Test de la carte de la diversité

Pourquoi est-il important de collecter et d'analyser ces données de cette manière ?

Les champignons mycorhiziens jouent un rôle essentiel dans les fonctions des écosystèmes, telles que le cycle du carbone et l'acquisition de nutriments par les plantes, mais ils sont encore sous-représentés dans les études sur la biodiversité mondiale. Des données à haute résolution sont nécessaires pour identifier les points chauds de la biodiversité souterraine et pour élaborer des stratégies précises de conservation et de gestion des terres. Sans données de référence précises, il est impossible de mesurer l'impact de la perte de biodiversité ou de développer des stratégies de conservation efficaces.

Comment mesurer la biodiversité ?

L'étude utilise les nombres de Hill (q=0) pour estimer la richesse effective en espèces mycorhiziennes à partir des OTU (unités taxonomiques opérationnelles) ou des taxons virtuels (VT) identifiés dans les ensembles de données de séquençage de l'ADN. La diversité est mesurée par des courbes d'accumulation d'espèces, qui normalisent les comparaisons entre les méthodes d'échantillonnage.

Quels sont les principaux facteurs prédictifs de la diversité mycorhizienne et quelle est l'importance de cette découverte ?

Les principaux prédicteurs sont la température, l'évapotranspiration, le carbone organique du sol (SOC), la biomasse végétale aérienne et l'occupation anthropique du sol. Pour les champignons MA, les températures plus élevées et les paysages modifiés par l'homme augmentent la richesse, ce qui reflète le rôle des espèces rudérales et des hôtes MA facultatifs. Pour les champignons ectomycorhiziens (EcM), le SOC et la distribution des plantes hôtes sont critiques, reliant la diversité fongique à la dynamique du carbone et aux écosystèmes forestiers.

Ces résultats soulignent le lien entre la biodiversité des champignons et celle des plantes et mettent en évidence leur sensibilité aux changements environnementaux et climatiques.

Comment faire des prédictions ?

L'étude utilise des modèles d'apprentissage automatique Random Forest formés à partir de données géolocalisées sur la richesse fongique et de prédicteurs environnementaux. Les techniques de modélisation d'ensemble et la cartographie des vecteurs propres spatiaux réduisent les biais et améliorent la robustesse des prédictions.

Comment mesurer l'incertitude et quelle est son importance ?

L'incertitude est quantifiée par le coefficient de variation des prédictions du modèle bootstrap. Des valeurs d'extrapolation élevées indiquent des régions mal représentées dans les données d'apprentissage, ce qui nécessite une interprétation prudente. Il est essentiel de comprendre l'incertitude pour affiner les prévisions et orienter les futurs efforts d'échantillonnage.

Dans quelle mesure la diversité mycorhizienne est-elle protégée et comment la mesurer ?

Seuls 5 % des points chauds des champignons AM et 15 % des points chauds de l'EcM se chevauchent avec des zones protégées. La protection est évaluée en recoupant les points chauds de richesse prédits avec la base de données mondiale des zones protégées.

Comment ces données orienteront-elles les priorités de la recherche sur le terrain ?

Les cartes mettent en évidence les régions sous-échantillonnées et à forte incertitude, telles que les forêts tropicales et les déserts, afin d'orienter les futures campagnes d'échantillonnage. Elles identifient également les régions écologiquement critiques et vulnérables où des études ciblées peuvent améliorer les stratégies de conservation.

Comment ces données peuvent-elles influencer la prise de décision en matière de conservation et de restauration ?

En mettant en évidence les points chauds mal protégés, les données peuvent éclairer les politiques visant à étendre les zones protégées et à intégrer la biodiversité microbienne dans les plans de conservation. Les efforts de restauration peuvent donner la priorité aux zones riches en diversité fongique afin d'améliorer la fonctionnalité des écosystèmes.

Quels sont les préjugés et les limites de l'état actuel des travaux ?

Les biais géographiques dans l'ensemble de données d'entraînement entraînent une grande incertitude dans des régions telles que les forêts tropicales et les déserts. Le recours aux méthodes de séquençage moléculaire introduit des biais dus à la sélection des amorces et à la variabilité de la région du code-barres. Les prédictions à une résolution de 1 km² peuvent simplifier à l'excès les schémas de diversité à petite échelle au sein de chaque pixel.

Quelle est notre feuille de route et vers quoi tend-elle ?

La feuille de route vise à améliorer la représentation des données dans les régions sous-échantillonnées et à développer des outils de surveillance rapide des champignons à l'aide de nouvelles technologies de séquençage. Les objectifs futurs comprennent la vérification des prédictions sur le terrain, l'intégration de facteurs socio-économiques dans la gestion des terres et l'extension des analyses à d'autres symbioses fongiques telles que les mycorhizes éricoïdes et orchidées. En fin de compte, ces travaux visent à mettre en place un cadre de conservation mondial qui intègre la biodiversité souterraine en tant qu'élément clé de la santé des écosystèmes.

Aperçu des Hotspots

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