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Revealing Extinction Risk through Comparative Genomics and Artificial Intelligence

Description du projet

La génomique et l’IA pour la prédiction du risque d’extinction des espèces

Comprendre pourquoi les espèces disparaissent est une question centrale en biologie évolutive et pour la préservation de la biodiversité. La liste rouge des espèces menacées établie par l’Union internationale pour la conservation de la nature utilise des facteurs tels que la taille de la population et les menaces externes pour prédire le taux de déclin et le risque d’extinction de chaque espèce. Cependant, elle néglige les facteurs génétiques qui peuvent fournir des informations sur la diversité génétique et les mutations nuisibles susceptibles d’influencer le risque d’extinction. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet REVEAL combinera des données génomiques d’oiseaux à grande échelle, des simulations informatiques et l’intelligence artificielle pour découvrir des signatures génétiques liées au risque d’extinction. Les chercheurs évalueront les points forts et les limites des génomes de référence pour prédire le risque d’extinction afin d’orienter les stratégies de conservation.

Objectif

Understanding species extinction risk is a crucial goal in Evolutionary Biology and a contemporary societal challenge. The standard
method for assessing extinction risk, the IUCN Red List, focuses on external threats and overlooks genetic factors. Despite some weak
and variable correlations, genetic diversity offers insights beyond the Red List, potentially resulting in an underestimation of
extinction risk. Genomic data, generated rapidly through initiatives like the Bird 10,000 Genomes Project, has the potential to
enhance assessments by revealing historical population demography, genetic diversity, and the genetic load of deleterious
mutations. Recently, there has been excitement about the potential of reference genomes in conservation genomics. However, the
actual potential and limitations of single reference genomes in informing conservation strategies remain unexplored. To address this
gap, I propose a comprehensive approach, REVEAL, which integrates comparative genomics and individual-based simulations within
a robust Artificial Intelligence (AI) framework. The proposal comprises three steps: (i) simulating extinction risk using a broad
parameter space with a dataset of at least 3,825 bird genomes generated by the B10K consortium, (ii) training AI models to recognise
genomic signatures associated with extinction risk, based on the previous simulations, and (iii) evaluating the potential and
limitations of single reference genomes for extinction risk assessment, using the trained AI models. In particular, I will focus on avian
species with diverse geographic ranges and ancestral population sizes in order to compare extinction risk predictions, considering
both spatial dynamics and temporal dynamics. REVEAL seeks to move beyond conventional assessments and improve our
understanding of extinction risk evaluation using genomic data, ultimately enhancing our ability to formulate effective species
recovery strategies.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinateur

KOBENHAVNS UNIVERSITET
Contribution nette de l'UE
€ 247 553,28
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (2)