Predicting global distributions of eukaryotic plankton communities from satellite data
Hiroto Kaneko
(1)
,
Hisashi Endo
(2)
,
Nicolas Henry
(3, 4)
,
Cédric Berney
(4, 5, 3)
,
Frédéric Mahé
(6)
,
Julie Poulain
(7, 8, 9)
,
Karine Labadie
(9, 8)
,
Odette Beluche
(10)
,
Roy El Hourany
(11, 12)
,
Silvia Acinas
(13)
,
Marcel Babin
(14)
,
Peer Bork
(15, 16)
,
Chris Bowler
(8, 15)
,
Guy Cochrane
,
Colomban de Vargas
(17)
,
Gabriel Gorsky
(18)
,
Lionel Guidi
(18)
,
Nigel Grimsley
(19)
,
Pascal Hingamp
(20)
,
Daniele Iudicone
(21)
,
Olivier Jaillon
(10, 22, 9, 8)
,
Stefanie Kandels
,
Eric Karsenti
,
Fabrice Not
,
Nicole Poulton
,
Stéphane Pesant
,
Christian Sardet
,
Sabrina Speich
,
Lars Stemmann
,
Matthew Sullivan
,
Shinichi Sunagawa
,
Samuel Chaffron
,
Patrick Wincker
(22)
,
Ryosuke Nakamura
,
Lee Karp-Boss
,
Emmanuel Boss
,
Chris Bowler
(8, 15)
,
Colomban de Vargas
,
Kentaro Tomii
,
Hiroyuki Ogata
1
Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University
2 KUICR - Institute for Chemical Research, Kyoto University
3 FR2424 - Fédération de recherche de Roscoff
4 SBR - Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station
5 ABIMS - ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science
6 ARIA Technologies
7 JACOB - Institut de Biologie François JACOB
8 GOSEE - Global Oceans Systems Ecology & Evolution - Tara Oceans
9 UMR 8030 - Génomique métabolique
10 GENOSCOPE - Genoscope - Centre national de séquençage [Evry]
11 LOG - Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences (LOG) - UMR 8187
12 ULCO - Université du Littoral Côte d'Opale
13 ICM - Institute of Marine Sciences / Institut de Ciències del Mar [Barcelona]
14 Takuvik International Research Laboratory
15 IBENS - Institut de biologie de l'ENS Paris
16 Department of Bioinformatics
17 ADMM - Adaptation et diversité en milieu marin
18 LOV - Laboratoire d'océanographie de Villefranche
19 BIOM - Biologie intégrative des organismes marins
20 MIO - Institut méditerranéen d'océanologie
21 SZN - Stazione Zoologica Anton Dohrn
22 LAGE - Laboratoire d'Analyses Génomiques des Eucaryotes
2 KUICR - Institute for Chemical Research, Kyoto University
3 FR2424 - Fédération de recherche de Roscoff
4 SBR - Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station
5 ABIMS - ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science
6 ARIA Technologies
7 JACOB - Institut de Biologie François JACOB
8 GOSEE - Global Oceans Systems Ecology & Evolution - Tara Oceans
9 UMR 8030 - Génomique métabolique
10 GENOSCOPE - Genoscope - Centre national de séquençage [Evry]
11 LOG - Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences (LOG) - UMR 8187
12 ULCO - Université du Littoral Côte d'Opale
13 ICM - Institute of Marine Sciences / Institut de Ciències del Mar [Barcelona]
14 Takuvik International Research Laboratory
15 IBENS - Institut de biologie de l'ENS Paris
16 Department of Bioinformatics
17 ADMM - Adaptation et diversité en milieu marin
18 LOV - Laboratoire d'océanographie de Villefranche
19 BIOM - Biologie intégrative des organismes marins
20 MIO - Institut méditerranéen d'océanologie
21 SZN - Stazione Zoologica Anton Dohrn
22 LAGE - Laboratoire d'Analyses Génomiques des Eucaryotes
Hiroto Kaneko
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1188121
- ORCID : 0000-0002-7127-2551
Hisashi Endo
- Fonction : Auteur
- PersonId : 792600
- ORCID : 0000-0003-0016-1624
Julie Poulain
- Fonction : Auteur
- PersonId : 756903
- IdHAL : julie-poulain
- ORCID : 0000-0002-8744-3116
- IdRef : 061407232
Karine Labadie
- Fonction : Auteur
- PersonId : 757912
- ORCID : 0000-0001-7467-8509
- IdRef : 089020235
Roy El Hourany
- Fonction : Auteur
- PersonId : 184775
- IdHAL : roy-el-hourany
- ORCID : 0000-0002-6454-1645
- IdRef : 250550687
Guy Cochrane
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1297723
- ORCID : 0000-0001-7954-7057
Daniele Iudicone
- Fonction : Auteur
- PersonId : 757541
- ORCID : 0000-0002-7473-394X
- IdRef : 139806903
Olivier Jaillon
- Fonction : Auteur
- PersonId : 756900
- IdHAL : olivier-jaillon
- ORCID : 0000-0002-7237-9596
- IdRef : 119733374
Stefanie Kandels
- Fonction : Auteur
Eric Karsenti
- Fonction : Auteur
Fabrice Not
- Fonction : Auteur
Nicole Poulton
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1297724
- ORCID : 0000-0003-3020-4509
Stéphane Pesant
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1187817
- ORCID : 0000-0002-4936-5209
Christian Sardet
- Fonction : Auteur
Sabrina Speich
- Fonction : Auteur
Lars Stemmann
- Fonction : Auteur
Matthew Sullivan
- Fonction : Auteur
- PersonId : 766100
- ORCID : 0000-0001-8398-8234
Shinichi Sunagawa
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1166109
- ORCID : 0000-0003-3065-0314
Samuel Chaffron
- Fonction : Auteur
Patrick Wincker
- Fonction : Auteur
- PersonId : 757160
- IdHAL : patrick-wincker
- ORCID : 0000-0001-7562-3454
Ryosuke Nakamura
- Fonction : Auteur
Lee Karp-Boss
- Fonction : Auteur
- PersonId : 776373
- ORCID : 0000-0003-2851-1921
Emmanuel Boss
- Fonction : Auteur
- PersonId : 774380
- ORCID : 0000-0002-8334-9595
- IdRef : 195135229
Chris Bowler
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1228231
- IdHAL : chris-bowler
- ORCID : 0000-0003-3835-6187
- IdRef : 06874904X
Colomban de Vargas
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1196134
- IdHAL : colomban-de-vargas
- ORCID : 0000-0002-6476-6019
- IdRef : 144372401
Kentaro Tomii
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1188124
- ORCID : 0000-0002-4567-4768
Hiroyuki Ogata
- Fonction : Auteur
- PersonId : 755567
- ORCID : 0000-0001-6594-377X
Résumé
Abstract Satellite remote sensing is a powerful tool to monitor the global dynamics of marine plankton. Previous research has focused on developing models to predict the size or taxonomic groups of phytoplankton. Here, we present an approach to identify community types from a global plankton network that includes phytoplankton and heterotrophic protists and to predict their biogeography using global satellite observations. Six plankton community types were identified from a co-occurrence network inferred using a novel rDNA 18 S V4 planetary-scale eukaryotic metabarcoding dataset. Machine learning techniques were then applied to construct a model that predicted these community types from satellite data. The model showed an overall 67% accuracy in the prediction of the community types. The prediction using 17 satellite-derived parameters showed better performance than that using only temperature and/or the concentration of chlorophyll a . The constructed model predicted the global spatiotemporal distribution of community types over 19 years. The predicted distributions exhibited strong seasonal changes in community types in the subarctic–subtropical boundary regions, which were consistent with previous field observations. The model also identified the long-term trends in the distribution of community types, which suggested responses to ocean warming.
Domaines
Sciences du Vivant [q-bio]
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
licence : CC BY - Paternité
licence : CC BY - Paternité