Selon
un
rapport de l'ONU publié en mars 2007, la population mondiale
pourrait atteindre 9,2 milliards d'individus d'ici à 2050.
Face à
ce défi qui se pose à l'Humanité,
certains groupes de pression tentent de présenter les OGM
comme la seule technologie qui permettra de nourrir correctement toute
l'humanité. Il existe pourtant une alternative
méconnue qui permettrait d'utiliser la bio-informatique pour
améliorer les rendements des cultures vivrières
tout en gardant le principe de l'hybridation sélective (la
technique qui consiste
à croiser deux plants et qui existe depuis que l'Homme a
inventé l'agriculture, il y a plus de 10.000 ans, quelque
part au Proche-Orient). Cette
nouvelle technologie appelée l'hybridation intelligente ou
sélection assistée par
marqueurs (Marker assisted breeding) est souvent
présentée comme l'alternative verte aux
OGM. "Il
s’agit d’améliorer une
espèce de plante en lui faisant acquérir par
croisement, une ou plusieurs propriétés
intéressantes (identifiées par des
gènes marqueurs) présentes dans la même
espèce. La base de cette technique est simple, un grand
nombre de caractéristiques génétiques
recherchées par les sélectionneurs en
vue d’améliorer des cultures commerciales
"dorment" dans le génome de variétés
cousines peu ou pas cultivées pour
différentes raisons (mauvais rendement, peu de
goût,...). Il a été
découvert que des "marqueurs
génétiques spécifiques" (sortes
de petits segments d’ADN naturels) sont localisables
à proximité de ces
gènes "dormants". L’avantage de ces "marqueurs"
c’est que l’on peut
facilement les détecter avec des tests
génétiques simples sans devoir
attendre la culture complète de la plante".
(pour plus
d'information sur l'hybridation intelligente, voir ici).
Le projet qui a
été lancé ce lundi sur
World Community Grid utilise cette technique d'hybridation intelligente
adapté à l'étude des
différentes variétés de riz.
Le riz est l'aliment de base pour plus de la moitié de la
population mondiale. En Asie, plus
de 2 milliards de citoyens tirent 70% de leur apport
énergétique journalier de la consommation du riz
ou de ses dérivés.
Les marqueurs mis en évidence par le projet seront entièrement libre de droit via la base de données Bioverse. Pour commencer, plus de 10.000 gènes seront étudiés (avec plus de 100.000 modèles par gène). Avec sa propre infrastructure informatique, il aurait fallu plus de 30 ans à l'équipe de recherche pour calculer ce milliard de modèles. Avec World Community Grid, le délais pour obtenir ces résultats sera raccourci à un an.
Par la suite, ces connaissances pourront également être élargies à d'autres cultures vivrières telles que le blé et le maïs.
Les marqueurs mis en évidence par le projet seront entièrement libre de droit via la base de données Bioverse. Pour commencer, plus de 10.000 gènes seront étudiés (avec plus de 100.000 modèles par gène). Avec sa propre infrastructure informatique, il aurait fallu plus de 30 ans à l'équipe de recherche pour calculer ce milliard de modèles. Avec World Community Grid, le délais pour obtenir ces résultats sera raccourci à un an.
Par la suite, ces connaissances pourront également être élargies à d'autres cultures vivrières telles que le blé et le maïs.
Description
détaillée du projet - INSCRIPTION
URL du projet : http://www.worldcommunitygrid.org/ (choix du projet)
Projet du Groupe de recherche en bio-informatique, Université de l'Etat de Washington à Seattle
Dr. Ram Samudrala, Dr. Ling-Hong Hung et Michal Guerquin (voir l'équipe du projet)
URL du projet : http://www.worldcommunitygrid.org/ (choix du projet)
Projet du Groupe de recherche en bio-informatique, Université de l'Etat de Washington à Seattle
Dr. Ram Samudrala, Dr. Ling-Hong Hung et Michal Guerquin (voir l'équipe du projet)
Détails techniques :
Durée d'une unité : 8 heures
Utilisation mémoire max. : ~ 30 Mo
Points de sauvegarde : ~ toutes les 5 minutes
Système d'attribution des points : variable (en fonction du nombre de structures prédites)
Système d'exploitation :