Title :

Coupling ecological network analysis with high-throughput sequencing-based surveys: Lessons from the next-generation biomonitoring project

Author(s) :

Dubart, M. [Auteur]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
Alonso, P. [Auteur]
Plant Health Institute of Montpellier [UMR PHIM]
Barroso-Bergada, D. [Auteur]
Agroécologie [Dijon]
Becker, N. [Auteur]
Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité [ISYEB ]
École Pratique des Hautes Études [EPHE]
Bethune, K. [Auteur]
Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive [CEFE]
Bohan, David [Auteur]
Agroécologie [Dijon]
Boury, C. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Cambon, M. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Bangor University
Canard, Elsa [Auteur]
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
Chancerel, E. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Chiquet, Julien [Auteur]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Université Paris-Saclay
David, P. [Auteur]
Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive [CEFE]
de Manincor, N. [Auteur]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
Donnet, Sophie [Auteur]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Université Paris-Saclay
Duputié, Anne [Auteur]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
Facon, Benoit [Auteur]
Centre de Biologie pour la Gestion des Populations [UMR CBGP]
Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical [UMR PVBMT]
Institut de Recherche pour le Développement [IRD]
Guichoux, E. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Le Minh, Tâm [Auteur]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Université Paris-Saclay
Ortiz-Martínez, S. [Auteur]
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
Piouceau, L. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Sacco-Martret de Préville, A. [Auteur]
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
Plantegenest, Manuel [Auteur]
Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes [IGEPP]
Poux, C. [Auteur]
Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 [Evo-Eco-Paléo (EEP)]
Ravigné, V. [Auteur]
Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité [ISYEB ]
Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical [UMR PVBMT]
Robin, S. [Auteur]
Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation [LPSM (UMR_8001)]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Trillat, M. [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Vacher, Corinne [Auteur]
Biodiversité, Gènes & Communautés [BioGeCo]
Vernière, C. [Auteur]
Plant Health Institute of Montpellier [UMR PHIM]
Massol, Francois [Auteur correspondant]

Scientific editor(s) :

Bohan D.A.Dumbrell A.J.Vanbergen A.J.

Book title :

The Future of Agricultural Landscapes, Part III

Publisher :

Elsevier

Publication date :

2022

ISBN :

9780323915038

English keyword(s) :

Ecological networks
eDNA
High throughput sequencing
Logic-based machine learning
Microbiomes
Network inference
Next-generation biomonitoring
Next-generation sequencing

English abstract : [en]

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 ...
Show more >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. © 2022 Elsevier LtdShow less >

Language :

Anglais

Audience :

Internationale

Popular science :

Non

ANR Project :

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

Collections :

• Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo Eco Paleo) - UMR 8198

Source :

Harvested from HAL