Prey Preference of Snow Leopard (Panthera uncia) in South Gobi, Mongolia

International audienceAccurate information about the diet of large carnivores that are elusive and inhabit inaccessible terrain, is required to properly design conservation strategies. Predation on livestock and retaliatory killing of predators have become serious issues throughout the range of the snow leopard. Several feeding ecology studies of snow leopards have been conducted using classical approaches. These techniques have inherent limitations in their ability to properly identify both snow leopard feces and prey taxa. To examine the frequency of livestock prey and nearly-threatened argali in the diet of the snow leopard, we employed the recently developed DNA-based diet approach to study a snow leopard population located in the Tost Mountains, South Gobi, Mongolia. After DNA was extracted from the feces, a region of ~100 bp long from mitochondrial 12S rRNA gene was amplified, making use of universal primers for vertebrates and a blocking oligonucleotide specific to snow leopard DNA. The amplicons were then sequenced using a next-generation sequencing platform. We observed a total of five different prey items from 81 fecal samples. Siberian ibex predominated the diet (in 70.4% of the feces), followed by domestic goat (17.3%) and argali sheep (8.6%). The major part of the diet was comprised of large ungulates (in 98.8% of the feces) including wild ungulates (79%) and domestic livestock (19.7%). The findings of the present study will help to understand the feeding ecology of the snow leopard, as well as to address the conservation and management issues pertaining to this wild cat

ecoPrimers: inference of new DNA barcode markers from whole genome sequence analysis

Using non-conventional markers, DNA metabarcoding allows biodiversity assessment from complex substrates. In this article, we present ecoPrimers, a software for identifying new barcode markers and their associated PCR primers. ecoPrimers scans whole genomes to find such markers without a priori knowledge. ecoPrimers optimizes two quality indices measuring taxonomical range and discrimination to select the most efficient markers from a set of reference sequences, according to specific experimental constraints such as marker length or specifically targeted taxa. The key step of the algorithm is the identification of conserved regions among reference sequences for anchoring primers. We propose an efficient algorithm based on data mining, that allows the analysis of huge sets of sequences. We evaluate the efficiency of ecoPrimers by running it on three different sequence sets: mitochondrial, chloroplast and bacterial genomes. Identified barcode markers correspond either to barcode regions already in use for plants or animals, or to new potential barcodes. Results from empirical experiments carried out on a promising new barcode for analyzing vertebrate diversity fully agree with expectations based on bioinformatics analysis. These tests demonstrate the efficiency of ecoPrimers for inferring new barcodes fitting with diverse experimental contexts. ecoPrimers is available as an open source project at: http://www.grenoble.prabi.fr/trac/ecoPrimers

Approches bioinformatiques pour l'assessment de la biodiversité

This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean.Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises

Bioinformatics approachs for the biodiversity assesment

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises.This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean

Approches bioinformatiques pour l'assessment de la biodiversité

This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean.Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises

Approches bioinformatiques pour l'assessment de la biodiversité

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises.This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

An <it>In silico </it>approach for the evaluation of DNA barcodes

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>DNA barcoding is a key tool for assessing biodiversity in both taxonomic and environmental studies. Essential features of barcodes include their applicability to a wide spectrum of taxa and their ability to identify even closely related species. Several DNA regions have been proposed as barcodes and the region selected strongly influences the output of a study. However, formal comparisons between barcodes remained limited until now. Here we present a standard method for evaluating barcode quality, based on the use of a new bioinformatic tool that performs <it>in silico </it>PCR over large databases. We illustrate this approach by comparing the taxonomic coverage and the resolution of several DNA regions already proposed for the barcoding of vertebrates. To assess the relationship between <it>in silico </it>and <it>in vitro </it>PCR, we also developed specific primers amplifying different species of Felidae, and we tested them using both kinds of PCR</p> <p>Results</p> <p>Tests on specific primers confirmed the correspondence between <it>in silico </it>and <it>in vitro </it>PCR. Nevertheless, results of <it>in silico </it>and <it>in vitro </it>PCRs can be somehow different, also because tuning PCR conditions can increase the performance of primers with limited taxonomic coverage. The <it>in silico </it>evaluation of DNA barcodes showed a strong variation of taxonomic coverage (i.e., universality): barcodes based on highly degenerated primers and those corresponding to the conserved region of the <it>Cyt</it>-b showed the highest coverage. As expected, longer barcodes had a better resolution than shorter ones, which are however more convenient for ecological studies analysing environmental samples.</p> <p>Conclusions</p> <p><it>In silico </it>PCR could be used to improve the performance of a study, by allowing the preliminary comparison of several DNA regions in order to identify the most appropriate barcode depending on the study aims.</p