Spelling suggestions: "subject:"codage à barres d’ADN hat début"" "subject:"rodage à barres d’ADN hat début""
1 |
High throughput DNA barcoding to assess the diversity of Laurentian insectsKalboussi, Malek 08 1900 (has links)
La grande diversité d’insectes et la quantité de spécimens recueillis lors de l’échantillonnage
constituent les plus grands défis de la systématique des insectes. Le tri des échantillons au
niveau des espèces est nécessaire avant qu’ils puissent être utilisés pour des enquêtes sur les
modèles de biodiversité. En raison de l’obstacle taxonomique, le manque d’expertise
taxonomique, de nombreuses études sur la diversité des insectes classe les spécimens en Unités
Morphologiques Opérationnelles (MorphOTUs), aussi appelées morpho-espèces, en désignant
les groupes définis subjectivement en fonction de caractéristiques morphologiques évidentes.
Cependant, il est long et douteux de définir avec précision les limites des espèces en se fondant
sur les MorphOTUs, surtout dans les groupes où il y a de minuscules insectes et une grande
similarité au niveau des espèces, comme chez les Hyménoptères. Le codage à barres de l’ADN,
une approche taxonomique discriminatoire qui utilise des séquences d’ADN, a accéléré la
classification taxonomique et peut être une approche alternative aux MorphOTUs. Cependant,
il est crucial d’utiliser une stratégie fiable et économique de codage à barres ADN pour traiter
un grand nombre d’échantillons. En outre, le codage à barres d’ADN devrait fonctionner avec
les espèces problématiques dans l’entomologie moléculaire comme on l'observe parfois avec
les hyménoptères.
Afin de mettre en œuvre une évaluation rapide de la biodiversité des Hyménoptères, optimiser
les de étapes de barcodage d`ADN (extraction d’ADN, amplification par PCR et séquençage)
était le premier objectif de ce projet de recherche. On a testé et optimisé une extraction d’ADN
arrivant à une méthode coûtante 0,20 dollars par spécimen. On a validé la performance adéquate
des mini-codes à barres d’ADN, réduits en taille à 313bp, pour établir une classification
d’Unités Taxonomiques Opérationnelles Moléculaires (MOTUs) comparable à celle du codage
à barres d’ADN couramment utilisé, de longueur de 658bp. On a adopté ce protocole optimisé
pour le codage à barres de 517 spécimens d’Hyménoptères échantillonnés par des pièges
aspirateurs situés dans la forêt laurentienne de l’Est du Canada. Avec le séquençage multiplexé
à haut débit Illumina, impliquant des amplicons étiquetés, on a obtenu des mini-codes à barres
pour 88% des spécimens. Le coût et le temps nécessaires pour générer des données MOTU,
grâce à notre approche de codage à barres d’ADN, étaient environ la moitié de celui de la
classification morphologique en MorphOTUs.
Le deuxième objectif de ma recherche était de comparer l’efficacité du tri morphologique des
MorphOTUs avec l’identification moléculaire et la délimitation par MOTUs. On a démontré
iii
une forte congruence entre l’identification morphologique et moléculaire au niveau
taxonomique de la famille dansla base de données Barcode of Life (BOLD) et GenBank (93 %),
alors que seulement 18 % des mini-codes à barres ont été attribués à des identifications plus
précises (genre ou espèce). La délimitation moléculaire s’est faite avec quatre méthodes de
regroupement différentes (basée sur la distance : Découverte automatique de l’écart de codes à
barres (ABGD) et Assemblage des espèces par partitionnement automatique (ASAP) ; basée
sur un dendrogramme : Coalescente mixte généralisée du yule (GMYC) et Processus bayésien
de l’arbre de poisson (bPTP)). En générale, les méthodes moléculaires ont plus que doublé la
diversité estimée des MorphOTUs des Hyménoptères. Les MOTUs étaient en grande partie
incompatibles avec les MorphOTUs (ratio d’appariement <0,35). Les méthodes basées sur la
distance ont donné des résultats plus conformes au tri morphologique que les méthodes basées
sur les arbres, en particulier dans la superfamille des Chalcidoidea.
Compte tenu de la comparaison entre le coût et le temps des méthodes de classification
moléculaire et morphologique, nos résultats suggèrent que le codage à barres mini-ADN pour
estimer la diversité des espèces d’Hyménoptères est plus économique que le tri par MorphOTU.
Cependant, bien que les méthodes MorphOTU et MOTU aient donné de nombres unités
taxonomiques différentes, les analyses de la diversité utilisées actuellement tiennent compte de
l’abondance et d’autres paramètres. On n’a pas évalué si les MorphOTUs et les protocoles
d’entente donneraient des résultats suffisamment équivalents dans la recherche réelle sur les
diversités α et β, c’est-à-dire pour évaluer s’ils pouvaient tout de même tous deux être utiles. / The great insect diversity and the quantity of insect specimens collected during sampling
constitute the biggest challenges facing insect systematics. Sorting samples to the species level
is necessary before they can be used for investigations of biodiversity patterns. Because of the
Taxonomic impediment, the lack of taxonomic expertise, many insect diversity studies sort
specimens to Morphological Operational Taxonomic Units (MorphOTUs), also known as
morphospecies, classifying subjectively defined groups based on obvious morphological
features. However, accurately defining species boundaries based on MorphOTUs is time
consuming and questionable, especially in groups with tiny insects and great species-level
similarity such as Hymenoptera. DNA barcoding, a taxonomic discriminatory approach that
employs DNA sequences, has accelerated taxonomic classification and may be an alternative
approach to MorphOTUs. However, it is crucial to use a reliable and economic DNA barcoding
strategy to deal with a large number of samples. Additionally, DNA barcoding should work
with species problematic in molecular entomology as is sometimes observed with
Hymenoptera.
In order to implement a rapid biodiversity assessment of Hymenoptera, optimizing the DNA
barcoding steps (DNA extraction, PCR amplification, and DNA sequencing) was the first
objective of this present research. We tested and optimized a DNA extraction arriving at a
method costing 0.20CAD per specimen. We validated the adequate performance of 313bp mini barcodes for establishing Molecular Operational Taxonomic Units (MOTUs) classification,
comparable to that of the commonly used full-length DNA barcode of 658bp. We adopted this
optimized protocol to barcode 517 Hymenoptera specimens sampled with suction traps located
in the Laurentian Forest of eastern Canada. With multiplexed Illumina high throughput
sequencing of tagged amplicons, we obtained mini-barcodes for 88% of specimens. The cost
and time taken to generate MOTU data through our DNA barcoding approach was
approximately twice that of morphological identification for MorphOTU designation.
The second objective of my research was to compare the efficacy of morphological sorting of
MorphOTUs with the molecular identification and delimitation of MOTUs. We found a high
taxonomic congruence between morphological and molecular identification at family level in
Barcode of Life (BOLD) and GenBank databases (93%), whereas only 18% of mini-barcode
data was assigned to more precise identification (genus or species). Molecular delimitation
based on four different clustering methods (distance-based: Automatic Barcode Gap Discovery
v
(ABGD) and Assemble Species by Automatic Partitioning (ASAP); tree-based: Generalized
Mixed Yule Coalescent (GMYC) and Bayesian Poisson Tree Processes (bPTP)) resulted in
more than doubling the estimated diversity of Hymenoptera as compared to MorphOTUs. The
MOTUs were largely incongruent with MorphOTUs (match ratio <0.35). Distance-based
methods gave results more congruent with morphological sorting than tree-based methods,
especially within the Chalcidoidea superfamily.
Taking into account the comparison between the cost and time of molecular and morphological
classification methods, our results suggest that mini-DNA barcoding to estimate a proxy for
Hymenoptera species diversity is more economical than MorphOTU sorting. However,
although MorphOTU and MOTU methods gave different numbers of species, actual diversity
analyses take into account abundance and other parameters. We did not evaluate whether
MorphOTUs and MOTUs would yield sufficiently equivalent results in actual α- and β diversity research: that is, they may yet both be fit for purpose
|
Page generated in 0.1089 seconds