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SciViews::R
```

# Mise au point d'une microsonde optique à Oxygène 

## Auteurs / Authors

- [Guyliann Engels](https://github.com/GuyliannEngels)
- Jesica Save Garrido

## Directeur / Supervisor

- [Philippe Grosjean](https://github.com/phgrosjean)

## Résumé

L'étude des réponses écophysiologiques des coraux à des stress par des méthodes non destructives et en mésocosmes (limite du nombre d'individus), requiert l'utilisation de techniques et d'outils particuliers. La mesure précise de la production d'oxygène localement via une [microsonde à oxygène](https://www.pyroscience.com/retractable-fiber-optic-oxygen-sensors.html)est un outils permettant de déterminer la photosynthèse.


## Organisation

Ce dépot couvre une partie des expériences réalisées par Jessica Save Garrido

en vue de l’obtention du grade académique du bachelier en agronomie orientation environnement durant l'année académique 2017-2018 portant le nom suivant : 

- Mise en place d’une technique de mesure de photosynthèse chez les coraux scléractiniaires : application à *Galaxea fascicularis* (L.) 1767

Le manuscrit de ce travail ce trouve dans le dossier `memoir` du dossier `analysis`. L'un des résultats particulièrement intéressant de ce travail est la variation de l' oxygène dissous en fonction de la distance par rapport à l'épiderme de la bouture.

```{r}
t40 <- read("data/t40.rds")

#Function to create a dataframe that convert time by distance
distance_by_time <-function(N, distance_step, distance_start, time_step, time_start){
  n <-c(0:N) #N is the number of distance 's step
  time <- (n*time_step)+time_start #distance_step is the time between each step, time_start is the time's beginning
  dist <- (n*distance_step)+distance_start #distance_step is the distance between each step, the distance must be regular, the distance_start is the distance's beginning
  data.frame(n = n, time = time, distance = dist) #create a data frame with 3 vectors
}

dist <-distance_by_time(N = 40,
                         distance_step = 10, distance_start = 0,
                         time_step = 15,time_start = 0)
dist1 <-distance_by_time(N = 27,distance_step = 40,distance_start = 400,time_step = 15,time_start = 600)

dist <- bind_rows(dist, dist1[ -c(1), ])
remove(dist1)

t40$time <- round(t40$time, digits = 0)

t40 ->.;
  left_join(., dist, by = "time") -> .;
  fill(., distance, .direction = "down")  -> t40
remove(dist)

t40$dist_factor <- as.factor(t40$distance)
t40$dist_factor <- as.ordered(t40$dist_factor)

t40%>%group_by(dist_factor)%>%
  slice(-c(1:4, n()))%>%
  summarise(mean = mean(O2), sd = sd(O2), longueur = length(O2)) -> .

.$dist <- as.numeric(as.character(.$dist_factor))

#summary(.)
b_40 <- ggplot(data = ., mapping = aes(x = dist, y = mean))+
  geom_point(size = 0.6)+
  geom_errorbar(aes(ymin=mean-sd, ymax=mean+sd), width=.2, position=position_dodge(0.05))+
  geom_hline(yintercept = 7.2, color = "blue", linetype = "dotdash")+
  theme_classic()
```

```{r}
b_40 + labs( y = "Concentration moyenne \n en oxygène dissous (mg/L)", x = "Distance (µm)", caption = "Profil de la teneur en oxygène dissous en fonction de la distance par rapport à l'épiderme. \n La teneur en oxygène dissous dans l'eau est représentée par la ligne bleue. ") +
  theme(plot.caption = element_text(hjust = 0.5))
```


## News

Suite aux travaux de Jessica Save Garrido, il est décidé de mettre en suspend les travaux sur ces outils.