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...

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Published in:ISME Communications
Main Authors: 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
Other Authors: 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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Format: Article in Journal/Newspaper
Language:English
Published: HAL CCSD 2023
Subjects:
Online Access:https://hal.science/hal-04394784
https://hal.science/hal-04394784/document
https://hal.science/hal-04394784/file/s43705-023-00308-7.pdf
https://doi.org/10.1038/s43705-023-00308-7
Description
Summary: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.