Guide pratique à destination des biologistes, bioinformaticiens et statisticiens qui souhaitent s’initier aux analyses métabarcoding Partage de pratiques et retours d’expérience des membres du pôle métagénomique du PEPI IBIS - Article - 2019

Hélène Falentin, Lucas Auer, Mahendra Mariadassou, Géraldine Pascal, Olivier Rué, Eric Dugat-Bony, Céline Delbes, Aurélie Nicolas, Etienne Rifa, Samuel Mondy, Malo Le Boulch, Laurent Cauquil, Guillermina Hernandez Raquet, Sébastien Terrat, Anne-Laure Abraham

Hélène Falentin, Lucas Auer, Mahendra Mariadassou, Géraldine Pascal, Olivier Rué, Eric Dugat-Bony, Céline Delbes, Aurélie Nicolas, Etienne Rifa, Samuel Mondy, Malo Le Boulch, Laurent Cauquil, Guillermina Hernandez Raquet, Sébastien Terrat, Anne-Laure Abraham, « Guide pratique à destination des biologistes, bioinformaticiens et statisticiens qui souhaitent s’initier aux analyses métabarcoding  », Cahiers des Techniques de l’INRA, 2019, pp. 1-23

Résumé

Les méthodes d’analyse métabarcoding (également appelées métagénomique ciblée ou amplicon) sont de plus en plus utilisées pour étudier la diversité des espèces présentes dans un écosystème (micro organismes, plantes, animaux). Le principe consiste à extraire l’ADN d’un échantillon environnemental puis à amplifier par PCR un fragment cible à l’aide d’un couple d’amorces prédéfini. Ces produits PCR, après ajouts de barcodes (oligonucléotides uniques pour chaque échantillon) et adaptateurs de séquençage, sont ensuite séquencés. Après le séquençage, les séquences sont triées par échantillon grâce aux barcodes puis assignées à des taxons par comparaison avec des séquences de référence. Beaucoup de méthodes et outils d’analyse ont été développés pour obtenir une vision la plus précise possible des écosystèmes étudiés. Les techniques de préparation puis d’analyse des échantillons dépendent de l’écosystème, des questions auxquelles on souhaite répondre et de la technologie de séquençage utilisée. Nous proposons des conseils issus de nos expériences, discussions et lectures bibliographiques afin de guider les lecteurs depuis la planification expérimentale jusqu’à l’analyse des données, en détaillant les points de vigilance à chaque étape.

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