Expéditions SPUN

Le SPUN aide à cartographier les modèles de biodiversité mycorhizienne, à identifier les zones sous-échantillonnées et à plaider pour une meilleure protection de ces communautés.

Afin de protéger les champignons souterrains, nous devons savoir ce qui s'y trouve. Une analyse récente a révélé que plus de 70 % des points chauds connus de la planète en matière de biodiversité des sols ne sont toujours pas protégés par les priorités de conservation actuelles1. Le SPUN aide à cartographier les modèles de biodiversité mycorhizienne, à identifier les zones sous-échantillonnées et à plaider pour une meilleure protection de ces communautés.

Pour ce faire, nous combinons de grandes bases de données géolocalisées sur la diversité mycorhizienne avec des variables écologiques afin de générer des prévisions spatiales de la diversité mycorhizienne sur la base des interactions variables grâce à une approche d'apprentissage automatique. Cette approche nous permet de quantifier et de cartographier l'incertitude des prévisions de ces modèles et d'identifier des écorégions sous-échantillonnées afin d'orienter les futures recherches sur les mycorhizes à travers le monde.

70 %

des points chauds connus pour la biodiversité des sols de la Terre ne sont toujours pas protégés par les priorités de conservation actuelles.
1. (Guerra et coll., 2022)
comment ça marche
  1. A map of predicted global mycorrhizal diversity.
    1
    Cartographier et prévoir la biodiversité mycorhizienne
  2. Photo of a SPUN explorer sampling soil in the field.
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    Explorez et dégustez
  3. A SPUN scientist examining samples in the lab,
    3
    Extraire et séquencer l'ADN fongique
Les données de séquence renforcent et consolident les algorithmes de cartographie

Le SPUN travaille avec des chercheurs locaux pour développer des campagnes d'échantillonnage qui aident à caractériser la biodiversité mycorhizienne dans divers écosystèmes souterrains. Pour ce faire, nous combinons des données de séquençage de l'ADN mycorhizien géolocalisées avec des variables écologiques afin de générer des prédictions spatiales de la diversité mycorhizienne grâce à une approche d'apprentissage automatique. Cette approche nous permet de prédire les valeurs de la diversité mycorhizienne dans les divers écosystèmes et régions du globe. Ensuite, nous quantifierons l'incertitude de ces prévisions modélisées et identifierons des écorégions sous-échantillonnées afin d'orienter les futures recherches sur les mycorhizes. Afin d'améliorer la précision de nos modèles, nous vérifions nos prévisions en collaborant avec des chercheurs locaux pour échantillonner physiquement le sol des écosystèmes présentant les valeurs d'incertitude les plus élevées, telles qu'identifiées par nos modèles, puis les tester par rapport à nos prévisions. À chaque nouvelle série d'échantillons, nos modèles deviennent plus précis et nos valeurs d'incertitude diminuent.

Sur le terrain, la SPUN travaille avec des scientifiques et des institutions locaux pour identifier les sites d'échantillonnage à partir desquels les échantillons de sol seront prélevés. Les échantillons de sol sont collectés selon un protocole standardisé qui garantit la cohérence de nos analyses. Vous pouvez en savoir plus sur nos protocoles d'échantillonnage ici. Ces échantillons sont ensuite traités dans un laboratoire, où l'ADN est extrait des échantillons de sol, suivi d'une amplification spécifique de l'ADN fongique arbusculaire et ectomycorhizien. La région amplifiée de l'ADN mycorhizien est ensuite envoyée à un laboratoire de séquençage pour l'identification des espèces et des lignées mycorhiziennes exactes de l'échantillon. Ces données sont réintégrées à nos modèles, ce qui améliore nos prévisions. Notre objectif est de générer des données utiles aux gouvernements, aux décideurs politiques, aux ONG et à d'autres acteurs pour aider à diversifier les programmes de conservation.

Pour en savoir plus sur nos expéditions, consultez les récits ci-dessous.

Récits d'expéditions