Le problème

L’ionomique végétale — l’analyse quantitative de la composition élémentaire des tissus végétaux — génère des ensembles de données multivariées complexes nécessitant un traitement statistique sophistiqué. L’analyse manuelle est chronophage, sujette aux erreurs et manque souvent de cohérence d’une étude à l’autre. Les chercheurs en ionomique ont besoin de flux de travail automatisés et reproductibles qui appliquent des méthodes statistiques appropriées et génèrent des résultats prêts pour publication.

L’approche

Ionomica est un flux de travail computationnel automatisé qui traite les données brutes d’ionomique à travers un pipeline analytique complet :

• Validation des données et contrôle de qualité
• Modélisation statistique (modèles mixtes, modèles additifs généralisés, analyse multivariée, apprentissage automatique)
• Génération automatisée de visualisations
• Documentation reproductible de la recherche

Le système met en œuvre les meilleures pratiques de la recherche agronomique et de l’analyse statistique, assurant la rigueur méthodologique tout en réduisant considérablement le temps d’analyse.

Mise en oeuvre technique

• Pipeline statistique basé sur Python
• Sélection automatisée de modèles d’apprentissage automatique et optimisation des hyperparamètres
• Interface utilisateur et rapports automatisés avec Marimo

État actuel

Actuellement utilisé dans des projets de recherche agricole. Le développement en cours se concentre sur l’expansion des méthodes statistiques et l’amélioration de l’intégration avec des sources de données supplémentaires.