Spatial modelling of plant diversity from high-throughput environmental dna sequence data

Angelika Studeny 1, * Florence Forbes 1, * Eric Coissac 2 Alain Viari 3 Celine Mercier 2 Lucie Zinger 2 Aurélie Bonin 2 Frédéric Boyer 2 Pierre Taberlet 2
* Auteur correspondant
1 MISTIS - Modelling and Inference of Complex and Structured Stochastic Systems
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
3 BAMBOO - An algorithmic view on genomes, cells, and environments
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LBBE - Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive
Résumé : Cet article présente une approche statistique pour modéliser les corrélations spatiales entre espèces dans un écosystème. L'originalité réside dans la particularité des données, génerées par des séquençages à haut-débit de l'ADN environnemental d' echantillons de sol. Les données utilisées dans cet étude étaient recueillies à la station biologique CNRS des Nouragues, en Guyane Française. L' étude décrit les relations spatiales bivariées de ces données par un modèle linéaire de co-régionalisation séparable où l'on estime un paramètre de cross-corrélation. Sur la base de cette estimation, nous visualisons le modèle de co-occurrences sous forme de graphes d'interactions. Les limites de cette approche sont discutées ainsi que les alternatives possibles.
Type de document :
Communication dans un congrès
45èmes Journées de Statistique, May 2013, Toulouse, France. 2013
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https://hal.inria.fr/hal-00933699
Contributeur : Florence Forbes <>
Soumis le : lundi 20 janvier 2014 - 22:54:50
Dernière modification le : vendredi 22 avril 2016 - 01:03:54

Identifiants

  • HAL Id : hal-00933699, version 1

Citation

Angelika Studeny, Florence Forbes, Eric Coissac, Alain Viari, Celine Mercier, et al.. Spatial modelling of plant diversity from high-throughput environmental dna sequence data. 45èmes Journées de Statistique, May 2013, Toulouse, France. 2013. <hal-00933699>

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