Bien que les récifs coralliens constituent moins de 2 % des océans de la Terre, ils jouent un rôle essentiel dans la santé des océans et font partie des écosystèmes les plus diversifiés de la planète. Non seulement ils abritent des dizaines d'espèces marines, mais leur immense impact s'étend aux économies locales, soutenant la pêche, encourageant le tourisme et protégeant les rivages de l'érosion - un impact évalué à des milliards de dollars chaque année. Avec un rôle démesuré dans la réussite environnementale et économique, la protection de ces récifs fragiles devrait être une priorité mondiale, mais la santé des récifs coralliens dans le monde continue de décliner. Le changement climatique, en particulier, a accéléré la dégradation des récifs, et les scientifiques estiment maintenant que plus de la moitié des récifs coralliens du monde ont été perdus au cours des quatre dernières décennies en raison du changement climatique et d'autres facteurs associés à l'homme. Bien que les scientifiques comprennent largement les causes du blanchissement et de la mort (ultérieure) des récifs coralliens, prédire spécifiquement quels récifs sont les plus à risque, lesquels sont les plus résistants et lesquels devraient être prioritaires pour la conservation continue d'être l'un des principaux défis du domaine. Des organisations comme la Khaled bin Sultan Living Oceans Foundation cherchent des réponses à ces questions, et les scientifiques marins du monde entier investissent dans les efforts internationaux de recherche, de conservation et de restauration des récifs coralliens. Avec leur soutien, le Dr Anderson Mayfield, PhD, a consacré sa carrière à l'étude de la physiologie des coraux de récifs, affirmant que les scientifiques ont besoin d'une approche plus rigoureuse et statistique s'ils veulent comprendre - et atténuer - la dégradation des coraux en réponse à changements environnementaux avant qu'il ne soit trop tard. Les approches statistiques accélèrent la recherche dans un domaine où les scientifiques luttent contre le temps Dans le domaine de la biologie marine - où tant de choses sont cachées à la vue ordinaire - le premier défi des scientifiques est d'observer et de comprendre combien de coraux sont là-bas, où ils se trouvent , leur état de santé et les facteurs de risque auxquels ils sont confrontés. Documenter les changements de la santé des récifs au fil du temps est primordial pour comprendre comment cet écosystème fragile est affecté par des facteurs associés au changement climatique, tels que l'augmentation de la température et de l'acidité de l'eau de mer. Mais avec l'immédiateté de la menace qui pèse désormais sur les écosystèmes des récifs coralliens du monde entier, le Dr Mayfield - scientifique adjoint au Laboratoire océanographique et météorologique de l'Atlantique de la National Oceanic and Atmospheric Administration à Miami - estime qu'il est nécessaire d'être plus proactif en matière de sciences marines. , et en particulier les efforts de conservation marine. C'est pourquoi lui et ses collaborateurs plaident en faveur d'une approche statistique. La modélisation prédictive, dit-il, peut aider à déterminer quels récifs sont les plus sensibles au stress environnemental - et lesquels sont les plus résistants - permettant ainsi aux agences de financement de la conservation de prioriser les efforts d'atténuation ciblés. Les polypes coralliens sains reposent sur une relation endosymbiotique avec des algues microscopiques qui vivent dans leurs tissus. Ces algues donnent leur couleur au corail et constituent leur principale source de nourriture. Cependant, lorsque la température de l'eau augmente, la relation symbiotique est mise à rude épreuve et les algues commencent à partir, ce qui fait que le corail devient blanc ou "blanchit" et meurt de faim. "Certains coraux blanchiront malgré tout", explique le Dr Mayfield. "Mais il y a d'autres récifs où si nous atténuons certaines des pressions locales, ils auront plus de chances de survivre." Bien qu'il soit difficile de décider quels récifs méritent le plus d'être protégés, certains, comme une série de récifs dans le sud de Taïwan, ont fait preuve d'une grande résilience face aux pressions environnementales croissantes. "Cela me semble être un bon candidat pour un récif que nous devrions prioriser pour la conservation et la recherche [pour déterminer] pourquoi il est si résistant", dit-il. L'identification des facteurs de survie critiques peut permettre à des chercheurs comme le Dr Mayfield de mieux prédire quels récifs sont les plus sujets au stress et à contrecarrer le blanchissement futur ailleurs. Renforcer la puissance statistique des conclusions scientifiques Les modèles statistiques du Dr Mayfield représentent une rupture significative par rapport à sa dépendance antérieure à l'expérimentation avec des congénères coralliens cultivés dans des bassins de laboratoire où, selon lui, les résultats n'étaient pas suffisamment puissants sur le plan statistique pour tenir compte de la variation naturelle des espèces. En revanche, la modélisation statistique des « mégadonnées » lui permet d'utiliser des enquêtes de données mondiales (telles que celles entreprises lors de la récente expédition « Global Reef Expedition » de la Living Oceans Foundation, à laquelle il a participé) qui sont à la fois plus profondes et plus détaillées. géographiquement expansif que les données amassées par n'importe quel scientifique individuel. Par exemple, dans des articles récents publiés dans Platax (2018) et Journal of Sea Research (2019), le Dr Mayfield et ses co-auteurs ont examiné des ensembles de données provenant de régions sous-étudiées de l'archipel de Lau aux Fidji et du Pacifique Sud profond (îles australes de la France). Polynésie et les îles Cook), respectivement, en utilisant une combinaison de méthodes univariées et multivariées. De manière critique, les chercheurs ont exploré 12 facteurs environnementaux (par exemple, la température, la structure du récif, la biomasse des poissons) censés influencer la physiologie des coraux. Les modèles les mieux ajustés produits par la régression pas à pas et les moindres carrés partiels ont montré que seul un sous-ensemble de ces paramètres environnementaux évalués de manière routinière était nécessaire pour expliquer une partie importante de la variation de la réponse physiologique. Bien que plusieurs des modèles dans les études se soient avérés avoir une capacité prédictive relativement faible, le Dr Mayfield insiste sur le fait que la méthode est néanmoins une preuve de concept et met en valeur l'idée qu'il vaut la peine d'essayer d'utiliser des données précédemment collectées pour faire des prédictions sur le milieu marin. la santé des animaux. D'une calculatrice graphique à JMP® Lorsque le Dr Mayfield a commencé sa formation en biologie marine d'abord à l'Université Duke, puis à l'Université d'Hawaï, Manoa, il était loin d'être le fervent partisan des méthodes statistiques qu'il est aujourd'hui. N'ayant pas encore été exposé de manière réelle à des statistiques multivariées formelles - et parce que les variables des expériences de réservoir de son début de carrière étaient largement connues et étroitement contrôlées - Mayfield plaisante en disant que son analyse se limitait à ce qui pouvait être fait sur une calculatrice graphique ( ex., ANOVA unidirectionnelle). Cependant, la dépendance du Dr Mayfield à des outils rudimentaires comme les calculatrices et Microsoft Excel a dû changer à mesure que ses recherches s'étendaient à des projets plus axés sur le terrain pour lesquels un nouveau niveau de sophistication statistique était nécessaire. Heureusement, c'est à cette époque que Mayfield a également commencé à utiliser le logiciel de découverte statistique JMP. Maintenant, il n'utilisera plus rien d'autre. « Au début, j'utilisais JMP uniquement pour examiner les distributions et effectuer des analyses comparatives simples : tests t, ANOVA, régression linéaire, etc. J'ai probablement profité de 5 % ou moins de ce que JMP pouvait faire », se souvient-il. Finalement, cependant, le Dr Mayfield a décidé de poursuivre les 95% restants - une décision qu'il attribue non seulement à la façon dont il analyse les données, mais aussi à la façon dont ces données sont collectées. « Même lorsque je suis sur le récif, je vois des tableaux et des chiffres JMP, je réfléchis à la façon dont je peux tirer le maximum d'informations d'un échantillon », dit-il. Connaissant les statistiques et les capacités dont il dispose via JMP, le Dr Mayfield affirme qu'il peut prendre des décisions stratégiques sur où concentrer son attention et quels échantillons prélever lorsqu'il est sous l'eau. « C'est le genre de choses que je peux directement tester à l'avance avec JMP », déclare-t-il. De plus, le Dr Mayfield affirme qu'avec JMP, "même avec la même quantité de données, la quantité [d'informations] qu'il nous indique a augmenté de façon exponentielle". L'intégration des statistiques à l'interne limite également sa dépendance vis-à-vis des ressources statistiques externes, ce qui ajoute inévitablement plus de temps au processus de recherche. Et le temps est une ressource précieuse face à la crise croissante du blanchissement corallien. « Nous n'avons pas vraiment le luxe de rester assis pendant cinq ans et de réfléchir à la manière d'analyser les données », explique-t-il. "Il ne m'est jamais venu à l'esprit que je pourrais réellement utiliser certaines de ces idées avec le corail" Après avoir pris le temps d'approfondir ses compétences en modélisation au sein de JMP, le Dr Mayfield est habilité à faire preuve de créativité avec ses ensembles de données et à concevoir une approche statistique qui extrait précédemment informations cachées. Pour trouver des idées, il se tourne maintenant vers la façon dont d'autres entreprises et institutions gèrent leurs grands ensembles de données. Les analystes d'autres domaines utilisent régulièrement des données comportementales pour développer des algorithmes prédictifs concernant, par exemple, les préférences d'achat ou les calendriers de maintenance. Pourquoi les mêmes principes ne pourraient-ils pas être appliqués aux comportements des récifs coralliens et à leur survie ? "Nous ne pourrons peut-être pas prédire avec 100% de certitude si un corail va mourir", théorise le Dr Mayfield, mais "si nous avons déjà suffisamment de données sur la façon dont les coraux se sont comportés dans le passé ... nous pourrions dire en fonction de notre des données antérieures selon lesquelles une augmentation de température d'un degré [de l'eau de mer] entraîne une modification de 30 % de la croissance des coraux. Potentiellement, lui et ses collaborateurs peuvent utiliser l'enquête de données mondiale développée dans le cadre de la Global Reef Expedition de la Living Oceans Foundation pour faire la transition de l'explication à la prédiction. « C'est le genre de choses que je veux explorer maintenant que j'en sais plus sur ce que JMP peut offrir », déclare le Dr Mayfield. Il s'est toutefois empressé de faire écho à un message clé tiré des travaux pionniers de Galit Shmueli (2011) selon lequel, ce n'est pas parce qu'un ensemble de données excelle à expliquer les observations passées qu'il signifie ipso facto que ce même ensemble de données permettra nécessairement un pour faire des prédictions sur le comportement futur des animaux cibles. Cela ne veut pas dire que les capacités explicatives et prédictives ne sont jamais synchronisées ; juste qu'il faut valider empiriquement cette relation. Bien qu'il s'agisse encore d'une idée naissante, le Dr Mayfield est ravi d'explorer les opportunités offertes par les mégadonnées dans le domaine de la physiologie des coraux de récifs. Grâce aux nouveaux modèles développés dans JMP, il peut tester leur puissance prédictive avec un vaste ensemble de données de terrain. « Nous ne le saurons pas tant que nous n'aurons pas testé [un modèle] », dit-il, mais heureusement, JMP dispose de plates-formes intégrées qui prennent en charge ce type de test de précision de modèle ; lorsque vous créez vos modèles, JMP vous indique si votre modèle a fonctionné pour chaque échantillon. « Les plateformes de modélisation prédictive de JMP ont déjà les pièces du puzzle en place, elles attendent juste que ce type de données arrive pour que nous puissions jouer avec. Le Dr Mayfield dit qu'il a tiré parti non seulement des fonctionnalités de modélisation de JMP, mais également des plates-formes de mise en réseau neuronale et d'analyse des valeurs aberrantes. En ce qui concerne ce dernier, plutôt que de rejeter les données des coraux affichant un comportement aberrant (c'est-à-dire les valeurs aberrantes), il soutient que, dans de nombreux cas, ces individus au fonctionnement étrange - qui ont tendance à être les plus résistants au stress dans ses ensembles de données - pourraient en fait être celles qui intéressent le plus les physiologistes. En d'autres termes, de telles fonctionnalités de JMP permettent au Dr Mayfield d'identifier les biopsies coralliennes qu'il devrait prioriser dans le cadre de la limitation du monde réel selon laquelle, dans de nombreux cas, les fonds sont insuffisants pour analyser chaque biopsie à sa pleine capacité. Accélérer la recherche grâce à la transparence des données Comme le Dr Mayfield en est douloureusement conscient, de nombreuses données languissent inutilisées par les chercheurs qui manquent de temps ou de connaissances statistiques pour les analyser. De plus, compte tenu de la pression à publier et de la concurrence entre scientifiques, la plupart sont réticents à partager leurs données (même celles qu'ils ont déjà utilisées dans des travaux publiés). Avec un problème aussi urgent que le blanchissement des récifs coralliens, le partage de données pourrait être un facteur clé pour accélérer l'état de la science et déterminer les stratégies de conservation les plus efficaces. « Surtout dans notre domaine, [les scientifiques] devraient être plus ouverts sur la façon dont ils analysent les données et faire de réels efforts pour les diffuser. Il ne sert à rien de rester assis devant un ordinateur », dit-il. Et le Dr Mayfield prêche par l'exemple : JMP lui donne les outils pour promouvoir la transparence dans ses propres recherches, comme les fonctionnalités HTML interactives qui permettent des analyses de données en temps réel. « JMP m'a donné tellement d'idées – de nouvelles façons de rendre mes données plus interactives, pas seulement en termes de visualisation, mais aussi de montrer aux gens le processus de réflexion derrière la façon dont je les ai analysées », dit-il. Outre la publication d'ensembles de données sur son site Web personnel coralreefdiagnostics.com, le Dr Mayfield utilise désormais JMP Public pour diffuser des visualisations dynamiques. La capacité de filtrage des données du logiciel, dit-il, permet à ses collaborateurs et à d'autres personnes intéressées de "trouver" des coraux présentant certaines caractéristiques dans l'ensemble de données - un corail blanchi de Fidji qui surexprime des protéines fluorescentes, par exemple. Cette fonctionnalité de JMP Public permettra aux collaborateurs actuels et futurs d'identifier rapidement les échantillons qu'ils souhaitent analyser plus en détail, qu'il s'agisse de biopsies archivées ou des coordonnées GPS des colonies de coraux initialement échantillonnées elles-mêmes. > Découvrez une analyse en composantes principales dans JMP Public montrant des données sur les récifs de Fidji "La plupart des gens s'endormiront si vous leur donnez une conférence d'une heure sur les statistiques, mais peut-être s'ils pouvaient juste voir comment vous êtes passé de ce tableau de données à ce chiffre ... les téléspectateurs auraient alors plus confiance en vos données. Le Dr Mayfield espère qu'en divulguant les détails de ses propres recherches et en renforçant la reproductibilité de ses méthodes, il pourra encourager ses collègues vers une transparence similaire, rassemblant le domaine dans la recherche de solutions tangibles au déclin des récifs coralliens. "Nous avons peut-être déjà toutes les données dont nous avons besoin pour résoudre certains problèmes liés aux récifs coralliens", déclare le Dr Mayfield. "Nous ne les analysons tout simplement pas de la bonne manière." JMP pourrait changer cela. Et maintenant, la recherche du Dr Mayfield n'est limitée que par les questions qu'il pose. Références Mayfield AB, Dempsey AC, Inamdar J, Chen CS (2018), Une plate-forme statistique pour évaluer la santé des coraux à l'ère du changement climatique mondial-I : Une étude de cas de l'archipel Lau des Fidji.Platax 15, 1-35. Mayfield AB, Chen CS, Dempsey AC (2019), Modélisation de la variation médiée par l'environnement dans la physiologie des coraux de récifs.Journal of Sea Research 145, 44-54. Shmueli G (2011), Expliquer ou prévoir ?Sciences statistiques 25(3), 289-310.
