Comparaison de méthodes d'analyses multivariées pour la description de données de germination de semences

National audience

French. L'émergence de technologies d'imagerie (acquisition et analyse d'images) en biologie a permis un changement d'échelle dans le nombre d'individus pouvant être observés conjointement et dans la fréquence à laquelle les mesures peuvent être réalisées. Par exemple, dans les études de germination de semences, là où un nombre réduit de lots, contenant un nombre réduit de graines, pouvaient être évalués, à des intervalles de temps assez longs, ce sont des centaines de lots incluant des centaines de graines pour lesquels des descripteurs peuvent être extraits à un rythme qui se rapproche de plus en plus du temps réel. Pour le biologiste, ce changement d'échelle pose un véritable challenge pour capturer et décrire finement les comportements des lots de semences. Il représente également une véritable opportunité non encore exploitée de prendre en compte l'hétérogénéité des individus constituant les lots. Préalablement à l'analyse de l'effet d'un ou plusieurs facteurs (génotype, traitement, etc.) sur les différentes variables quantitatives acquises lors des expériences, les analyses de corrélation et analyses multivariées telles que l'analyse en composantes principales (ACP) sont désormais employées en routine par les biologistes. Dans le contexte d'acquisitions à grande échelle structurées en lots, une pratique usuelle consiste à représenter chaque lot par une valeur calculée unique pour chacune des variables mesurées (moyenne, médiane, etc.). Cette approche permet de simplifier l'analyse et améliorer la lisibilité de la visualisation en réduisant le nombre de points représentés. L'hétérogénéité au sein d'un lot pourrait toutefois être potentiellement caractéristique du comportement de certains systèmes biologiques, telles que les semences, et être liée à d'autres facteurs, identifiés ou non lors de la réalisation de l'analyse. Il est donc important de voir à quel point il pourrait être pertinent de prendre en compte cette hétérogénéité au niveau de l'ACP. Afin d'évaluer les approches alternatives de représentation des lots, nous avons choisi de comparer les résultats obtenus avec 3 méthodes de type ACP sur un jeu de données réelles acquises au cours du projet ANR REGULEG.