Aux origines du règne animal
01/07/11

Des analyses plus poussées mais pas sans failles

Si la phylogénomique a certes permis de faire un bond en avant dans la compréhension des liens de parenté entre espèces, elle ne constitue cependant pas une solution miracle. « Cette approche présente aussi des désavantages. Il ne suffit pas d’augmenter le nombre de séquences de gènes à comparer pour obtenir un arbre fiable », explique Denis Baurain. « Encore faut-il utiliser des données bien contrôlées et des méthodes d’analyse sophistiquées », insiste le chercheur. C’est précisément cela que Denis Baurain, en collaboration avec une équipe canadienne de l’Université de Montréal, souligne dans un article publié dans PLoS Biology (1). A quoi ressemblait l’ancêtre commun de tous les animaux en existence ? C’est-à-dire avant l’explosion cambrienne au cours de laquelle la plupart des grands embranchements actuels ont vu le jour. C’est à cette question que trois études phylogénomiques concurrentes (2,3,4) ont tenté de répondre. « Or, ces dernières sont arrivées à trois conclusions différentes dont une seule est correcte (Fig. ci-dessous) », ajoute Denis Baurain. Ce dernier et ses collègues d’Outre-Atlantique ont alors pris l’initiative de ré-examiner critiquement les données et les méthodes d’analyse utilisées dans les deux études aux conclusions erronées. « Nous y avons soit corrigé les données, soit utilisé une méthode d’analyse plus appropriée et, dans chaque cas, nous somme parvenus à la conclusion correcte », poursuit Denis Baurain. « Le problème de ces deux études venait d’une accumulation d’erreurs dans les données combinée à de mauvaises techniques d’analyse ».  

Trois solutions

En augmentant la taille de l’échantillon de séquences de gènes, la phylogénomique permet avant tout de réduire l’erreur stochastique, soit l’erreur qui résulte de l’usage d‘une quantité trop faible de données. Mais un autre type d’erreur prend alors le dessus : l’erreur systématique. Egalement appelé signal non-phylogénétique, ce type d’erreur est lié aux approximations des modèles statistiques utilisés pour analyser les données. « Quand on modélise la réalité, dans ce cas-ci les processus évolutifs, il faut utiliser des modèles capables de rendre compte de la complexité de ces processus », explique Denis Baurain.

 

(1) Philippe H, Brinkmann H, Lavrov DV, Littlewood DTJ, Manuel M, Wörheide G, Baurain D (2011) Resolving difficult phylogenetic questions: Why more sequences are not enough. PLoS Biol 9:e1000602
(2) Schierwater B, Eitel M, Jakob W, Osigus HJ, Hadrys H, Dellaporta SL, Kolokotronis SO, Desalle R (2009) Concatenated analysis sheds light on early metazoan evolution and fuels a modern "urmetazoon" hypothesis. PLoS Biol 7:e20
(3) Dunn CW, Hejnol A, Matus DQ, Pang K, Browne WE, Smith SA, Seaver E, Rouse GW, Obst M, Edgecombe GD, Sorensen MV, Haddock SH, Schmidt-Rhaesa A, Okusu A, Kristensen RM, Wheeler WC, Martindale MQ, Giribet G (2008) Broad phylogenomic sampling improves resolution of the animal tree of life. Nature 452:745-749.
(4) Philippe H, Derelle R, Lopez P, Pick K, Borchiellini C, Boury-Esnault N, Vacelet J, Renard E, Houliston E, Queinnec E, Da Silva C, Wincker P, Le Guyader H, Leys S, Jackson DJ, Schreiber F, Erpenbeck D, Morgenstern B, Worheide G, Manuel M (2009) Phylogenomics revives traditional views on deep animal relationships. Curr Biol 19:706-712.

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