New microsatellite markers for Dacryodes edulis (Burseraceae), an indigenous fruit tree species from Central Africa

Microsatellites were designed and characterized in the African fruit tree species Dacryodes edulis (Burseraceae). The fruits are commercialized throughout Central Africa and the species is present in forested environments as well as cultivated systems. The high variability of these markers makes them suitable to investigate the structure of genetic diversity in this important food tree species from Central Africa. From a genomic library obtained by next-generation sequencing, 21 new polymorphic microsatellite loci were developed. Tested on 95 individuals from four populations coming from three countries of the Congo Basin, the microsatellites displayed two to 20 alleles (mean 7.5; expected heterozygosity 0.003 to 0.937, mean 0.666). The transferability of microsatellites was effective for four other Dacryodes species (D. buettneri, D. igaganga, D. osika, D. pubescens). This set of newly developed microsatellite markers will be useful for assessing the genetic diversity and differentiation as well as gene flow patterns of D. edulis in tropical forests from Central Africa

Utilisation d'imagerie drone pour la caractérisation et le suivi des forets : le projet I-DROP

International audienceLa caractérisation et la surveillance des états de la végétation par imagerie spatiale s'est généralisée au cours des décennies passées mais ces outils sont encore onéreux et pas toujours adaptés à un suivi fin et à fréquence rapide. Une alternative réside dans l'utilisation de nouveaux outils en développement tels que l'imagerie haute résolution acquise avec des drones. Le projet I-DROP a ainsi pour objectifs de tester la faisabilité de nouvelles solutions numériques sur la base de photos aériennes RGB et multi-spectrales prises par des drones légers longue distance dans le cadre de l'exploitation forestière certifiée en Afrique centrale. Sur la base de ces images aériennes, il s'agit, tout d'abord, de tester la faisabilité d'identification d'un petit nombre d'espèces clefs, permettant de mieux planifier l'exploitation à venir et de favoriser une gestion durable de la ressource. Ces images permettront aussi d'identifier plus précisément les zones sensibles telles que les zones marécageuses ou inondables et de protéger les écosystèmes fragiles. D'autres développement sont aussi à l'étude, en relation avec la caractérisation de l'état de développement et de santé des arbres ou le suivi des états phénologiques. Les premiers résultats de ce projet pilote seront présentés et discutés

Utilisation d'imagerie drone pour la caractérisation et le suivi des forets : le projet I-DROP

International audienceLa caractérisation et la surveillance des états de la végétation par imagerie spatiale s'est généralisée au cours des décennies passées mais ces outils sont encore onéreux et pas toujours adaptés à un suivi fin et à fréquence rapide. Une alternative réside dans l'utilisation de nouveaux outils en développement tels que l'imagerie haute résolution acquise avec des drones. Le projet I-DROP a ainsi pour objectifs de tester la faisabilité de nouvelles solutions numériques sur la base de photos aériennes RGB et multi-spectrales prises par des drones légers longue distance dans le cadre de l'exploitation forestière certifiée en Afrique centrale. Sur la base de ces images aériennes, il s'agit, tout d'abord, de tester la faisabilité d'identification d'un petit nombre d'espèces clefs, permettant de mieux planifier l'exploitation à venir et de favoriser une gestion durable de la ressource. Ces images permettront aussi d'identifier plus précisément les zones sensibles telles que les zones marécageuses ou inondables et de protéger les écosystèmes fragiles. D'autres développement sont aussi à l'étude, en relation avec la caractérisation de l'état de développement et de santé des arbres ou le suivi des états phénologiques. Les premiers résultats de ce projet pilote seront présentés et discutés

Genetic diversity and differentiation among the species of African mahogany (Khaya spp.) based on a large SNP array

The genus Khaya includes some of the highest-value timber species in natural forests in Africa, which are under heavy exploitation pressure. Genetic identification of Khaya species is important to confirm the taxonomic classification for biodiversity conservation purposes and as a forensic tool aiding law enforcement in the fight against illegal logging. We collected samples from a total of 2222 trees belonging to five or six (depending on classification) different Khaya species (K. ivorensis, K. anthotheca/K. nyasica, K. grandifoliola, K. senegalensis, K. madagascariensis). Representative sampling was conducted over the natural ranges of all sampled Khaya species, in humid tropical forest and savanna zones. We genotyped individuals based on 101 molecular markers (67 nuclear, 11 chloroplast and 22 mitochondrial SNPs, 1 chloroplast indel). Bayesian clustering produced three main genetic groups assigning all K. ivorensis and all K. senegalensis trees, respectively, in two different clusters and all remaining individuals in a third cluster. Genetic self-assignment tests with all 101 SNPs had success rates of 97-100% for all species except for K. nyasica and K. madagascariensis, which could not be clearly distinguished from each other. A success rate for species identification nearly as high was observed using a subset of 15 highly differentiated SNPs. There was only very little evidence for hybridization among species and the vast majority (> 97%) of individuals were assigned to the same species group as identified based on morphological characters