Meilleures pratiques pour l'estimation d'indicateurs génétiques à partir de données basées sur l'ADN

Best practices for genetic indicator estimation from DNA-based data

• Auteur / Autrice : Marie-Gabrielle Harribey
• Direction : Myriam Heuertz, Pauline Garnier-géré
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Écologie évolutive, fonctionnelle et des communautés
• Date : Inscription en doctorat le 26/02/2024
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et Environnements (Talence, Gironde ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : BIOdiversité, GEnes et Communautés (Bordeaux)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : E4E - Évolution dans les écosystèmes forestiers

Mots clés

Mots clés libres

Taille efficace de population

Indicateurs génétiques

Modélisation

Données FAIR

Conservation de la biodiversité

Cadre Mondial de Biodiversité

Biodiversity conservation

Effective population size

Genetic indicators

Modelling

FAIR principles

Global Biodiversity Framework

Résumé

Le sujet de la thèse porte sur le développement de recommandations visant à améliorer et à standardiser l'évaluation de l'état de conservation génétique et du potentiel adaptatif des populations et des espèces en relation avec l'objectif A du Cadre Mondial de Biodiversité (CMB), adopté en décembre 2022 lors de la COP15 de la Convention sur la Diversité Biologique (objectif A : '[...] Préserver la diversité génétique au sein des populations d'espèces sauvages et domestiquées, afin de sauvegarder leur potentiel d'adaptation.'). Pour la surveillance de la diversité génétique dans les populations et espèces pour le CMB, des indicateurs génétiques ont été proposés par Hoban et collègues (2020), dont la taille populationnelle efficace Ne, une valeur supérieure à 500 étant considérée comme un seuil permettant de maintenir un certain potentiel d'adaptation. De nombreux jeux de données de séquences ont récemment été publiés grâce à des technologies de séquençage de l'ADN de plus en plus abordables et à une collaboration accrue entre chercheurs et gestionnaires de la conservation de la biodiversité. Cependant, les méthodes d'estimation de Ne à partir de ces données génétiques sont sensibles à la structure entre populations, à leurs traits d'histoire de vie (par ex. longévité, variance du succès reproducteur), ainsi qu'au plan d'échantillonnage des données et aux hypothèses des modèles évolutifs sur lesquels sont basées ces méthodes. Il est donc nécessaire de développer des flux de travail standardisés pour l'acquisition de données et l'application de procédures d'estimation du Ne qui soient améliorées, fiables et robustes. Grâce à des approches complémentaires utilisant soit des simulations, soit des jeux de données empiriques existants, des analyses de sensibilité seront effectuées pour tester ou quantifier comment la distribution spatiale des populations, les traits du cycle de vie, les stratégies d'échantillonnage ou bien les méthodes d'estimation utilisées impactent les indicateurs de Ne à différentes échelles spatiales et temporelles. Nous utiliserons les résultats de ces analyses afin de proposer les meilleures pratiques d'estimation des valeurs de Ne au sein des populations d'espèces ayant des histoires évolutives et des statuts de conservation contrastés.

The PhD thesis subject is concerned with developing guidelines to improve and standardise the assessment of the genetic conservation status and adaptive potential of populations and species in relation to Goal A of the Global Biodiversity Framework, GBF, adopted in December 2022 by the COP15 of the Convention on Biological Diversity (Goal A: “[ ] The genetic diversity within populations of wild and domesticated species is maintained, safeguarding their adaptive potential.”). To monitor genetic diversity in populations and species for the GBF, genetic indicators have been proposed by Hoban and colleagues (2020), among which the effective population size Ne > 500 as an indicator for a healthy evolutionary status. Numerous DNA sequencing datasets have recently been published due to increasingly cost-effective DNA sequencing technologies, and enhanced collaborations between researchers and conservation practitioners. However, as methods to estimate Ne from genetic DNA-based data are sensitive to sampling design, life history traits and model assumptions, standardised workflows for data acquisition and improved, reliable and robust Ne-estimation procedures are needed. The PhD candidate will use simulations and existing empirical datasets to perform sensitivity analyses on how life history traits (e.g., reproductive cycle, life span), sampling designs and statistical methods affect Ne-estimates at the national, transnational and range-wide level for populations and species. We will use the results of these analyses to provide robust sampling, molecular and statistical procedures and best practice for reliable estimation of Ne of populations across the tree of life.