecas y la versión incompatible. Y, seamos honestos, la documentación para este tipo de problemas suele faltar y, a menudo, es confusa.

Entendiendo el modelo

Una vez que pasó el primer paso y el modelo se está ejecutando, llega el punto en el que necesita comprenderlo... ¿Qué variable, en qué archivo debemos cambiar? ¿Cómo debo formatear mi archivo de parámetros? ¿Dónde están los productos y cómo acceder a ellos? ¿Cómo puedo ejecutar el modelo en modo por lotes para hacer miles de simulaciones? En cuanto a la instalación, las guías de usuario de los modelos de plantas suelen ser demasiado livianas y no permiten a los usuarios explorar completamente sus capacidades.

Dicho esto, para los tres proyectos contactamos a los autores de los modelos y todos fueron muy útiles.

Parametrización del modelo

Finalmente, una vez que haya instalado el modelo y sepa cómo usarlo, es hora de hacer una pregunta biológica. Y con esa pregunta surge la necesidad de datos experimentales sólidos. Si bien la literatura está llena de datos cualitativos y cifras, la mayoría de las veces faltan los datos cuantitativos sin procesar necesarios para el modelado. Saber que los nematodos se están moviendo hacia abajo en el suelo a medida que avanza la temporada no es suficiente. Para usar dicha información en el modelo, necesitamos saber cuándo comienza esa migración, dónde y qué tan rápido. Necesitamos números para alimentar las simulaciones. Y estos números a menudo faltan.

Lo que hemos aprendido

Lo principal que aprendimos es probablemente que modelar no es tan difícil como parece. Aunque encontramos algunas dificultades en el camino, cada grupo logró hacer algunas simulaciones básicas y responder algunas preguntas biológicas básicas, y todo esto sin tener una sólida formación en computación. Tal vez un gusto por las computadoras, pero eso es todo.

También aprendimos que la mayoría de las dificultades que encontramos podrían abordarse (al menos parcialmente) contactando a los propios desarrolladores del modelo. Todos estaban felices de tomar nuestras preguntas y rápidamente responderlas.

Finalmente, concluimos: una vez que superamos la empinada curva de aprendizaje inicial, aprendimos que modelar plantas puede ser divertido.

Acerca de los autores

Nicolás Defensa
Nicolás es un apasionado de la naturaleza y la medicina. Actualmente está terminando sus estudios de bioingeniería con especialización en modelado en la UCL (Louvain-la-Neuve,Bélgica). Su deseo es utilizar herramientas informáticas para mejorar las técnicas biomédicas. Al igual que el cambio climático, el uso de modelos parece ser una buena forma de entender mejor el cuerpo humano.

fabio aplaude
Fabio es estudiante de maestría en ciencias agrícolas en la Università di Torino. Actualmente está de intercambio Erasmus en la Université catholique de Louvain.

antoine rumens
Antoine actualmente está estudiando ciencias agronómicas en la UCL en Bélgica. Sus principales centros de interés son las artes pictóricas, especialmente la época moderna pero también el Renacimiento italiano, la economía y el hockey sobre césped. En su tiempo libre, la lectura ocupa su mente.

Tomás Ferón
Thomas es un estudiante de 22 años apasionado por las matemáticas aplicadas y el modelado. Comenzó a estudiar bioingeniería en la UCL para comprender cómo funciona la naturaleza y obtener las herramientas para protegerla.

François Duquesne
François es estudiante de la Université catholique de Louvain con maestría en Bioingeniería. Es un apasionado del medio ambiente y las ciencias de la computación. Su objetivo es contribuir a la comprensión de los procesos naturales así como a la protección y conservación de la Naturaleza.

Brieuc Reylandt
Brieuc es estudiante de ingeniería en biociencias en UCLouvain (Bélgica). Le interesan las ciencias en general, pero también los problemas de la sociedad como la energía y el cambio climático. Toca la guitarra en su tiempo libre.

gabriel carestia
Gabriel es un estudiante de maestría de primer año en bioingeniería en la Universidad de Louvain-la-Neuve. Siempre le han apasionado las ciencias de la vida y las matemáticas. Eligió naturalmente estudios enfocados en el modelado de sistemas en agronomía y la interpretación de estos modelos para resolver varios problemas.

timothée clement
Timothée es estudiante de bioingeniería en ciencias agronómicas, opción “análisis y gestión de la información” en la UCL (Bélgica). Es animador de movimientos juveniles y forma parte de una colocación en Louvain-la-neuve que lidera proyectos locales para el desarrollo sostenible ("kot planete terre").

Guillaume Lóbet
Guillaume es profesor asistente entre el Forschungszentrum Jülich y la Université catholique de Louvain. El objetivo de su investigación es (i) comprender cómo varias señales que transportan información interactúan y se transmiten e integran a nivel de la planta y (ii) amplificar el conocimiento fisiológico discreto en procesos funcionales de la planta. Todo ello utilizando Modelos Estructurales Funcionales de Plantas.

Javier Draye
Xavier Draye es profesor de Fisiología de Cultivos y Fitomejoramiento en la Université catholique de Louvain. Utiliza una combinación de estrategias experimentales y de modelado (FSPM), desde el órgano hasta las escalas de la planta, para comprender la dinámica de la arquitectura y la hidráulica del sistema radicular. Interactúa estrechamente con hidrólogos del suelo y biólogos moleculares para desarrollar puntos de vista novedosos sobre el uso del agua en los cultivos que integran nociones de crecimiento, desarrollo, propiedades hidráulicas de las raíces y dinámica del agua del suelo. Xavier también participa activamente en el desarrollo de estándares y herramientas de análisis de imágenes de raíces (RSML) y en el desarrollo de sistemas de tipificación de fenotipos. Contribuyó al proyecto DROPs y está involucrado en la sección de modelado de la infraestructura EMPHASIS.