Explorer les fonctions microbiennes à partir d'informations taxonomiques : un état de l'art des outils et des méthodes

Abstract

National audienceÀ l'ère des Big Data, d’énormes quantités de données sont disponibles et constituent uneoccasion unique de développer des algorithmes de prédiction performants. En écologiemicrobienne, ce phénomène a joué un rôle majeur dans la façon dont nous abordons labiodiversité depuis l’apparition des NGS. L’étude des microbiomes environnementaux par lesoutils les méta-omiques a conduit à la découverte de nouveaux organismes, fournissant ainsiune source importante d’informations taxonomiques et fonctionnelles. L’un des futurs défis, estde réussir à associer une fonction à une diversité microbienne pour améliorer notrecompréhension des fonctions du microbiome (British Ecological Society, 2016). Bien quecertaines technologies renseignent sur les fonctions putatives ou réelles, elles restentfastidieuses et coûteuses à mettre en oeuvre. L’approche de metabarcoding est courammentutilisée pour obtenir des informations sur la diversité microbienne avec un coût très abordable,mais elle ne permet pas directement d’obtenir des informations sur les fonctions microbiennes.Deux solutions vivement débattues au sein de la communauté scientifique émergentactuellement pour tirer des informations fonctionnelles à partir d'un profil taxonomique : (i)l'inférence fonctionnelle et (ii) l'assignation de traits écologiques. Si la plupart des outilsdisponibles sont utilisables uniquement pour les procaryotes, comme PICRUSt le plus connu,d’autres alternatives existent afin d’étudier les eucaryotes et notamment les champignonscomme par exemple FUNGuild. Ainsi, nous présenterons un état de l’art des outils et méthodesdisponibles, illustrés par différents exemples permettant de faire le lien entre la diversité descommunautés et leurs fonctions ou traits écologiques en ciblant l’environnement sol