Un nouveau cadre open-source aide les spécialistes de la conservation à évaluer la représentation de la diversité génétique dans les banques de semences, contribuant ainsi à la protection des espèces végétales menacées d'extinction. Ceci est crucial pour préserver nos écosystèmes et assurer la résilience de nos systèmes alimentaires, un enjeu majeur dans le contexte actuel de transition écologique.
Avec l'accélération du changement climatique et la destruction des habitats, de nombreuses espèces végétales sont menacées. Les banques de semences et les jardins botaniques jouent un rôle vital dans la préservation de la diversité génétique des plantes. Cependant, moins de 20 % des espèces végétales sauvages sont correctement représentées dans ces efforts de conservation ex situ, une situation préoccupante qui nécessite une action concertée.
Marwa El Graoui, doctorante à l'Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P) au Maroc, a développé une méthode pour répondre à ce problème. Sa méthode utilise des données publiques, la modélisation géospatiale et un logiciel convivial pour évaluer la représentation de la diversité génétique dans les banques de semences. Cela permet aux chercheurs de prioriser les espèces nécessitant une conservation urgente, un outil précieux pour les politiques de conservation de la biodiversité.
Le travail d'El Graoui se concentre sur le genre Vigna, mais l'approche peut être appliquée à n'importe quel groupe de plantes. Le cadre utilise les distances géographiques et environnementales entre les échantillons comme proxies de la différenciation génétique, en particulier lorsque les données génomiques directes ne sont pas disponibles. Cette approche est basée sur la théorie de l'isolement par la distance, selon laquelle les populations les plus éloignées ont tendance à diverger génétiquement, un principe fondamental de la génétique des populations.
Pour définir avec précision l'aire de répartition d'une espèce, El Graoui et son co-auteur ont développé une méthode de « plage ajustée ». Cette méthode combine des tampons d'inclusion pour capturer les zones d'occurrence documentées et des tampons d'exclusion pour supprimer les zones invraisemblables prédites par les modèles de distribution d'espèces (SDM). L'équipe a également corrigé les inexactitudes des données dans les enregistrements des collections ex situ, qui ont eu un impact significatif sur les évaluations de conservation, une étape essentielle pour garantir la fiabilité des données.
L'ensemble du flux de travail est intégré dans une bibliothèque R open-source, ce qui le rend accessible aux chercheurs du monde entier. Les utilisateurs peuvent saisir les coordonnées d'occurrence et les variables climatiques pour générer un score de conservation pour chaque espèce. Cette approche open-source s'inscrit dans la vision de l'UM6P d'utiliser les outils numériques et les données africaines pour relever les défis mondiaux, un exemple de coopération scientifique Nord-Sud.
Ce cadre innovant fournit un outil pratique pour améliorer la représentation de la diversité génétique dans les banques de semences. Il offre une solution évolutive et accessible au problème urgent de la conservation des plantes, au bénéfice des écosystèmes et de la société humaine. En améliorant la représentation de la diversité génétique, nous pouvons mieux protéger les espèces végétales et assurer la résilience de nos systèmes alimentaires pour les générations futures, un impératif pour un avenir durable.