Post-doctorat : Viticulture, œnologie et climatologie
Une approche combinée par analyses biostatistiques /bioinformatiques de données métabolomiques et climatologiques
Porteur(s) : Université de Bourgogne
Responsable(s) scientifique(s) : Benjamin Bois (UMR Biogéosciences), Régis Gougeon (UMR PAM, Équipe PAPC)
Financeur(s) : Conseil Régional de Bourgogne ; Bureau Interprofessionnel des Vins de Bourgogne ; FEDER (soutien FEDER : 18 015 €)
Depuis quelques années, différents projets de recherche portés par les enseignants chercheurs de l’IUVV conduisent à l’acquisition de grands ensembles de données. Celles-ci sont des données métabolomiques de la vigne (réponse aux éliciteurs, impact des maladies du bois), du raisin (influence du stress hydrique), du vin (vieillissement oxydatif), et d’écologie microbienne (pratiques viticoles et microbiologie du raisin). En outre, différentes données climatiques (suivi du millésime), écophysiologiques (état hydrique de la vigne et du sol), et génomiques (pyroséquençage et microarrays) ont été collectées. Ces projets ont été menés en parallèle, avec des objectifs centrés sur des questionnements scientifiques différents, selon les spécificités scientifiques des différents porteurs. Il apparaît pourtant que des approches transversales permettraient d’explorer et de croiser partie ou ensemble de ces informations pour en tirer des connaissances nouvelles. A cet égard, un travail collaboratif a été entamé depuis plusieurs mois dans le but de révéler des corrélations entre évolution de la composition métabolique des vins de Bourgogne et évolution du climat.
Nous disposons donc d’un ensemble de jeux de données atypiquement volumineux, permettant de prendre en compte simultanément de nombreux paramètres pouvant influer sur la physiologie et l’état sanitaire de la vigne et/ou sur la vinification et/ou sur l’élevage et le vieillissement des vins de Bourgogne. Ces paramètres peuvent être d’ordre climatique, de terroir, de pratiques viticoles ou de pratiques œnologiques, avec en outre l’impact prépondérant du millésime. Or, la valorisation de ces jeux de données via le croisement des informations qu’il contiennent requiert des compétences spécifiques :
- En bio-statistiques, notamment en analyse exploratoire de données massives (data mining) et de modélisations associées (apprentissage machine…), connaissances que les scientifiques permanents de l’université ne maîtrisent que partiellement.
- En bio-informatique, au travers du développement d’outils de résolution structurale de données métabolomiques, acquises notamment par spectrométrie de masse à ultra-haute résolution. A cet égard, ce post-doctorat bénéficiera de l’étroite collaboration scientifique existante depuis plusieurs années avec le Centre Helmholtz de Munich.
L’objectif de ce post-doctorat est de développer des approches combinées en analyse exploratoire de gros jeux données scientifiques afin de créer une plateforme commune (outil) de gestion de ceux-ci.
