Le réchauffement atmosphérique et océanique s'accélère aujourd'hui à un rythme sans précédent avec des conséquences sur la biodiversité et en particulier le déplacement de l’aire de distribution géographique de certaines espèces. Les poissons, ectothermes marins, sont particulièrement sensibles à ces modifications de températures. Leurs décalages de distribution induisent des modifications dans les assemblages d’espèces et des réorganisations fonctionnelles, qui vont finalement affecter les services écosystémiques, et donc le bien-être de l’homme. Les difficultés à observer la biodiversité des poissons dans les océans entraînent d'importantes lacunes dans les connaissances, tant dans les bases de données d’occurrences d’espèces que dans les modèles de distribution de ces espèces. Le projet SHIFTeDNA a pour objectif de modéliser les distributions des espèces de poissons marins, même les plus rares, à partir des données disponibles d'occurrences, en réponse au climat, à l'habitat et aux pressions humaines, et de prédire les déplacements futurs des aires de distribution des espèces selon plusieurs scénarios; et d’évaluer les prédictions de décalage des distributions à l'aide d'une base de données globale, indépendante et récente d’occurrences issue de l'ADN environnemental (ADNe) échantillonnée des tropiques aux pôles afin de détecter les arrivées précoces d'espèces dans les régions froides (colonisation) ou les disparitions locales dans les régions chaudes. Le projet bénéficiera d’ une forte intégration des dernières avancées en intelligence artificielle à la fois sur les pipelines bioinformatiques et les modèles de distribution d’espèces. Nous pourrons ainsi caractériser les facteurs qui influencent les déplacements des espèces afin de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents.
Species range shifts are one of the most frequent response to ocean warming. These shifts, which are expected to increase with future changes, have economic, social and human health implications. However, no clear rule can explain differences observed among species in range shifts, with climate no being the only factor involved. What happens for non-exploited and rare species? SHIFTeDNA proposes to fill this gap by analyzing an existing eDNA metabarcoding fish dataset collected from the poles to tropical seas. Based on this unique global database, we aim to i) revisit current fish distributions ii) predict accurate range shifts fish response to climate warming. We will use the last refinement in machine learning to analyze the millions of sequences available. We will build a reference database for 15000 marine fish to assign eDNA sequence to a species. The results will contribute to a better understanding of marine fish biogeography and a sustainable conservation of those resources.
Last updated:22.01.2023
