Coupling ecological network analysis with high-throughput sequencing-based surveys: Lessons from the next-generation biomonitoring project
DUBART, Maxime
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
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Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
DUBART, Maxime
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
DE MANINCOR, Natasha
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
University of California [Riverside] [UC Riverside]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
University of California [Riverside] [UC Riverside]
FACON, Benoit
Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical [UMR PVBMT]
Centre de Biologie pour la Gestion des Populations [UMR CBGP]
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Centre de Biologie pour la Gestion des Populations [UMR CBGP]
SACCO-MARTRET DE PRÉVILLE, Ambre
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
RAVIGNÉ, Virginie
Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité [ISYEB ]
Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical [UMR PVBMT]
Département Systèmes Biologiques [Cirad-BIOS]
Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité [ISYEB ]
Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical [UMR PVBMT]
Département Systèmes Biologiques [Cirad-BIOS]
ROBIN, Stéphane
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation [LPSM (UMR_8001)]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation [LPSM (UMR_8001)]
VERNIÈRE, Christian
Département Systèmes Biologiques [Cirad-BIOS]
Plant Health Institute of Montpellier [UMR PHIM]
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Plant Health Institute of Montpellier [UMR PHIM]
MASSOL, François
Centre d’Infection et d’Immunité de Lille - INSERM U 1019 - UMR 9017 - UMR 8204 [CIIL]
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Centre d’Infection et d’Immunité de Lille - INSERM U 1019 - UMR 9017 - UMR 8204 [CIIL]
Langue
en
Chapitre d'ouvrage
Ce document a été publié dans
The Future of Agricultural Landscapes, Part III, The Future of Agricultural Landscapes, Part III. 2022, vol. 65, p. 367-430
Elsevier
Résumé en anglais
Biomonitoring ecosystems is necessary in order to evaluate risks and to efficiently manage ecosystems and their associated services. Agrosystems are the target of multiple stressors that can affect many species through ...Lire la suite >
Biomonitoring ecosystems is necessary in order to evaluate risks and to efficiently manage ecosystems and their associated services. Agrosystems are the target of multiple stressors that can affect many species through effects cascading along food webs. However, classic biomonitoring, focused on species diversity or indicator species, might be a poor predictor of the risk of such whole-ecosystem perturbations. Thanks to high-throughput sequencing methods, however, it might be possible to obtain sufficient information about entire ecological communities to infer the functioning of their associated interaction networks, and thus monitor more closely the risk of the collapse of entire food webs due to external stressors. In the course of the ‘next-generation biomonitoring’ project, we collectively sought to experiment with this idea of inferring ecological networks on the basis of metabarcoding information gathered on different systems. We here give an overview of issues and preliminary results associated with this endeavour and highlight the main difficulties that such next-generation biomonitoring is still facing. Going from sampling protocols up to methods for comparing inferred networks, through biomolecular, bioinformatic, and network inference, we review all steps of the process, with a view towards generality and transferability towards other systems.< Réduire
Mots clés en anglais
Ecological networks
eDNA
High throughput sequencing
Logic-based machine learning
Microbiomes
Network inference
Next-generation biomonitoring
Next-generation sequencing
Project ANR
Adaptation et résilience des réseaux écologiques spatialisés face aux changements d'origine humaine
Biosurveillance Next-Gen des changements dans la structure et le fonctionnement des écosystèmes
Modèles statistiques avancés pour les réseaux écologiques
Plateforme d'Innovation " Forêt-Bois-Fibre-Biomasse du Futur "
Biosurveillance Next-Gen des changements dans la structure et le fonctionnement des écosystèmes
Modèles statistiques avancés pour les réseaux écologiques
Plateforme d'Innovation " Forêt-Bois-Fibre-Biomasse du Futur "
Origine
Importé de halUnités de recherche