Transcription
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| Bonjour à tous, je m'appelle Anderson Mayfield et je suis assistant scientifique au Cooperative Institute Marine and Atmospheric Studies de l'Université de Miami. |
| En fait, je travaille en face du laboratoire marin de l'Université de Miami, le laboratoire océanographique et météorologique de l'Atlantique de la NOAA, dans le cadre de leur programme sur les coraux. |
| Aujourd'hui, je vais vous parler de certaines des recherches sur lesquelles j'ai travaillé pendant presque toute ma carrière, qui ont essayé de développer des outils pour prédire le sort des coraux de récif. |
| Il s'agit donc en fait d'une mise à jour, ou d'une continuation, de ce dont j'ai discuté l'année dernière, mon discours du Sommet de la découverte, mais je sais que beaucoup d'entre vous n'auront peut-être pas entendu cela ou même si vous l'avez fait |
| vous ne vous souvenez peut-être pas de tout, c'est très bien je vais vous donner je vais préparer le terrain pour la recherche que je fais. |
| En parlant de certains problèmes auxquels sont confrontés les récifs coralliens, faites un petit récapitulatif de l'endroit où j'en étais l'année dernière. |
| Vraiment excitant, pas probablement deux mois après la conférence Discovery Summit de l'année dernière, j'ai fait une sorte de grande percée dans ma modélisation prédictive des coraux |
| progrès et cela était en grande partie dû à certaines des nouvelles fonctionnalités et à JMP Pro, je vais donc partager ce genre de données de presse aujourd'hui. |
| Et c'est arriver à cette idée de pouvons-nous prédire le sort des colonies de coraux individuelles ? |
| Donc prédire le sort d'un récif de corail, donc l'ensemble de l'assemblage de coraux, c'est en fait plus facile car les récifs de corail sont fondamentalement en mauvais état à travers le monde |
| en raison de la hausse de la température de l'eau de mer. Ainsi, les coraux ont des algues dinoflagellés vivant à l'intérieur de leurs cellules, ils photosynthétisent comme une plante et ils se déplacent |
| l'énergie qu'ils produisent à leur hôte corallien. Le problème est que lorsque l'eau devient trop chaude, cela perturbe leur capacité à photosynthétiser correctement. |
| Les coraux les digèrent ou les expulsent, le résultat final est que les mêmes coraux meurent de faim. |
| Et c'est un problème dans le monde entier, donc en prédisant le sort d'un récif de corail, nous savons à peu près déjà que ce sont des écosystèmes en déclin. |
| Mais au niveau individuel, vous voyez de l'hétérogénéité, il y a des espèces de coraux qui s'en sortent mieux que d'autres, il y a des génotypes au sein des espèces qui font mieux que d'autres - qui résistent au blanchiment alors que d'autres sont sensibles au blanchiment. |
| Donc quelque chose qui m'a intéressé dans toute ma carrière est ce qui motive cette résilience et est-ce quelque chose que nous pouvons réellement prédire ? |
| Je compare donc cela à une sorte d'actuaire de corail. Pouvez-vous m'envoyer une biopsie de votre corail préféré et je peux faire quelques analyses et dire bon, |
| vous savez, ce corail a six mois à vivre, celui-ci ira bien pendant des décennies, c'est un peu ce que j'ai essayé de faire. |
| Parce que la façon dont nous évaluons actuellement la santé des coraux est rétroactive. Nous allons là-bas et faisons nos relevés et nous quantifions essentiellement la quantité de corail mort. |
| Ce sont donc des données importantes qui doivent être collectées, mais vous n'avez pas vraiment rendu service à ces coraux par ce genre d'approche. Ce serait analogue |
| à un médecin disant à son patient qui venait de faire une crise cardiaque, hé tu avais une tension très élevée, tu sais que ce patient aurait aimé savoir que |
| des semaines, des mois, des années auparavant, alors ils auraient pu faire quelque chose de proactif - médecine, changement de mode de vie, vous savez mieux manger et faire de l'exercice. Donc |
| vous savez, je pense qu'il est inacceptable d'évaluer la santé des humains de cette manière rétroactive, alors pourquoi ne pouvons-nous pas avoir ce genre d'approche plus proactive pour les coraux également ? |
| Il existe donc des outils prédictifs, et certains d'entre eux sont en fait développés par la NOAA, en fait la plupart d'entre eux sont développés par la NOAA, mon employeur, qui essaient de faire |
| projections ou prédictions sur la santé des coraux. |
| Ils utilisent exclusivement la température parce qu'il y a juste ce lien bien connu et bien étudié entre les températures élevées et le blanchissement des coraux, il est donc logique de se concentrer sur la température comme prédicteur. |
| Donc, il s'agit en fait d'un rapport des Nations Unies qui est sorti cette année, mais de nombreux auteurs travaillent à la NOAA. C'est regarder |
| l'année du début de ce qu'ils appellent un blanchissement sévère annuel. C'est donc l'année où le blanchiment commence à se produire chaque été. Donc |
| les coraux peuvent récupérer du blanchissement, ils peuvent acquérir de nouveaux symbiotes, ils peuvent manger, |
| ils peuvent résister à la tempête, dans une certaine mesure, mais lorsque le blanchiment commence à se produire chaque année, ils perdent la capacité |
| pour récupérer, c'est pourquoi l'année de blanchissement sévère annuel est en quelque sorte ce que j'appelle au point de non-retour. Donc c'est assez sombre parce que vous pouvez voir |
| certaines de ces années en rouge, 2015, 2020, c'est évidemment déjà passé, et cela regarde une carte du sud de la Floride, c'est donc là que se trouvent nos sites de terrain. |
| Mais nous savons que ce n'est pas vrai à 100%. Oui, il y a des récifs au sein de ces pixels qui blanchissent déjà chaque année, mais il y en a beaucoup d'autres qui ne le sont pas. |
| L'un de mes objectifs est donc d'améliorer la résolution spatiale et temporelle de ces modèles centrés sur la température, car ces modèles centrés sur la température |
| ne considérez pas ce qu'il y a là-bas, ils ne considèrent même pas s'il y a ou non des coraux là-bas. Il s'agit simplement de regarder les modèles de température. |
| Donc, ils ne tiennent pas compte du fait qu'il y ait ou non des espèces résilientes là-bas, s'il y a des génotypes résilients, mais alors nous devons sortir, ils ne sont pas du tout fondés sur la vérité, franchement. |
| Nous devons aller là-bas et faire nos études écologiques, nous examinons l'abondance des coraux, |
| biomasse, biodiversité, quels types d'ennemis coralliens existent, certains types de macroalgues et de coralavores, mais même cela, à mon avis, ne suffit pas, car vous pouvez avoir un récif qui |
| est absolument tapissé de coraux comme celui-ci, vous voyez ici dans cette image. |
| Un écologiste pourrait même dire que ça a l'air vraiment sain, c'est une grande abondance de coraux, l'eau a l'air assez claire, il n'y a pas beaucoup d'algues, vous savez même à l'œil exercé, vous pourriez |
| je suppose que c'est un récif sain mais si je sais personnellement en tant que physiologiste du corail qu'il s'agit d'un récif de corail à faible résilience car ces espèces sont adventices ce sont elles qui ne gardent pas beaucoup d'énergie |
| dans les réservoirs lorsque l'eau de mer monte, c'est donc cette déconnexion inhérente entre l'abondance des coraux et la santé. |
| Mais si vous y réfléchissez, ce n'est pas si surprenant. Nous ne gérons pas la santé humaine de cette façon. Je ne fais pas le tour du centre-ville de Miami où j'habite, et je dis bon, ce quartier a un million de personnes, |
| c'est deux fois plus sain que ce quartier d'ici avec un demi-million d'habitants, je veux dire que ça pourrait être plus sain pour un économiste. |
| Mais si vous regardez réellement la santé des résidents, il n'y a peut-être pas de corrélation. Vous pourriez dire, hé, cette grande ville a |
| vous connaissez de meilleurs soins de santé qu'une petite ville. Ainsi, dans certaines situations, il pourrait y avoir un lien entre la densité de population |
| et la santé humaine, mais vous pouvez trouver autant d'endroits, où ce n'est pas le cas, vous savez. |
| Les zones à plus forte densité de population ont tendance à avoir plus de crimes, par exemple, donc ça me saute à l'esprit que c'est toujours la façon dont nous gérons cela |
| ou essayer de faire des conjectures sur la santé des organismes marins est simplement en comptant ce qui existe. je pense |
| tu sais que tu ne ferais pas ça avec des gens, et je pense que nous pouvons faire mieux. |
| Donc, ce que je veux vraiment faire, ce n'est pas seulement regarder la température. La température va être critique pour la compréhension de l'aide, mais pas de manière isolée. |
| De même, les facteurs écologiques, l'abondance des organismes, la biodiversité vont également être évalués de manière critique. Cela ne vous parlera pas de la persistance et de la longévité en soi. |
| Ce que je veux faire, c'est que je veux prendre en compte ces choses, mais aussi considérer la santé physiologique et réelle des organismes dans ces écosystèmes, donc |
| c'est un modèle très complexe et alambiqué et je n'ai pas vraiment compris comment il va être présenté, ou comment il va fonctionner |
| en ce moment, mais j'ai quelques idées. Aujourd'hui, ce sur quoi je veux vraiment me concentrer, c'est ce que j'ai encerclé ici, donc simplement essayer d'utiliser les données physiologiques pour créer un modèle prédictif capable de prévoir si un corail va résister au blanchissement ou être sensible. |
| Et pour ce genre d'analyses prédictives, je gravite vers la biologie moléculaire, car vous devriez voir des changements de comportement subcellulaires |
| qui reflètent une sorte de physiologie aberrante avant que vous ne remarquiez quelque chose qui ne va pas à l'œil nu. Donc revenons à cette crise cardiaque |
| analogie, vous allez documenter des taux de cholestérol élevés ou une pression artérielle élevée au cours de semaines, de mois, voire d'années avant qu'ils soient susceptibles d'avoir |
| arrêt cardiaque et c'est pourquoi quand vous allez chez le médecin, ils prélèvent du sang. Nous avons ces biomarqueurs bien développés comme la glycémie et le cholestérol |
| pour faire des conjectures sur votre santé future. Ils ne pourront pas te dire, tu sais le jour où tu vas donner un coup de pied au seau, mais ce sont des |
| des biomarqueurs et analytes à fort pouvoir prédictif au regard de votre futur prospectus de santé. Donc |
| le cholestérol n'est pas un biomarqueur particulièrement bon pour le corail, mais d'autres choses peuvent l'être, et donc à la NOAA nous prenons ce multi- |
| nous l'appelons approche multi-omique, où nous examinons toutes les différentes molécules synthétisées par nos organismes d'intérêt, les coraux dans mon cas, pour voir si nous pouvons déterminer lesquelles pourraient |
| refléter un état de stress ou un état de résilience. En fait, j'ai commencé dans le monde de l'expression génique, donc les ARN messagers. |
| Mais récemment, je suis en quelque sorte passé à la recherche protéomique simplement parce que les protéines effectuent en fait le travail dans les cellules. Donc |
| souvent, vous ne voyez pas de forte corrélation entre l'expression de l'ARNm et les niveaux de protéines. |
| Les ARNm pourraient toujours être de très bons biomarqueurs de diagnostic de santé, mais ils ne seront pas trop utiles pour le mécanisme. En tant que physiologiste, je veux avoir |
| mon gâteau et le manger aussi, donc je veux pouvoir savoir ce qui se passe dans mes cellules de corail, comment les cellules de corail réagissent aux températures élevées, quelles protéines sont impliquées dans la thermo acclimatation. |
| C'est le genre de questions qui peuvent être abordées par ce que nous appelons la protéomique, qui est l'assemblage de toutes les protéines dans un échantillon. |
| Vous obtenez donc les données mécanistiques, mais vous pouvez également faire en sorte que ces protéines servent de biomarqueurs informatifs sur la santé. |
| Déterminer la suite optimale d'analytes. Je viens donc de parler des protéines. Est-ce que je pense que les protéines sont la fin et qu'elles ne seront jamais une meilleure chose à mesurer dans un corail ? |
| Et c'est pourquoi j'ai mis le chèque ici - absolument pas. Et vous verrez plus tard dans l'exposé qu'ils ont en fait des problèmes avec l'utilisation de protéines pour faire des déductions sur la santé. Il y a probablement quelque chose de mieux là-bas, donc c'est encore un travail en cours. |
| Malheureusement, les coraux ne sont pas des organismes modèles, donc pour toutes ces choses, je voulais mesurer, j'ai dû passer des années à développer la méthodologie moi-même. Benchwork moléculaire, en particulier. |
| Vous voulez utiliser n'importe quel type d'analyte, que ce soit un gène, une protéine, un lipide, comme biomarqueur dont vous aurez besoin pour tenir compte des sources naturelles de variation. |
| Et ce sont des choses comme le cycle de la lumière. Donc parce que les coraux ont des dinoflagellés photosynthétiques à l'intérieur de leurs cellules |
| ils montrent d'énormes fluctuations de la physiologie à travers le cycle lumière-obscurité, à travers le cycle des marées, au fil des saisons, ce sont en quelque sorte le mal nécessaire non sexy, mais gentil |
| projets que vous devez réaliser pour aboutir à la modélisation de la santé des coraux. Une fois que vous avez compris comment les coraux évoluent dans leur vie de tous les jours, vous |
| ces études sur les défis environnementaux où vous exposez les coraux à des facteurs de stress |
| ou ou en laboratoire ou vous examinez les régimes de stress à travers les gradients environnementaux sur le terrain. |
| Et c'est en fait ce que le champ de corail dans son ensemble a fait de mieux, il y a des milliers d'articles sur la physiologie environnementale du corail et je vais parler un peu d'un tel exemple plus tard dans l'exposé. |
| Mais là où nous sommes bloqués et où vous ne voyez aucun travail en ce moment, c'est cette idée à laquelle je viens d'utiliser les données sur la santé des coraux pour générer des modèles prédictifs de la susceptibilité au stress des coraux, c'est donc ce que j'essaie de faire des percées dans. |
| Et je pense que c'est parce que la plupart des physiologistes et des biologistes moléculaires sont beaucoup plus familiers avec le genre de côté descriptif des choses, ce qui se passe dans l'organisme lorsqu'il meurt. |
| Il ne s'agit pas de minimiser ce genre de recherche, c'est à peu près ce qui a fait ma carrière à ce jour. |
| Il est plus facile de publier ce genre d'articles. Collez la température du réservoir du récif de corail jusqu'à regarder les niveaux de protéines. J'ai publié 10 articles à ce sujet, et vous devez faire ce type de travail pour arriver à |
| cette approche prédictive. Donc, mais je le fais, cela étant dit, je veux en quelque sorte faire ce changement pour moi personnellement d'être un peu comme ça |
| croque-mort qui rédige effectivement des nécrologies sur les coraux, essentiellement ce que sont ces articles, ils génèrent des données utiles mais ils ne font aucun bien aux coraux. |
| Et nous prenons les données que nous avons obtenues de ces projets intrinsèquement descriptifs et les utilisons à titre prédictif, essayons de comprendre |
| quels coraux seront les gagnants du changement climatique et lesquels seront les perdants. Donc, passant d'un croque-mort à celui-ci, vous connaissez le vétérinaire ou l'actuaire que j'ai mentionné plus tôt. |
| Et je ne veux pas vous donner l'impression que je suis vous savez que c'est incroyable |
| modeleur. C'est quelque chose que je viens d'apprendre moi-même et que j'ai appris à la volée, mais j'attribue une grande partie du succès à cela et à ce genre de transition transparente de faire des trucs plus descriptifs à des trucs prédictifs |
| c'est grâce à JMP parce que ma connaissance de la plate-forme Fit Model, par exemple, m'a vraiment facilité la tâche |
| pour en quelque sorte faire cette transition de la description à la prédiction, par exemple, ce que j'aurais fait dans toute ma carrière jusqu'à il y a environ un an ou deux est l'exemple de gauche. |
| Vous voyez, ces protéines de corail dans la boîte y. Ce sont les numéros d'accession ésotériques, vous n'avez pas besoin de prêter attention à ce qu'ils signifient, ils savent juste qu'ils sont des protéines. |
| Construisez des effets de modèle montrant les choses qui m'intéresseraient, la température, le génotype du corail, quand ils ont été échantillonnés, des choses de cette nature, et vous pouvez publier un bel article |
| en regardant ce genre d'ensembles de données. Maintenant, ce que je fais, c'est que je renverse essentiellement que je prends toutes ces protéines et les déplace vers le modèle de construction |
| case, à côté des données expérimentales et/ou environnementales mais que va-t-il y |
| va être ce que j'appelle ici la susceptibilité au blanchissement des coraux. Je lui donne un autre nom plus tard, mais l'idée est la même. C'est la probabilité qu'un corail blanchisse. |
| Je pense donc que JMP a vraiment contribué à m'aider à faire cette transition entre des éléments purement descriptifs et une biologie prédictive. |
| Je souhaite donc récapituler un peu les éléments descriptifs et présenter certains de mes outils dans le JMP Pro. |
| package en particulier dont je suis un grand fan. Je vais donc jouer avec un petit ensemble de données que nous avons de ce corail ici - orbicella faveolata - c'est l'un des |
| l'un des coraux les plus résistants des Florida Keys, donc les effets du changement climatique sont si graves que vous savez que nous n'avons pas le luxe de nécessairement travailler avec tous les coraux, vous devez donc travailler avec ceux qui sont déjà intrinsèquement un peu un peu plus fort. |
| Nous avons donc pris des coraux de différents récifs, les avons exposés à différentes températures, différentes durées et avons examiné leurs concentrations en protéines, car nous devons avoir une idée de ce que pourraient être les biomarqueurs, nous pourrions être utiles dans la construction de modèles. |
| Comment la température affecte-t-elle le protéome de ce corail, toutes sortes de choses descriptives que vous pourriez |
| veux aborder, donc c'est très similaire à ce que j'aurais montré auparavant. Ceci est ma boîte modèle, je fais beaucoup de choses univariées où j'essaie de trouver vous savez quelles protéines sont |
| le plus affecté par la température, par le site du récif, des choses de cette nature. Je fais beaucoup de travail multivarié - analyse en composantes principales, mise à l'échelle multidimensionnelle. |
| Nous recherchons des relations entre les échantillons, nous examinons les effets des traitements multivariés et nous allons en examiner quelques-uns ici dans un instant. Donc l'année dernière, ce que j'ai montré et j'ai publié cet article depuis, euh, c'est un tracé de mise à l'échelle multidimensionnel fait |
| dans la plate-forme multivariée JMP Pro 16 - en fait, ce que cela aurait été 15, mais tout ce que je veux vous montrer ici, ne vous enlisez pas trop dans les détails. Et je m'excuse si vous êtes daltonien. |
| Mais les verts, qui sont les trois échantillons du bas à droite, ce sont des coraux de contrôle, donc ils sont à la température de contrôle. Les trois en haut, sont |
| à 32 degrés, ce qui est à peu près une condamnation à mort pour la plupart des coraux. Et vous pouvez voir qu'après plusieurs semaines d'exposition, leurs protéomes, donc leurs profils protéiques, commencent à se stabiliser et c'est important. |
| Vous devez savoir qu'il y a des effets de la température sur le protéome avant de faire tout type de modèle prédictif. |
| Ces données examinaient les données d'absence de présence. Donc si oui ou non une protéine était là ou non et c'était environ sept ou 800 protéines. |
| Depuis lors, la méthodologie s'est améliorée, donc c'est une bonne chose de travailler en biologie moléculaire, les méthodes s'améliorent toujours. |
| Donc, ce que j'ai fait, j'ai pris les mêmes échantillons, mais plutôt que de mesurer sept ou 800 protéines en tant qu'absence de présence, j'ai pris un sous-ensemble de 86. |
| Mais les données sont désormais pleinement quantitatives. Donc j'ai tu sais presque décuplé |
| moins de protéines, mais il y a beaucoup plus de résolution en ce qui concerne la concentration, donc l'ensemble de données avec lequel je vais jouer maintenant ne contient que 86 protéines. Donc |
| c'est une distribution typique de ce à quoi ressemblent ces protéines elles ne sont jamais distribuées normalement elles sont toujours asymétriques donc cela me limite en termes d'utilisation d'approches exclusivement paramétriques, mais ce n'est pas un problème |
| avec JMP. |
| Passons donc à une table JMP. |
| C'est donc le premier que je veux vous montrer. Vous avez essentiellement les deux caractéristiques de cette table sur lesquelles je veux vraiment que vous vous concentriez sont |
| sa nature large. La protéomique coûte donc cher. 200 $ l'échantillon, mon budget est limité, dans cette expérience particulière, je n'avais que 20 échantillons. |
| Mais j'ai 86 protéines. Cela signifie que l'on ne peut pas faire une ANOVA multivariée typique pour rechercher les effets du traitement, mais cela ne veut pas dire |
| que je ne peux faire aucune sorte d'analyse multivariée utile. Une approche intelligente que les développeurs JMP m'ont suggérée consiste à effectuer ma mise à l'échelle multidimensionnelle traditionnelle. Voici donc mes 86 protéines qui se connectent ensuite pour être transformées. Je vais les mettre ici. |
| Et je sais pour avoir fait cela avant que les quatre dimensions vont me donner une assez bonne solution. |
| Voici donc le graphique de mise à l'échelle multidimensionnel, ce sont les différents destins de mon échantillon, donc des témoins sains, blanchissant activement, nous y reviendrons plus tard. |
| Mais je veux faire ici, c'est baisser les yeux sur le stress, je vois bien que ça devient un peu élevé, généralement comme être en dessous du point un. |
| Je pourrais réduire encore le stress en augmentant le nombre de dimensions, mais je pense que quatre dimensions ça va aller, alors ce que je vais faire |
| est-ce que je vais réellement enregistrer ces coordonnées. Je pourrais également enregistrer la matrice de similitude parce que je suis vraiment plus intéressé par la similitude entre ces échantillons, donc je vais prendre ces |
| et ils vont maintenant être mes (???), alors maintenant, j'ai une situation où j'ai moins de y que d'échantillons, donc je peux faire une ANOVA multivariée traditionnelle. |
| Et mon effet de modèle, je veux que cela soit fait. Labo CHD, qu'est-ce que ça veut dire ? C'est la désignation de la santé du corail, donc c'est si oui ou non le corail était résilient ou stressé. |
| Alors oups. |
| Donc, c'est BLR, cela signifie résistant au blanchiment, j'utiliserai ce terme tout au long de l'exposé. BLS, susceptible au blanchiment, et ceci regarde un tracé de ces quatre dimensions pour ces deux groupes d'échantillons, je vais donc exécuter une ANOVA multivariée. |
| Et je vois un effet marginal de l'état de santé, et c'est encore quelque chose que vous voudriez savoir. |
| Si ces coraux résilients au blanchissement ont un protéome significativement différent de celui des coraux sensibles au blanchissement. Ce n'est donc pas très important, c'est un peu à la frontière, mais |
| avec un ensemble de données environnementales comme celui-ci, je serais heureux de le signaler dans une publication. Une autre chose que vous pouvez faire, c'est probablement la meilleure approche, c'est de prendre ces mêmes quatre coordonnées |
| Le MANOVA va devenir délicat avec un petit ensemble de données, un petit ensemble de données large comme celui-ci, où vous avez un tas de paramètres environnementaux différents, donc à la place je vais utiliser la plate-forme Partial Least Squares que je suis un grand fan de. |
| Et je vais prendre mes données expérimentales, ce sont des choses comme l'origine du corail, la température à laquelle il a été exposé, le génotype et je vais faire une surface de réponse. |
| Et puis qu'est-ce qui tourne. |
| Je vais en fait réduire le KFold à quatre simplement parce que l'ensemble de données est si petit. |
| Et ce n'est pas exactement la sortie que je voulais, je pense que j'ai dû inclure quelque chose d'un peu différent mais ce n'est pas grave, j'ai donc enregistré le script que je veux vraiment vous montrer. |
| Est ici et vraiment je ne suis même pas trop préoccupé par le nombre de facteurs. |
| Vous pouvez voir ici, j'en ai choisi trois. |
| Vraiment, tout ce que je veux vous montrer, c'est que ça a l'air très chaotique et désordonné, mais c'est ce qu'on appelle le tracé de chargement de corrélation, et je pense que c'est vraiment un outil sous-utilisé méconnu dans l'ensemble du package JMP Pro. |
| Juste à cause de tout ce que vous pouvez gagner avec ce chiffre, cela montre donc où mes échantillons tombent les uns par rapport aux autres, alors je peux superposer mes facteurs environnementaux, mon génotype, le temps de température du site. |
| Dans ce cas, j'utilise les coordonnées, donc les y vont être plus difficiles à interpréter, mais j'aurais pu le faire aussi avec les données brutes, et alors vous pourriez vraiment commencer à regarder comment |
| vos analytes, vos variables environnementales et vos échantillons, toutes sortes de maillages et je pense que c'est un outil d'exploration vraiment puissant que certains d'entre vous connaissent peut-être moins. |
| C'est donc l'un de mes outils descriptifs multivariés préférés, que j'aime utiliser dans le package JMP Pro. Alors pendant que, c'était toutes des données expérimentales, alors pendant que nous avions ces expériences en cours |
| ces coraux, ce sont mes patients. Ils sont sessiles. Je sais exactement où les trouver pour aller là-bas sur le récif. |
| Je peux les goûter à différentes saisons. Je fais de minuscules biopsies donc ça ne va pas trop perturber leur santé. |
| J'ai donc ces échantillons de coraux à travers l'espace et le temps et je sais quand ils blanchissent, |
| où ils blanchissent, lesquels blanchissent et lesquels ne blanchissent pas. Alors maintenant, je peux remonter dans le temps à travers les archives et rétrospectivement en regardant les coraux |
| qui n'ont pas encore blanchi et j'essaie de voir si je peux faire des prédictions sur celles qui l'ont fait et celles qui ne l'ont pas fait. |
| Donc, juste pour vous donner un peu plus d'informations sur les sites qu'ils se trouvent ici dans les touches supérieures de la Floride, nous avons deux sites côtiers, The Rocks et Cheeca Rocks, deux sites offshore Little Conch et Crocker Reef. |
| Et il est important de savoir que les récifs côtiers ont tendance à être beaucoup plus robustes, vous voyez toujours de gros coraux sains pas partout, mais à certains endroits. |
| Au large, vous avez affaire à cette petite presse, nous avons donc un joli gradient de résilience in situ. |
| Cela va être important pour la construction de modèles, vous ne voudriez pas construire ou tester vos modèles en utilisant exclusivement des coraux forts ou exclusivement des coraux faibles, vous allez vouloir avoir un mélange des deux. |
| Ceci est juste un graphique rapide de Graph Builder que j'ai mis en place, et cela regarde les scores de couleur, donc vous voulez être un cinq. Cinq signifie essentiellement que vous êtes en parfaite santé. |
| Zéro signifie que vous êtes tout blanc et que vous êtes sur le point de mourir. En réalité, trois à quatre devient assez stressant. Vous pouvez donc voir ici en août |
| c'est au milieu d'un événement de blanchissement, nous avons un joli blanchissement du marché sur ces quatre sites, même les sites côtiers les plus résistants blanchissaient dans une certaine mesure. |
| Mais ensuite, en octobre, ils se sont rétablis, puis en décembre, ils se sont rétablis, mais vous voyez ce genre de comportement anormal et je pense que cela est dû à une maladie. |
| Donc, cela revient en quelque sorte à ma désignation de jargon de santé des coraux que j'ai mentionnée plus tôt, donc. |
| C'est fondamentalement, vous savez que je veux avoir cela en fin de compte ou éventuellement être peut-être une variable continue, peut-être de un à 10. |
| Mais en ce moment, nous essayons de prédire l'une des trois catégories essentiellement. Vous êtes soit résilient ou résistant au blanchiment, vous êtes sensible au blanchiment ou vous êtes intermédiaire. Donc, la résistance au blanchiment va être cette ligne verte en haut, votre score de couleur ne change pas vraiment |
| au cours de l'événement de blanchiment. Il s'agit d'un autre tracé de Graph Builder, il s'agit donc de la température dans la moitié inférieure. |
| Donc un corail intermédiaire va blanchir un peu vous savez, mais ensuite il récupère. |
| La personne sensible au blanchiment va soit blanchir de façon marquée et récupérer, soit, dans certains cas, ne pas tout récupérer. Ce sont donc essentiellement les trois phénotypes qui vont être les y et mon modèle. |
| Et cela est compliqué par la conception, ne vous inquiétez pas, cela montre essentiellement les différentes manières dont vous pourriez finalement passer par le processus de création de modèles. donc à gauche |
| vous verrez quelles données vous allez utiliser pour entraîner et valider le modèle. |
| Le modèle lui-même, qu'allez-vous utiliser pour tester le modèle et ensuite ce que vous essayez finalement de prédire. Donc, si vous n'utilisez que des données de corail de laboratoire |
| pour créer un modèle prédictif dans lequel vous le testez avec plus de données de laboratoire, |
| cela va vous donner le pouvoir de prédire la santé des coraux en laboratoire, mais ce n'est pas vraiment ce que nous recherchons. Je veux dire que c'est bien pour la publication, mais nous voulons savoir, nous voulons pouvoir prédire ce qui se passe sur le terrain. |
| Mais ensuite, vous rencontrez ce problème de comment, que pense-je de l'utilisation des données de laboratoire pour créer un modèle prédictif |
| qui essaie de prévoir ce qui se passe sur le terrain, vous savez que ce sera toujours un problème précaire d'utiliser ces données de laboratoire pour faire des prédictions à ce sujet moins |
| champ contraint concerné. Mais on va essayer quand même. Encore une fois, cela utilise cette désignation de santé de la colonie comme y. |
| Les prédicteurs, comme je l'ai mentionné plus tôt, vont finalement inclure plus que les protéines, mais par souci de simplicité, nous allons utiliser les protéines aujourd'hui. Et c'est |
| en utilisant JMP Pro 16.1, j'ai le complément XG boost que j'aime beaucoup et que je recommande vraiment. C'est plus une note pour moi, mais je veux mentionner une chose importante, et cela arrive à |
| un gros inconvénient de la protéomique et c'est de nature stochastique. Alors rappelez-vous que j'ai séquencé 86 protéines dans mes échantillons de laboratoire. Ce sont donc celles que j'aimerais utiliser et mon modèle prédictif. |
| Quand je suis allé là-bas et que j'ai mesuré les protéomes et mes échantillons de terrain, je n'ai pas obtenu ces 86 protéines, j'ai obtenu un ensemble de protéines complètement différent. |
| Donc, alors, j'ai dû essayer de comprendre quelles protéines étaient réellement trouvées et tous mes échantillons, donc cela s'est considérablement réduit. |
| Le nombre de protéines que je pouvais utiliser, il est en fait passé de 86 à 31 jusqu'à cinq protéines et cela m'inquiétait parce que je n'étais vraiment pas sûr que cinq protéines suffiraient à me donner un quelconque pouvoir prédictif, mais allons voir. |
| Donc cet ensemble de données est ici donc |
| en gros, j'ai pris un sous-ensemble de 31 protéines qui ont été trouvées dans tous mes échantillons de terrain, mais ce que je veux faire aujourd'hui, c'est que je veux vraiment me concentrer uniquement sur les protéines des coraux que j'ai échantillonnés en juillet |
| 2019. Je veux seulement connaître ces échantillons de corail car c'est avant l'événement de blanchissement. Je veux savoir s'il y a quelque chose que je peux détecter dans ces coraux avant qu'ils ne blanchissent |
| Donc, cela a fait tomber mon 31 à cinq, je vais donc essayer de créer un modèle prédictif avec ces cinq protéines. Et je vais utiliser ma nouvelle fonctionnalité préférée de JMP Pro qui est connue sous le nom de filtrage de modèle, car cela va me permettre de tester |
| plusieurs modèles différents en parallèle. Je vais donc mettre ma désignation de santé des coraux pour le laboratoire ici. Je vais mettre mes cinq protéines ici. |
| Je vais donner une chance à toutes ces différentes options, vous savez ce que je n'ai pas installé le boost XG sur cet ordinateur mais c'est bon, je pense que nous pouvons, |
| sera toujours en mesure de trouver un modèle décent. Je vais utiliser une validation croisée Kfold de cinq. Je veux certaines de ces options ici. |
| Et voyons ce que nous obtenons. |
| Cela va prendre un moment à exécuter car il va vérifier 20 modèles différents en parallèle, en utilisant toutes ces différentes combinaisons factorielles et nous avons ici quelques données de diagnostic, mais je veux en venir aux ensembles de validation. |
| Donc, ils sont essentiellement classés ici, nous avons donc un modèle à stimulation neuronale qui semble bien fonctionner. Parce que je suis préoccupé par l'exactitude, j'ai tendance à graviter vers le taux d'erreur de classification. |
| Nous avons un modèle de régression généralisé, vérifions-le donc je vais le sélectionner. Ça s'annonce plutôt bien. |
| Je vais le lancer. |
| Vous voyez tous les diagnostics ici, je veux prendre un peu de temps |
| pour regarder le profileur |
| parce que ça va me dire |
| quelles protéines contribuent le plus. |
| Donc ce que j'avais dit plus tôt, je m'excuse, je dois le réinitialiser maintenant. |
| J'ai généralement la possibilité de maximiser l'un de mes traitements, qu'il s'agisse d'un traitement sensible au blanchiment ou d'un traitement résilient au blanchiment. Ensuite, ce que je peux faire, c'est que je peux dire hé, montrez-moi ce qu'il faut pour être un corail résistant au blanchissement, donc je vais en fait minimiser la sensibilité au blanchissement |
| et |
| Eh bien, ce qu'il me montre, montre-moi une seule option. Je pense, tu sais quoi, c'est déjà ça a déjà été réglé comme ça alors c'est bon |
| Donc |
| ça me montre dans ce cas |
| comment la proportion d'échantillons diminue par rapport à la sensibilité au blanchiment lorsque j'ai modifié les niveaux de ces protéines, et cela pourrait être utile pour les choses |
| comme le génie génétique, si vous voulez essayer de trouver les protéines qui seront |
| les plus impliqués dans la résilience du corail. Vous allez vouloir jouer avec le Profiler, mais ce qui m'intéresse davantage aujourd'hui, ce sont les prédictions elles-mêmes, donc ce que je vais faire, c'est publier la formule de prédiction ici. |
| Vous remarquerez |
| l'une des protéines a chuté, donc l'une d'entre elles n'a pas été jugée utile dans la construction du modèle réel. |
| Et c'est quelque chose que je n'ai fait que ces deux ou trois derniers jours, croyez-le ou non. J'ai donc mes coraux de juillet dans ce tableau de données, et je veux comparer. |
| Je veux voir les prédictions qu'il fait à partir de ce tableau de données, alors allons-y et voyons ce qu'il a deviné sur la base de ce modèle de régression généralisé. Et je vais juste parcourir rapidement ici et vous dire, parce que ce ne sont que 12 échantillons, si oui ou non la supposition était bonne ou fausse, donc c'est |
| droit. Désolé, le r ne fonctionne pas sur cet ordinateur, croyez-le ou non, c'est vrai. |
| Droit. |
| Droit. |
| Oui, il y a certainement un moyen plus simple de le faire, mais parce que c'est faux. |
| Bon, maintenant ça marche à nouveau correctement. |
| Droit. |
| Droit et droit. |
| Donc, dans ce sous-ensemble de 12 échantillons, utilisez ce modèle de régression généralisée pour les protéines. |
| Il a obtenu la bonne probabilité de blanchiment dans 11 des 12 échantillons, ce qui est en fait vraiment cool, je veux dire que j'ai exécuté la simulation de différentes manières encore et encore, c'est en fait |
| mieux que ce que j'ai généralement fait, donc c'est 92 à 93 %, donc c'est vraiment excitant, surtout parce que c'est uniquement pour les protéines. Donc |
| disons, déjà parlé de cela, alors oui, donc ma moyenne de faire ce genre de simulation est d'environ 80 à 90% de précision. |
| Ce qui pour moi est incroyablement excitant. Pour un médecin, ce serait vraiment terrible. Si seulement tu as raison |
| vous savez, en ce qui concerne la perspective d'un arrêt cardiaque et 80 % de vos patients, ce serait un énorme échec, mais je pense |
| étant donné que c'est un peu nouveau pour les coraux, je vais bien, avec une précision de 80 à 90%. Et c'est ce que je n'ai pas mentionné |
| ce sous-ensemble de cinq protéines, qui a ensuite été réduit à quatre, qui ne regardait que le corail hôte. J'ai supprimé les protéines symbiotes, parce que je viens littéralement d'avoir ces données, il y a quelques semaines. |
| Lorsque j'ajoute ces protéines symbiotes, je pense que la précision ne fera qu'augmenter et je m'en souviendrai également. |
| J'utilisais des données de laboratoire pour faire des prédictions sur le comportement des coraux sur le terrain. Donc, vous ne vous attendriez pas à ce qu'il soit précis à 100%. Ce que j'aurais dû faire et ce que je vais faire, probablement dans les quelques heures suivant la fin de cette conférence, |
| J'ai toutes les données de terrain. J'ai toutes les données du labo. Je peux continuer et utiliser ces deux ensembles de données dans la formation et la validation. |
| Faire un modèle dans lequel je prédis le comportement des coraux sur le terrain. Et je suis convaincu que la précision avec cette approche ne fera qu'augmenter. Tu pourrais argumenter, |
| pourquoi voudriez-vous même utiliser les données de corail de laboratoire lorsque vous avez cet ensemble de données de terrain ? Et vous savez, je pense que cela pourrait être un point très valable. |
| D'un point de vue biologique, vous savez que la nature réelle de ces protéines est incroyablement intéressante pour moi et je viens de découvrir ce qu'elles étaient la nuit dernière. |
| Je manque de temps, donc je ne vais pas m'y attarder, mais il suffit de dire que ce sera aussi incroyablement intéressant que nous pourrons les exploiter. L'un d'eux est évolué et capture des proies, ce qui, je pense, peut être super cool pour |
| essayer de développer un mécanisme. |
| C'est-à-dire que ce sont de très petits ensembles de données, ce sont des dizaines d'échantillons. Alors, est-ce que je pense avoir fait le meilleur test de stress sur les coraux au monde ? |
| Non, c'est ça, c'est vraiment un travail en cours et il y a d'autres problèmes méthodologiques qui doivent être résolus, mais vraiment ce que je veux faire en fin de compte, c'est développer ce genre de stress |
| test afin que nous puissions aller là-bas et faire ce que j'appelle le triage des récifs coralliens. je pourrais prendre mes petits échantillons |
| faire mes analyses protéomiques ou autres analyses moléculaires, saisir les données dans JMP, |
| crache ces suppositions de résilience et je dis au directeur que ce récif ici semble être en très bonne forme et que ce soit pour l'instant, vous savez, gardez un œil dessus. |
| Celui-ci ici, tous les coraux ont été jugés sensibles au blanchissement par mon modèle. S'il y a quoi que ce soit que vous puissiez faire pour atténuer ou donner une chance à ces coraux - nettoyez la qualité de l'eau, réduisez |
| surpêche - ce sont ceux pour lesquels je pense que vous devriez trier vos efforts. C'est vraiment ce que je veux pouvoir faire avec ce genre d'ensembles de données. Alors bien sûr, les ensembles de données doivent croître. |
| Je veux les comparer à ces modèles basés sur la température qui existent, bien que l'échelle soit intrinsèquement différente. |
| Et je veux vraiment juste pouvoir avoir ce genre de visuel ou juste une carte où je dis juste que vous savez, voici les mauvais endroits ici les bons endroits. |
| Je vais faire tout le sale boulot, je veux pouvoir distiller cela en quelque chose qu'un manager ou un profane pourrait facilement digérer et je pense qu'une fois les problèmes résolus et une fois que nous en aurons un peu, vous savez plus grand ensembles de données, |
| incorporer plus d'espèces de coraux, étendre l'aire de répartition géographique, nous pourrions vraiment commencer à utiliser cette approche de modélisation prédictive de la santé des coraux dans |
| vous savez, en tant qu'outil d'aide à la décision. Donc, pas seulement pour la surveillance, mais pour la recherche de génotypes résilients qui pourraient être utiles à l'élevage de coraux pour la restauration. |
| Vous pouvez également utiliser cette approche pour suivre le succès des projets d'atténuation et des choses de cette nature, donc je pense qu'il y a beaucoup de potentiel pour ce genre de |
| approche de modélisation prédictive de la santé des coraux pour ce type de gestion marine plus proactive, et j'espère |
| c'est quelque chose que nous pouvons continuer à développer à la NOAA, Université de Miami dans les années à venir, d'autant plus que ces écosystèmes deviennent de plus en plus menacés. |
| Sur ce, je serais heureux de répondre à toutes vos questions. Je suis à nouveau je veux mentionner sur Je ne suis pas un modéliste de formation, donc je suis vraiment le bienvenu |
| Aucune suggestion. Ne considérez rien de tout cela comme un dogme, vous savez s'il y a des interprétations erronées flagrantes de données ou quelque chose comme ça, vous ne me blesserez pas et j'apprécierai certainement toutes les questions ou commentaires. |
| Sur ce, je terminerai mon exposé et serai heureux d'avoir de vos nouvelles. Merci. |
