ADN environnemental - un nouvel outil d'évaluation de la biodiversité

Objectifs

• Identifier et mobiliser les principes fondamentaux de l'ADN environnemental et des approches moléculaires associées.


• Connaître les différentes applications de l'ADNe en écologie et pour l'évaluation de la biodiversité en milieux naturels : suivi de la faune aquatique, détection d'espèces rares/invasives...


• Décomposer un protocole d'échantillonnage en étapes fonctionnelles et évaluer les limites et biais de contamination à chaque étape du protocole.


• Décrire et distinguer les étapes clés en laboratoire (extraction, amplification, séquençage, incluant le metabarcoding).


• Comparer les avantages et nouveaux potentiels par rapport aux méthodes traditionnelles d'inventaire, en se basant sur l'analyse de différents cas d'études.


• Identifier les critères et les facteurs contextuels (type de milieu, échelle d'étude, espèces cibles) qui rendent adéquate l'ADNe pour une problématique d'évaluation de la biodiversité donnée.


• Définir et différencier les notions de vocabulaire utilisées dans l'analyse des séquences ADNe (espèce, OTU, MOTU, ASV) pour garantir la précision du dialogue technique.


• Identifier les plateformes appropriées pour le partage, le stockage et la diffusion des données issues de l'ADNe.


• Interpréter de manière critique les résultats issus d'analyses ADN (lecture de rapports, compréhension des biais et incertitudes).


• Structurer la conception d'un protocole ADNe complet (de la problématique à l'interprétation), en intégrant les notions de référence, de seuils et de fiabilité.

• Décrire les étapes d'analyse d'un jeu de données ADN sous R en tenant compte des biais dans son jeu de données (notions de référence, seuils et fiabilité)


• Utiliser DADA2 sous R pour réaliser un exemple de traitement bio-informatique d'un jeu de données ADNe.


• Utiliser PhyloSeq sous R pour effectuer les bases de l'analyse d'un jeu de données ADNe.

Description

Journée 1 :

• Introduction à l'ADN environnemental : définitions, historique, écologie de l'ADNe, panorama des applications et enjeux pour les politiques publiques.


• Méthodes et protocoles d'échantillonnage : prélèvements (eau, sol, sédiments), gestion des contaminations, logistique terrain.


• Les étapes clés en laboratoire : extraction, amplification, séquençage (intégrant le metabarcoding de l'ADNe).


• Importance des Bases de référence — GenRef. A quoi comparer ses données ? — L'importance de bases de données de références et de curation pour des analyses robustes.


• L'ADN environnemental (ADNe) comme nouvel outil d'évaluation de la biodiversité ? Avantages et nouveaux potentiels offerts par cette méthode à travers différents cas d'études.

• Qu'évalue-t-on avec l'ADNe ? Un point de vocabulaire essentiel sur la notion d'espèce, d'OTU, de MOTU, d'ASV…


• Partage, stockage et diffusion des données issues d'ADNe.


• Connaître les limites de l'ADNe à travers différents cas d'études pour avoir une approche critique de l'outil.

• ADNe, de la conception expérimentale à l'obtention des séquences — Comprendre les étapes pour mieux tenir compte des biais dans son jeu de données — notions de référence, seuils, fiabilité.


• Que faire de ses séquences ? Un exemple de traitement bio-informatique d'un jeu de données ADNe avec DADA2 sous R.


• Que dit mon jeu de données ADNe ? Bases d'analyse d'un jeu de données ADNe avec Phyloseq sous R.

Conditions d'accès

Niveau bac + 3 en ecologie, biologie ou environnement. Connaissance basique en langage R conseillee mais non obligatoire pour la journee optionnelle.