24 octobre Travail de paraclinique en hygiène, génétique et biostatistique MARX Gregory MASCETTI Christophe

2 A dynamic simulation model for evaluating effects of removal and contraception on genetic variation and demography of Pryor Mountain wild horses. John E. Gross, Biological Conservation 96 (2000)

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4 Introduction Nombreuses populations de CV sauvages aux E-U. Notamment, les « CV Pryor » très étudiés. Problématique : –Petite population disparition de la variabilité génétique –Fort potentiel reproducteur taille de la population augmente dégâts à lenvironnement et nuisances aux ô espèces.

5 Introduction Solution : Plan de management (réglementé) MS Conflit entre : – taille population pour minimiser la dégradation ET – pour maximiser la probabilité de la rétention à long terme de la variabilité génétique.

6 Proposition 2 techniques pour contrôler 1 population : –Removal-Gather –Contraception 3 questions : –A combien dax doit-on aboutir ? –Quelles catégories de sexe et dâge ? –A quelle fréquence ?

7 Modèle… …mis en place par lauteur pour évaluer les alternatives « Individual-based population model » Tient compte de : reproduction, retrait, contraception, mortalité naturelle, âge... Chaque individu suivi toute sa vie Situation de départ des simulations correspond à la situation réelle.

8 Modèle Le plan de management prévoit 1 AML (Appropriate Management Level) ç-à-d le nombre optimum de CV à atteindre (dans la réalité, passer de 147 à 95) Population catégorisée en –Grande R + C –Normale R ts les 3 ans R ts les 5 ans + C –Petite rien

9 Modèle 3 types de removal : –Appliqué aux jeunes –Appliqué aux vieux –Appliqué au hasard Rem : Sarranger pour garder 1 sex ratio en faveur des femelles 3 types de contraception : –Idem Rem : d1 niveau tel que la taille se situe |e| 85 et 110% de AML …

10 Modèle … Removal + Contraception : –Tx fixé (ex : 50 CV ts les 5 ans) Le plan légal ne prévoit pas dobjectif concernant la variation génétique fixation arbitraire : « 90% de probabilité de conserver 90% de variation génétique pdt 200 ans »

11 Résultats FONDAMENTALEMENT ! >Si R : rapide taille puis brutale >Si C : population reste stable (et proche de lobjectif) >Si R+C : résultats intermédiaires

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13 Résultats R : 35% des CV ts les 3 ans Si jeune tx + bas / Si random tx + haut R+C : ts les 5-6 ans

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15 Résultats Temps de génération : –raccourci si retrait des vieilles juments –faible |e| les 2 sexes par rapport aux objectifs en comparaison avec les traitements appliqués à des âges.

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17 Résultats Taux dhétérozygotes : –Ho (hétérozygotie de départ) = 0,433 –A baissé dans toutes les simulations, davantage ds la stratégie de retrait des vieux. –Si on considère Ho comme mesure de la variabilité génétique, alors échec !

18 Résultats Coefficient de consanguinité : –F is atteint 0,092 après 200 ans de simulation –Tend à être moindre ds les populations de petite taille (car résulte d1 perte + grande dallèles rares)

19 Résultats Fréquence allélique : – >25% de perte des allèles qqsoit la stratégie – + de persistance si C ou C+R des jeunes – bcp de perte si R chez les vieux Rem : le taux de perte allélique est fortement lié à la fréquence allélique mais pas de manière linéaire.

20 Conclusion Les simulations sont utiles ! Contraste |e| les stratégies : ContraceptionRemoval Avantages -Peu de Δ de taille de la pop. -Opinion publique favorable -Moins cher - rapide possible de la population vers lobjectif Inconvé- nients -Pas de contrôle du sex ratio -Courte durée daction administrations répétées -Coûteux et devient impossible

21 Conclusions DONC, préférer 1 combinaison des avantages : –de C pour diminuer le taux de croissance –de R pour atteindre rapidement lAML et contrôler le sex ratio.

22 Conclusions De toute façon, quelle que soit la stratégie choisie, un investissement important en temps et en argent sera nécessaire pour contrôler la taille des populations avec un haut potentiel de croissance.

23 Conclusions Lauteur a montré limportance de lâge dans les processus qui gouvernent le tx de perte de Δ allélique. Ce qui augmente lintervalle de génération peut avoir 1 effet identique à celui de doubler la population. Résultat ! car il est + facile de modifier la structure dâge que la taille de la population.

24 Conclusions Il faut lintervalle de génération et retarder lâge de la reproduction Focaliser les traitements sur les jeunes individus. Simulations ne sont pas la réalité ! Mais juste un guide.

25 Bibliographie JOHN E. GROSS, A dynamic simulation model for evaluating effects of removal and contraception on genetic variation and demography of Pryor Mountain wild horses, Biological Conservation 96 (2000) gallerydetails/gallery5.htmlhttp:// gallerydetails/gallery5.html