Pradal Christophe, Cohen-Boulakia Sarah, Heidsieck Gaëtan, Pacitti Esther, Tardieu François, Valduriez Patrick. 2018. Distributed management of scientific workflows for high-throughput plant phenotyping. ERCIM News (113), n.spéc. Smart Farming : 36-37.
![[img]](/style/images/fileicons/text.png)
|
Version publiée
- Anglais
Utilisation soumise à autorisation de l'auteur ou du Cirad. EN113-web.pdf Télécharger (9MB) | Prévisualisation |
Résumé : High-throughput phenotyping platforms allow acquisition of quantitative data on thousands of plants required for genetic analyses in well-controlled environmental conditions. However, analysing these massive datasets and reproducing computational experiments require the use of new computational infrastructure and algorithms to scale.
Mots-clés libres : Phenotyping, Smart farming, Distributed computing, Big data
Classification Agris : F30 - Génétique et amélioration des plantes
F62 - Physiologie végétale - Croissance et développement
U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
Champ stratégique Cirad : Axe 6 (2014-2018) - Sociétés, natures et territoires
Auteurs et affiliations
-
Pradal Christophe, CIRAD-BIOS-UMR AGAP (FRA)
ORCID: 0000-0002-2555-761X - auteur correspondant
- Cohen-Boulakia Sarah, Université Paris-Saclay (FRA)
- Heidsieck Gaëtan, INRIA (FRA)
- Pacitti Esther, Université de Montpellier (FRA)
- Tardieu François, INRA (FRA)
- Valduriez Patrick, INRIA (FRA) - auteur correspondant
Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/587657/)
[ Page générée et mise en cache le 2022-04-23 ]
