Predicting global distributions of eukaryotic plankton communities from satellite data
International audience 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...
Published in: | ISME Communications |
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HAL CCSD
2023
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[SDV]Life Sciences [q-bio] Kaneko, Hiroto Endo, Hisashi Henry, Nicolas Berney, Cédric Mahé, Frédéric Poulain, Julie Labadie, Karine Beluche, Odette El Hourany, Roy Acinas, Silvia Babin, Marcel Bork, Peer Bowler, Chris Cochrane, Guy de Vargas, Colomban Gorsky, Gabriel Guidi, Lionel Grimsley, Nigel Hingamp, Pascal Iudicone, Daniele Jaillon, Olivier Kandels, Stefanie Karsenti, Eric Not, Fabrice Poulton, Nicole Pesant, Stéphane Sardet, Christian Speich, Sabrina Stemmann, Lars Sullivan, Matthew Sunagawa, Shinichi Chaffron, Samuel Wincker, Patrick Nakamura, Ryosuke Karp-Boss, Lee Boss, Emmanuel Tomii, Kentaro Ogata, Hiroyuki Predicting global distributions of eukaryotic plankton communities from satellite data |
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International audience 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. |
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Bioinformatics Center, Institute for Chemical Research, Kyoto University Kyoto University Institute for Chemical Research, Kyoto University (KUICR) Fédération de recherche de Roscoff (FR2424) Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station (SBR) Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS) Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station (SBR) ARIA Technologies Institut de Biologie François JACOB (JACOB) Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)) Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) Global Oceans Systems Ecology & Evolution - 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Centre national de séquençage Evry (GENOSCOPE) |
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Kaneko, Hiroto Endo, Hisashi Henry, Nicolas Berney, Cédric Mahé, Frédéric Poulain, Julie Labadie, Karine Beluche, Odette El Hourany, Roy Acinas, Silvia Babin, Marcel Bork, Peer Bowler, Chris Cochrane, Guy de Vargas, Colomban Gorsky, Gabriel Guidi, Lionel Grimsley, Nigel Hingamp, Pascal Iudicone, Daniele Jaillon, Olivier Kandels, Stefanie Karsenti, Eric Not, Fabrice Poulton, Nicole Pesant, Stéphane Sardet, Christian Speich, Sabrina Stemmann, Lars Sullivan, Matthew Sunagawa, Shinichi Chaffron, Samuel Wincker, Patrick Nakamura, Ryosuke Karp-Boss, Lee Boss, Emmanuel Tomii, Kentaro Ogata, Hiroyuki |
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ENS Paris École normale supérieure - Paris (ENS-PSL) Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL) Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Department of Bioinformatics Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU) Adaptation et diversité en milieu marin (ADMM) Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station (SBR) Laboratoire d'océanographie de Villefranche (LOV) Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de la Mer de Villefranche (IMEV) Biologie intégrative des organismes marins (BIOM) Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire océanologique de Banyuls (OOB) Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Institut méditerranéen d'océanologie (MIO) Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - 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