Revisiting the historical scenario of a disease dissemination using genetic data and Approximate Bayesian Computation methodology: The case of Pseudocercospora fijiensis invasion in Africa

Autor: A. Gilabert, A. Rieux, S. Robert, R. Vitalis, M.‐F. Zapater, C. Abadie, J. Carlier, V. Ravigné
Přispěvatelé: Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Montpellier (UM), Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Peuplements végétaux et bioagresseurs en milieu tropical (UMR PVBMT), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université de La Réunion (UR)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Plant Health Institute of Montpellier (UMR PHIM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, This work was supported by the Région Languedoc-Roussillon, the Agence Nationale de la Recherche (project EMERFUNDIS ANR 07-BDIV-003 and EMILE ANR 09-BLAN-0145-01), and French Agropolis Fondation (Labex Agro – Montpellier, BIOFIS project number 1001-001 and Labex Agro –Montpellier, E-SPACE project number 1504-004). VR was funded by the European Union (European Regional Development Fund, ERDF contract GURDT I2016-1731-0006632), the Conseil Régional de La Réunion, and the Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (CIRAD)., ANR-07-BDIV-0003,EMERFUNDIS,Comprendre les émergences de maladies fongiques de plantes : vers une estimation des risques liés aux changements globaux(2007), ANR-09-BLAN-0145,EMILE,Etude de Méthodes Inférentielles et Logiciels pour l'Evolution(2009), ANR-10-LABX-0001,AGRO,Agricultural Sciences for sustainable Development(2010)
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Ecology and Evolution
Ecology and Evolution, 2023, 13 (4), pp.e10013. ⟨10.1002/ece3.10013⟩
ISSN: 2045-7758
DOI: 10.1002/ece3.10013
Popis: Data were produced through the molecular genetic analysis technical facilities of the IFR119 with the help of E. Desmarais and F. Cerqueira. Bioinformatics analyses were performed using the Core Cluster of the Institut Français de Bioinformatique, the MESO@LR-Platform at the University of Montpellier and the INRAE MIGALE bioinformatics facility (doi: 10.15454/1.5572390655343293E12).The microsatellite dataset, template files for Fastsimcoal analyses and R scripts used to generate the tables and figures of the manuscript are deposited in the dryad repository (doi:10.5061/dryad.rn8pk0pgw).; International audience; The reconstruction of geographic and demographic scenarios of dissemination for invasive pathogens of crops is a key step toward improving the management of emerging infectious diseases. Nowadays, the reconstruction of biological invasions typically uses the information of both genetic and historical information to test for different hypotheses of colonization. The Approximate Bayesian Computation framework and its recent Random Forest development (ABC-RF) have been successfully used in evolutionary biology to decipher multiple histories of biological invasions. Yet, for some organisms, typically plant pathogens, historical data may not be reliable notably because of the difficulty to identify the organism and the delay between the introduction and the first mention. We investigated the history of the invasion of Africa by the fungal pathogen of banana Pseudocercospora fijiensis, by testing the historical hypothesis against other plausible hypotheses. We analyzed the genetic structure of eight populations from six eastern and western African countries, using 20 microsatellite markers and tested competing scenarios of population foundation using the ABC-RF methodology. We do find evidence for an invasion front consistent with the historical hypothesis, but also for the existence of another front never mentioned in historical records. We question the historical introduction point of the disease on the continent. Crucially, our results illustrate that even if ABC-RF inferences may sometimes fail to infer a single, well-supported scenario of invasion, they can be helpful in rejecting unlikely scenarios, which can prove much useful to shed light on disease dissemination routes.
Databáze: OpenAIRE
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