| Transcription |
| Bonjour à tous, je m'appelle Anderson Mayfield et je suis assistant scientifique à l'Institut coopératif d'études marines et atmosphériques 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 consisté à développer des outils permettant de prédire le sort des coraux récifaux. |
| Il s'agit en fait d'une mise à jour, ou d'une continuation, de ce dont j'ai parlé l'année dernière, lors de mon discours au Discovery Summit, mais je sais que beaucoup d'entre vous ne l'ont peut-être pas entendu ou même si vous l'avez entendu |
| vous ne vous souviendrez peut-être pas de tout, ce n'est pas grave, 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, donnez-moi un petit récapitulatif de ma situation de l'année dernière. |
| De manière vraiment passionnante, probablement pas deux mois après la conférence du Discovery Summit de l'année dernière, j'ai fait une sorte de grande avancée dans ma modélisation prédictive des coraux. |
| des progrès et cela est dû en grande partie à certaines des nouvelles fonctionnalités et à JMP Pro, je vais donc partager ce genre de données fraîchement sorties de la presse aujourd'hui. |
| Et cela nous amène à cette idée : pouvons-nous prédire le sort des colonies de corail individuelles ? |
| Donc, prédire le sort d'un récif corallien, donc de l'ensemble de l'assemblage de corail, c'est en fait plus facile parce que les récifs coralliens sont fondamentalement en mauvais état partout dans le monde. |
| En raison de la hausse des températures de l'eau de mer, les coraux abritent des algues dinoflagellées vivant à l'intérieur de leurs cellules. Elles effectuent la photosynthèse comme une plante et se déplacent. |
| L'énergie qu'ils produisent pour leur corail hôte. Le problème, c'est que lorsque l'eau devient trop chaude, cela perturbe leur capacité à réaliser correctement la photosynthèse. |
| Les coraux les digèrent ou les expulsent, le résultat final est le même : les coraux meurent de faim. |
| Et c’est un problème qui touche le monde entier. Donc, en prédisant le sort d’un récif corallien, nous savons déjà que ce sont des écosystèmes en déclin. |
| Mais au niveau individuel, on observe une hétérogénéité : certaines espèces de coraux s'en sortent mieux que d'autres, certains génotypes au sein des espèces s'en sortent mieux que d'autres, qui sont résistants au blanchissement alors que d'autres y sont sensibles. |
| Donc, quelque chose qui m’a intéressé tout au long de ma carrière est de savoir ce qui motive cette résilience et est-ce quelque chose que nous pouvons réellement prédire ? |
| Je compare donc cela à un actuaire du corail. Pouvez-vous m'envoyer une biopsie de votre corail préféré ? Je pourrai faire quelques analyses et vous dire : |
| vous savez que 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 effectuons des relevés sur place et quantifions la quantité de coraux morts. |
| Ce sont donc des données importantes qui doivent être collectées, mais cette approche n'a pas vraiment rendu service aux coraux. Ce serait analogue. |
| à un médecin disant à son patient qui venait d'avoir une crise cardiaque, hé, vous aviez une tension artérielle vraiment élevée, vous savez que ce patient aurait aimé savoir cela |
| des semaines, des mois, des années à l'avance, afin qu'ils puissent agir de manière proactive : médicaments, changement de mode de vie, vous savez, une meilleure alimentation et de l'exercice. Donc |
| vous savez, je pense qu'il est inacceptable d'évaluer la santé des humains de manière rétroactive, alors pourquoi ne pouvons-nous pas avoir ce type 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 essaie de faire |
| projections ou prédictions sur la santé des coraux. |
| Ils utilisent exclusivement la température car il existe un 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. |
| Il s'agit d'un rapport des Nations Unies publié cette année, dont de nombreux auteurs travaillent à la NOAA. |
| L'année du début de ce qu'on appelle le blanchissement annuel sévère. C'est donc l'année où le blanchissement commence à se produire chaque été. |
| les coraux peuvent se remettre du blanchissement, ils peuvent acquérir de nouveaux symbiotes, ils peuvent manger, |
| ils peuvent résister à la tempête, dans une certaine mesure, mais lorsque le blanchissement commence à se produire chaque année, ils perdent cette capacité |
| pour se rétablir, c'est pourquoi je parle d'un point de non-retour. C'est assez sombre, car on peut voir |
| certaines de ces années en rouge, 2015, 2020, c'est évidemment déjà passé, et ceci est 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 tout à fait vrai. Certes, certains récifs au sein de ces pixels blanchissent déjà chaque année, mais beaucoup d'autres 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 |
| Ils ne tiennent pas compte de ce qui est là, ni même de la présence de coraux. Ils se contentent d'observer les variations de température. |
| Ils ne prennent donc pas en compte la question de savoir s'il existe ou non des espèces résilientes, s'il existe des génotypes résilients, mais il faut alors aller plus loin, car 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, je pense, n'est pas suffisant, car vous pouvez avoir un récif qui |
| est absolument tapissé de coraux comme celui-ci, que vous voyez ici sur cette image. |
| Un écologiste pourrait même dire : « Hé, ça a l'air vraiment sain, il y a une grande abondance de coraux, l'eau semble assez claire, il n'y a pas beaucoup d'algues, vous savez, même pour un œil averti, vous pourriez |
| je suppose que c'est un récif sain mais si je sais personnellement en tant que physiologiste corallien qu'il s'agit d'un récif corallien à faible résilience parce que ces espèces sont envahissantes, ce sont elles qui ne conservent pas beaucoup d'énergie |
| dans les réservoirs pour quand le niveau de l'eau de mer monte, d'où cette déconnexion inhérente entre l'abondance des coraux et la santé. |
| Mais à bien y réfléchir, ce n'est pas si surprenant. Nous ne gérons pas la santé humaine de cette façon. Je ne me promène pas dans le centre-ville de Miami, où j'habite, en disant : « Tiens, ce quartier compte un million d'habitants. » |
| c'est deux fois plus sain que ce quartier d'ici avec un demi-million d'habitants, je veux dire que pour un économiste, ça pourrait être plus sain. |
| Mais si l'on examine réellement la santé des habitants, il n'y a peut-être pas de corrélation. On pourrait se dire : « Hé, cette grande ville a… » |
| Vous connaissez mieux les soins de santé qu'une petite ville. Dans certaines situations, il pourrait donc y avoir un lien entre la densité de population |
| et la santé humaine, mais vous pouvez trouver tout autant d'endroits où ce n'est pas le cas, vous savez. |
| Les zones à forte densité de population ont tendance à avoir plus de criminalité, par exemple, donc cela me stupéfie que nous gérons toujours cela de cette façon. |
| ou tenter d'émettre des hypothèses sur la santé des organismes marins revient simplement à compter ce qui existe. Je pense |
| tu sais que tu ne ferais pas ça avec des gens, et je pense que nous pouvons faire mieux. |
| Ce que je souhaite vraiment faire, ce n'est pas seulement examiner la température. Elle sera essentielle pour comprendre et obtenir de l'aide, mais pas de manière isolée. |
| De même, les facteurs écologiques, l'abondance des organismes et la biodiversité seront également des éléments essentiels à évaluer. Cela ne nous renseignera pas sur la persistance et la longévité en soi. |
| Ce que je veux faire, c'est prendre en compte ces éléments, mais aussi la santé physiologique et réelle des organismes dans ces écosystèmes. |
| c'est un modèle très complexe et alambiqué et je n'ai pas encore vraiment compris comment il va être présenté, ni comment il va fonctionner |
| Pour l'instant, mais j'ai quelques idées. Aujourd'hui, je souhaite me concentrer sur ce que j'ai encerclé ici : utiliser les données physiologiques pour créer un modèle prédictif capable de prédire si un corail résistera au blanchissement ou y sera sensible. |
| Et pour ce genre d’analyses prédictives, je me tourne vers la biologie moléculaire, car vous devriez voir des changements subcellulaires dans le comportement. |
| qui reflètent une physiologie anormale avant même que l'on ne remarque une anomalie à l'œil nu. Revenons donc à cette crise cardiaque. |
| analogie, vous allez documenter des niveaux élevés de cholestérol ou d'hypertension artérielle chez un individu des semaines, des mois, voire des années avant qu'il ne soit susceptible d'en avoir |
| Arrêt cardiaque, et c'est pourquoi, quand on consulte un médecin, on lui fait une prise de sang. Nous disposons de biomarqueurs bien développés, comme la glycémie et le cholestérol. |
| Pour faire des suppositions sur votre santé future. Ils ne pourront pas vous dire quand vous allez mourir, mais ce sont des |
| des biomarqueurs et des analytes à fort pouvoir prédictif pour votre avenir en matière de santé. |
| Le cholestérol n'est pas un biomarqueur particulièrement efficace pour le corail, mais d'autres facteurs peuvent l'être, et c'est pourquoi, 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 |
| Cela peut refléter un état de stress ou de résilience. J'ai débuté dans le domaine de l'expression génétique, et donc des ARN messagers. |
| Mais récemment, je me suis orienté vers la recherche protéomique, simplement parce que ce sont les protéines qui effectuent le travail dans les cellules. |
| souvent, vous ne voyez pas de forte corrélation entre l’expression de l’ARNm et les niveaux de protéines. |
| Les ARNm pourraient encore être de très bons biomarqueurs diagnostiques, mais ils ne seront pas très utiles pour les mécanismes. En tant que physiologiste, je souhaite avoir |
| mon gâteau et le manger aussi, donc je veux pouvoir savoir ce qui se passe dans mes cellules coralliennes, comment les cellules coralliennes réagissent aux températures élevées, quelles protéines sont impliquées dans l'acclimatation thermique. |
| C’est le genre de questions qui peuvent être traitées par ce que nous appelons la protéomique, qui est l’assemblage de toutes les protéines d’un échantillon. |
| Vous obtenez donc les données mécanistes, mais vous pouvez également utiliser ces protéines comme biomarqueurs informatifs sur la santé. C'est donc en quelque sorte ma diapositive où j'essaie de condenser 20 ans de recherche en une seule diapositive juste pour que tout le monde soit au courant. |
| Déterminer la gamme optimale d'analytes. Je viens de parler des protéines. Est-ce que je pense que les protéines sont la solution miracle et qu'elles ne seront jamais un meilleur indicateur à mesurer chez un corail ? |
| C'est pourquoi je coche cette case : absolument pas. Vous verrez plus tard dans la présentation que l'utilisation des protéines pour faire des inférences sur la santé pose problème. Il existe probablement une meilleure solution, donc ce travail est encore en cours. |
| Malheureusement, les coraux ne sont pas des organismes modèles. Pour toutes ces mesures, j'ai donc dû passer des années à développer moi-même la méthodologie, notamment en laboratoire moléculaire. |
| Vous souhaitez utiliser n'importe quel type d'analyte, qu'il s'agisse d'un gène, d'une protéine, d'un lipide, comme biomarqueur, vous devrez 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 variations physiologiques à travers le cycle lumière-obscurité, à travers le cycle des marées, au fil des saisons, ce sont en quelque sorte des maux non sexy, mais en quelque sorte nécessaires |
| projets nécessaires pour modéliser la santé des coraux. Une fois que vous aurez compris comment les coraux évoluent au quotidien, vous pourrez |
| ces études sur les défis environnementaux où vous exposez les coraux à des facteurs de stress |
| ou bien en laboratoire ou bien vous étudiez les régimes de stress à travers les gradients environnementaux sur le terrain. |
| Et c'est en fait ce que le domaine du corail dans son ensemble a fait de mieux, il existe des milliers d'articles sur la physiologie environnementale du corail et je vais parler un peu d'un tel exemple plus tard dans la conférence. |
| Mais là où nous sommes bloqués et où vous ne voyez aucun travail en ce moment, c'est cette idée que j'ai développée d'utiliser les données sur la santé des coraux pour générer des modèles prédictifs de la sensibilité au stress des coraux, c'est donc ce dans quoi j'essaie de faire des progrès. |
| Et je pense que c'est parce que la plupart des physiologistes et des biologistes moléculaires sont beaucoup plus familiers avec le 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 en grande partie ce qui a fait ma carrière jusqu’à présent. |
| Il est plus facile de publier ce genre d'articles. Augmentez la température de l'aquarium du récif corallien et observez les niveaux de protéines. J'ai publié dix articles sur le sujet, et ce type de travail est indispensable pour y parvenir. |
| cette approche prédictive. Ceci étant dit, je souhaite personnellement opérer ce changement, |
| un croque-mort qui rédige effectivement des nécrologies sur les coraux, en substance, ce que sont ces journaux, ils génèrent des données utiles mais ils ne font aucun bien aux coraux. |
| Et nous prenons les données que nous avons obtenues à partir de ces projets intrinsèquement descriptifs et les utilisons à des fins prédictives, pour essayer de comprendre |
| Quels coraux seront les gagnants et les perdants du changement climatique ? Passons donc du rôle d'entrepreneur de pompes funèbres à celui de vétérinaire ou d'actuaire dont j'ai parlé plus tôt. |
| Et je ne veux pas vous donner l'impression que je suis, vous savez, incroyable. |
| Modélisateur. C'est un domaine que j'ai appris par moi-même et que j'ai intégré au fur et à mesure, mais j'attribue une grande partie de mon succès à ce domaine et à cette transition fluide entre des tâches descriptives et prédictives. |
| Ceci est motivé par JMP car ma familiarité avec la plateforme Fit Model, par exemple, m'a vraiment facilité la tâche |
| pour faire en sorte que cette description passe à la prédiction, par exemple, ce que j'aurais fait dans toute ma carrière jusqu'à il y a environ un an ou deux, c'est l'exemple de gauche. |
| Vous voyez ces protéines coralliennes dans la case Y. Ce sont des numéros d'accession ésotériques ; inutile d'y prêter attention, il s'agit simplement de protéines. |
| Construisez des effets de modèle montrant les choses qui m'intéresseraient : la température, le génotype du corail, le moment où ils ont été échantillonnés, des choses de cette nature, et vous pourrez publier un bel article. |
| J'observe ce genre d'ensembles de données. Ce que je fais, c'est inverser la logique : je prends toutes ces protéines et je les transfère dans le modèle de construction. |
| boîte, à côté des données expérimentales et/ou environnementales mais que va-t-il y avoir dans le y |
| Ce sera ce que j'appellerai ici la susceptibilité au blanchissement des coraux. Je lui donnerai un autre nom plus tard, mais l'idée reste la même : il s'agit de la probabilité qu'un corail blanchisse. |
| Je pense donc que JMP a été vraiment utile pour m'aider à passer d'un domaine purement descriptif à une biologie plus intuitive et prédictive. |
| Je souhaite donc récapituler un peu les éléments descriptifs et présenter certains de mes outils dans JMP Pro. |
| Un package en particulier, dont je suis un grand fan. Je vais donc explorer un petit ensemble de données provenant de ce corail, l'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 nous n'avons pas le luxe de travailler avec tous les coraux, donc nous devons travailler avec ceux qui sont déjà intrinsèquement un peu plus forts. |
| Nous avons donc pris des coraux de différents récifs, les avons exposés à différentes températures, à 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 |
| Je souhaite aborder ce sujet, ce qui est très similaire à ce que j'aurais montré précédemment. Voici ma boîte modèle. Je fais beaucoup de tests univariés pour déterminer quelles protéines sont |
| Je suis principalement affecté par la température, par l'emplacement du récif, etc. Je réalise beaucoup de travaux multivariés : analyse en composantes principales, mise à l'échelle multidimensionnelle. |
| Nous recherchons des relations entre les échantillons et analysons les effets multivariés des traitements. Nous allons aborder certains de ces aspects dans un instant. L'année dernière, j'ai présenté un graphique d'échelle multidimensionnel, que j'ai ensuite publié. |
| Dans la plateforme multivariée JMP Pro 16 – en réalité, cela aurait été 15, mais je veux simplement vous montrer ici : ne vous perdez pas trop dans les détails. Et je m'excuse si vous êtes daltonien. |
| Mais les trois échantillons en vert, ceux du bas à droite, sont des coraux témoins, donc à la température de contrôle. Les trois en haut sont |
| À 32 degrés, ce qui est quasiment fatal pour la plupart des coraux. Après plusieurs semaines d'exposition, on constate que leurs protéomes, c'est-à-dire leurs profils protéiques, commencent à se stabiliser, ce qui est important. |
| Vous devez savoir qu’il existe des effets de la température sur le protéome avant de réaliser tout type de modèle prédictif. |
| Ces données portaient sur la présence et l'absence d'une protéine, et concernaient environ sept ou huit cents protéines. |
| Depuis lors, la méthodologie s’est améliorée, c’est donc une bonne chose de travailler en biologie moléculaire, les méthodes s’améliorent toujours. |
| J'ai donc pris les mêmes échantillons, mais plutôt que de mesurer sept ou 800 protéines en tant que présence ou absence, j'ai pris un sous-ensemble de 86. |
| Mais les données sont désormais entièrement quantitatives. J'ai donc, vous savez, presque dix fois plus de données. |
| moins de protéines, mais la résolution en termes de concentration est bien plus élevée. L'ensemble de données que je vais utiliser maintenant ne contient donc que 86 protéines. |
| il s'agit d'une distribution typique de ce à quoi ressemblent ces protéines, elles ne sont jamais distribuées normalement, elles sont toujours asymétriques, ce qui me limite en termes d'utilisation d'approches exclusivement paramétriques, mais ce n'est pas un problème |
| avec JMP. |
| Passons maintenant à une table JMP. |
| Voici donc le premier élément que je souhaite vous montrer. Vous y trouverez essentiellement les deux caractéristiques de ce tableau sur lesquelles je souhaite que vous vous concentriez : |
| Sa nature est vaste. La protéomique est donc coûteuse. 200 $ l'échantillon, mon budget est limité, et dans cette expérience particulière, je n'avais que 20 échantillons. |
| Mais j'ai 86 protéines. Cela signifie que je ne peux pas effectuer d'ANOVA multivariée classique pour rechercher les effets du traitement, mais cela ne signifie pas |
| Je ne peux réaliser aucune analyse multivariée utile. Les développeurs de JMP m'ont suggéré une approche astucieuse : utiliser ma mise à l'échelle multidimensionnelle traditionnelle. Voici donc mes 86 protéines, converties en transformées. Je les afficherai ici. |
| Et je sais, pour avoir déjà fait cela, que quatre dimensions vont me donner une très bonne solution. |
| Voici donc le graphique de mise à l'échelle multidimensionnelle, ce sont les différents destins de mon échantillon, donc des contrôles sains, en blanchiment actif, nous y reviendrons plus tard. |
| Mais ce que je veux faire ici, c'est regarder le stress, je vois, d'accord, il devient un peu élevé, généralement en dessous du point un. |
| Je pourrais réduire encore plus le stress en augmentant le nombre de dimensions, mais je pense que quatre dimensions suffiront, alors ce que je vais faire |
| Je vais enregistrer ces coordonnées. Je pourrais aussi enregistrer la matrice de similarité, car je suis plus intéressé par la similarité entre ces échantillons. Je vais donc les prendre. |
| et ils vont maintenant être mes (???), donc 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 modèle, je veux que ce soit fait. Laboratoire CHD, qu'est-ce que ça veut dire ? C'est la désignation de la santé du corail, c'est-à-dire si le corail était résilient ou stressé. |
| Alors oups. |
| Il s'agit donc de BLR, ce qui signifie « résistant au blanchiment », terme que j'utiliserai tout au long de la présentation. BLS, « sensible au blanchiment », examine un graphique de ces quatre dimensions pour ces deux groupes d'échantillons. Je vais donc effectuer 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 résistants au blanchissement ont un protéome significativement différent de celui des coraux sensibles au blanchissement, ce n'est pas très significatif, c'est un peu à la limite, mais |
| Avec un tel ensemble de données environnementales, je serais ravi de le publier. Une autre solution, probablement plus judicieuse, consiste à utiliser ces mêmes quatre coordonnées. |
| La MANOVA va devenir délicate 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 en fait utiliser la plate-forme Partial Least Squares dont je suis un grand fan. |
| 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 court ? |
| En fait, je vais réduire le KFold à quatre simplement parce que l'ensemble de données est si petit. |
| Et ce n'est pas exactement le résultat 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 réellement vous montrer. |
| C'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. |
| En fait, tout ce que je veux vous montrer, c'est ceci, cela semble 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 et méconnu dans l'ensemble du package JMP Pro. |
| Juste en raison de tout ce que vous pouvez gagner à partir de ce chiffre, donc cela montre où mes échantillons se situent les uns par rapport aux autres, alors je peux superposer mes facteurs environnementaux, génotype, température du site, temps. |
| Dans ce cas, j'utilise les coordonnées, donc les y seront plus difficiles à interpréter, mais j'aurais pu le faire également avec les données brutes, et vous pourriez alors vraiment commencer à voir comment |
| vos analytes, vos variables environnementales et vos échantillons sont tous des types de maillage et je pense que c'est un outil d'exploration vraiment puissant qui peut être moins familier à certains d'entre vous. |
| C'est l'un de mes outils descriptifs multivariés préférés, que j'utilise avec le package JMP Pro. Il s'agissait de données expérimentales, et nous avons mené ces expériences. |
| Ces coraux sont mes patients. Ils sont sessiles. Je sais exactement où les trouver, là-bas sur le récif. |
| Je peux les prélever à différentes saisons. Je fais de minuscules biopsies pour que leur santé ne soit pas trop perturbée. |
| J'ai donc ces échantillons de coraux à travers l'espace et le temps et je sais quand ils blanchissent, |
| Où blanchissent-ils ? Ceux qui ont blanchi et ceux qui ne l'ont pas fait. Je peux désormais remonter le temps grâce aux archives et analyser les coraux. |
| qui n'ont pas encore blanchi et j'essaie de voir si je peux faire des prédictions sur ceux qui l'ont fait et ceux qui ne l'ont pas fait. |
| Donc, juste pour vous donner un peu plus d'informations sur les sites qui se trouvent ici dans les Upper Florida Keys, 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, on voit toujours de gros coraux en bonne santé, pas partout, mais à certains endroits. |
| En mer, 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 voudrez avoir un mélange des deux. |
| Il s'agit d'un graphique rapide que j'ai créé avec Graph Builder, et qui examine les scores de couleur. Il faut donc obtenir un score de cinq. Cinq signifie que vous êtes en parfaite santé. |
| Zéro signifie que vous êtes d'un blanc éclatant et que vous êtes sur le point de mourir. En réalité, trois ou quatre ans, c'est assez stressant. Comme vous pouvez le voir ici en août. |
| nous sommes au milieu d'un épisode de blanchissement, nous avons un blanchissement assez important sur ces quatre sites, même les sites côtiers les plus résilients 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 jargonneuse de la santé des coraux que j'ai mentionnée plus tôt. |
| En gros, vous savez que je veux que cela soit finalement ou éventuellement une variable continue, peut-être de 1 à 10. |
| Pour l'instant, nous essayons de prédire l'une des trois catégories suivantes : soit vous êtes résilient ou résistant au blanchiment, soit vous êtes sensible au blanchiment, soit vous êtes intermédiaire. La résistance au blanchiment sera donc représentée par cette ligne verte en haut, et votre score de couleur ne changera pas vraiment. |
| Au cours du blanchissement. Il s'agit d'un autre tracé du générateur de graphiques, qui examine 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 fortement puis récupérer, soit, dans certains cas, ne pas récupérer complètement. Voici donc les trois phénotypes qui constitueront les « y » et mon modèle. |
| Et c'est intentionnellement compliqué, ne vous inquiétez pas ! Il s'agit essentiellement de montrer les différentes manières de construire un modèle. À gauche. |
| vous verrez quelles données vous allez utiliser pour former et valider le modèle. |
| Le modèle lui-même : qu'allez-vous utiliser pour le tester et que cherchez-vous à prédire ? Si vous utilisez uniquement des données de coraux de laboratoire, |
| pour créer un modèle prédictif dans lequel vous le testez avec davantage de données de laboratoire, |
| Cela nous permettra de prédire la santé des coraux en laboratoire, mais ce n'est pas vraiment notre objectif. C'est acceptable pour la publication, mais nous voulons savoir, nous voulons pouvoir prédire ce qui se passe sur le terrain. |
| Mais ensuite, vous vous retrouvez face à cette question : que pensez-vous de l’utilisation des données de laboratoire pour créer un modèle prédictif ? |
| qui tente 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 restreint impliqué. Mais nous allons quand même essayer. Donc, encore une fois, nous utilisons cette désignation de santé de colonie comme « y ». |
| Les prédicteurs, comme je l'ai mentionné plus tôt, ne se limiteront pas aux protéines, mais, par souci de simplicité, nous utiliserons aujourd'hui les protéines. Et voici |
| J'utilise JMP Pro 16.1 et j'utilise le module complémentaire XG Boost que j'apprécie particulièrement et que je recommande vivement. Ceci est une note personnelle, mais je tiens à souligner un point important : |
| L'un des principaux inconvénients de la protéomique est sa nature stochastique. 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. |
| Lorsque je suis allé là-bas et que j'ai mesuré les protéomes et mes échantillons sur le terrain, je n'ai pas obtenu ces 86 protéines, j'ai obtenu un ensemble de protéines complètement différent. |
| J'ai donc dû essayer de déterminer quelles protéines avaient été réellement trouvées dans tous mes échantillons, ce qui a considérablement réduit le nombre de protéines. |
| Le nombre de protéines que je pouvais utiliser est passé de 86 à 31, jusqu'à cinq protéines, ce qui m'inquiétait car je n'étais pas vraiment sûr que cinq protéines seraient suffisantes pour me donner un quelconque pouvoir prédictif, mais voyons 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 vraiment me concentrer uniquement sur les protéines des coraux que j'ai échantillonnés en juillet |
| 2019. Je souhaite uniquement connaître ces échantillons de coraux, car ils datent d'avant le blanchissement. Je voudrais savoir s'il y a quelque chose que je peux détecter dans ces coraux avant qu'ils ne blanchissent. |
| Cela a ramené mon score de 31 à cinq. Je vais donc essayer de créer un modèle prédictif avec ces cinq protéines. J'utiliserai ma nouvelle fonctionnalité préférée de JMP Pro, le criblage de modèles, car cela me permettra de tester |
| Plusieurs modèles différents en parallèle. Je vais donc placer ici ma désignation de santé corallienne pour le laboratoire. Je vais placer ici mes cinq protéines. |
| Je vais donner une chance à toutes ces différentes options, vous savez quoi ? En fait, je n'ai pas installé XG Boost sur cet ordinateur, mais ce n'est pas grave, je pense que nous pouvons, |
| Je pourrai toujours trouver un modèle correct. Je vais utiliser une validation croisée Kfold de cinq. J'aimerais avoir certaines de ces options ici. |
| Et voyons ce que nous obtenons. |
| Cela va prendre un moment à exécuter car cela va vérifier 20 modèles différents en parallèle, en utilisant toutes ces différentes combinaisons factorielles et nous avons ici des données de diagnostic, mais je veux passer directement aux ensembles de validation. |
| Ils sont donc classés ici, ce qui nous donne un modèle neuronal optimisé qui semble performant. Soucieux de la précision, je me concentre généralement sur le taux d'erreur de classification. |
| Nous avons un modèle de régression généralisée. Vérifions-le ; je vais donc le sélectionner. Il a l'air plutôt bien. |
| Je vais le faire. |
| Vous voyez tous les diagnostics ici, je veux prendre un peu de temps |
| pour regarder le Profiler |
| parce que cela va me dire |
| quelles protéines contribuent le plus. |
| Donc ce que j'avais dit plus tôt, je m'excuse, je dois le réinitialiser maintenant. |
| Je souhaite généralement maximiser l'un de mes traitements, qu'il s'agisse d'un corail sensible ou résistant au blanchiment. Ensuite, je peux dire : « Montrez-moi ce qu'il faut pour devenir un corail résistant au blanchiment », afin de minimiser la sensibilité au blanchiment. |
| et |
| Eh bien, ça ne me montre qu'une seule option. Je pense que c'est déjà réglé comme ça, donc c'est bon. |
| Donc |
| ça me montre dans ce cas |
| comment la proportion d'échantillons tombe en fonction de la sensibilité au blanchiment lorsque j'ai modifié les niveaux de ces protéines, et cela pourrait être utile pour certaines choses |
| comme le génie génétique, si vous voulez essayer de trouver les protéines qui vont être |
| Je suis particulièrement impliqué dans la résilience des coraux. Vous allez vouloir tester le profileur, mais ce qui m'intéresse aujourd'hui, ce sont les prédictions elles-mêmes. Je vais donc publier la formule de prédiction ici. |
| Vous remarquerez |
| l'une des protéines a été abandonnée, donc l'une d'entre elles n'a pas été jugée utile dans la construction du modèle réel. |
| Et croyez-le ou non, je n'ai fait ça que ces deux ou trois derniers jours. J'ai donc mes coraux de juillet dans ce tableau de données, et je veux les comparer. |
| Je veux voir les prédictions qu'il fait à partir de ce tableau de données. Voyons donc ce qu'il a deviné à partir de ce modèle de régression généralisée. Je vais rapidement passer en revue ces données et vous dire, comme il ne s'agit que de 12 échantillons, si l'estimation était juste ou fausse. |
| c'est vrai. Désolé, le r ne fonctionne pas sur cet ordinateur, croyez-le ou non, c'est vrai. |
| Droite. |
| Droite. |
| Oui, il existe certainement un moyen plus simple de le faire, mais c'est une erreur. |
| Bon, maintenant ça marche à nouveau, n'est-ce pas ? |
| Droite. |
| C'est vrai et c'est vrai. |
| Donc, dans ce sous-ensemble de 12 échantillons, nous utilisons ceci pour le modèle de régression généralisée des protéines. |
| La probabilité de blanchiment était correcte dans 11 des 12 échantillons, ce qui est vraiment cool, je veux dire que j'ai exécuté la simulation de différentes manières encore et encore, c'est en fait |
| C'est mieux que ce que j'ai l'habitude de faire, donc c'est 92-93 %, c'est vraiment excitant, surtout parce que c'est seulement pour les protéines. Donc |
| disons, nous en avons déjà parlé, donc oui, ma moyenne en faisant ce genre de simulation est d'environ 80 à 90 % de précision. |
| Ce qui, pour moi, est incroyablement excitant. Pour un médecin, ce serait terrible. Si seulement vous aviez raison. |
| vous savez, en termes de perspective d'un arrêt cardiaque et de 80 % de vos patients, ce serait un énorme échec, mais je pense |
| Étant donné que c'est relativement nouveau pour les coraux, je suis d'accord, avec une précision de 80 à 90 %. Et voici ce que je n'ai pas mentionné. |
| Ce sous-ensemble de cinq protéines, qui a ensuite été réduit à quatre, ne concernait que le corail hôte. J'ai supprimé les protéines symbiotes, car je viens de recevoir 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 prédire le comportement des coraux de terrain. On ne s'attend donc pas à une précision absolue. Ce que j'aurais dû faire et ce que je vais faire, probablement dans les quelques heures qui suivent la fin de cette conférence, |
| J'ai toutes les données de terrain et toutes les données de laboratoire. Je peux utiliser ces deux ensembles de données pour l'entraînement et la validation. |
| Créez un modèle permettant de prédire le comportement des coraux. Je suis convaincu que la précision de cette approche ne fera qu'augmenter. On pourrait argumenter : |
| Pourquoi vouloir utiliser les données de laboratoire sur les coraux alors que vous disposez de ces données de terrain ? Et je pense que c'est un argument très pertinent. |
| 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 hier soir. |
| Le temps presse, je ne vais donc pas m'étendre sur ces sujets, mais je dirai simplement que ce que nous allons pouvoir explorer sera également extrêmement intéressant. L'un d'eux concerne l'évolution et la capture de proies, ce qui, je pense, pourrait être très intéressant pour… |
| essayer de développer un mécanisme. |
| Ce sont des ensembles de données très petits, des dizaines d'échantillons. Alors, est-ce que je pense avoir réalisé le meilleur test de stress corallien au monde ? |
| Non, c'est un travail en cours et il y a d'autres questions méthodologiques qui doivent être résolues, mais en fin de compte, ce que je veux vraiment faire, c'est développer ce genre de stress. |
| Des tests pour que nous puissions aller sur place et faire ce que j'appelle le triage des récifs coralliens. Je pourrais prélever mes petits échantillons. |
| faire mes analyses protéomiques ou autres analyses moléculaires, saisir les données dans JMP, |
| il émet ces suppositions de résilience et je dis au directeur : « Hé, ce récif ici semble être en très bon état et laisse-le tranquille pour l'instant, tu sais, garde un œil dessus. » |
| Ici, tous les coraux ont été jugés sensibles au blanchissement par mon modèle. Si vous pouvez faire quelque chose pour atténuer ce phénomène ou donner une chance à ces coraux, assainir la qualité de l'eau, limiter les dégâts. |
| Surpêche : c'est sur ces aspects que je pense qu'il faut concentrer ses efforts. C'est donc précisément ce que je souhaite pouvoir faire avec ce type d'ensembles de données. Il est donc essentiel de les enrichir. |
| Je veux les comparer à ces modèles basés sur la température qui existent, même si l'échelle est intrinsèquement différente. |
| Et je veux vraiment pouvoir avoir ce genre de visuel ou juste une carte où je dis simplement, vous savez, ici, voici les mauvais endroits, ici les bons endroits. |
| Je vais faire tout le sale boulot, je veux être capable de distiller cela en quelque chose qu'un gestionnaire ou un profane pourrait facilement digérer et je pense qu'une fois que les problèmes auront été résolus et une fois que nous aurons un peu plus de données, vous savez, |
| En intégrant davantage d'espèces de coraux, en étendant la portée géographique, nous pourrions vraiment être en mesure d'utiliser cette approche de modélisation prédictive de la santé des coraux. |
| Vous savez, comme outil d'aide à la décision. Donc, pas seulement pour la surveillance, mais aussi pour la recherche de génotypes résilients qui pourraient être utiles à la culture du corail pour sa restauration. |
| Vous pourriez 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 une sorte de gestion marine plus proactive, et j'espère |
| c'est quelque chose que nous pouvons continuer à développer à la NOAA et à l'Université de Miami dans les années à venir, d'autant plus que ces écosystèmes sont de plus en plus menacés. |
| Je serais ravi de répondre à vos questions. Je tiens à préciser que je ne suis pas modéliste de formation, donc je serais ravi de vous répondre. |
| Des suggestions ? Ne prenez pas tout cela pour un dogme. S'il y a une interprétation erronée des données ou autre chose du genre, vous ne me blesserez pas et j'apprécierai certainement vos questions ou commentaires. |
| Je termine donc mon exposé et serai ravi d'avoir de vos nouvelles. Merci. |
