Ces parasites sont identiques (Or are they?)

Posté par Timothée le 14 Aug 2007 dans , , , , , , , , , 4 commentaires

Dans un précédent billet, je faisais part de mes remarques quant à l’utilisation de la morphologie pour identifier les parasites, dans la mesure ou plusieurs paramètres pouvaient venir perturber le phénomène. Comme j’avais un peu de temps hier après-midi au labo, et bien envie de jouer avec la version 7 de JMP, je me suis lancé dans une rapide analyse de mes données, pour voir si c’était plutôt encourageant ou pas…

Rapide analyse est à prendre au sens “Analyse en composantes principales”, cela va de soi. J’explique. Je prend des mesures de différentes parties des organes d’attachement de mes parasites. En suivant un bête raisonnement, on peut se dire que chaque valeur correspond à une coordonnée. Donc, il devient possible de représenter tout ça graphiquement. Problème, dans mon cas, on se retrouve avec un espace à 11 dimensions. Pas évident à visualiser, donc.

Le principe de l’ACP est qu’elle permet de représenter toutes les données sous forme de points, dans un espace à deux dimensions. Autrement dit, un basique repère avec un axe x et un axe y. Je passe sur les détails, il semblerait que savoir ça suffit à comprendre l’intêret de l’analyse.

Bref, cette analyse va avoir tendance à “regrouper” les points (donc, dans mon cas, les parasites) qui sont “proches”, sur l’ensemble de leurs variables. En gros, pour une tendance égale, on va avoir des “nuages de points” plus ou moins denses.

image-1.pngMe voila donc tout confiant, en train de lancer mon analyse. Et la, j’ai obtenu quelque chose de particulièrement intéressant: un nuage de points qui semblait s’être “coupé en deux”, avec une partie des points de chaque côté de l’axe. Allons donc. Si vous cliquez sur la miniature à côté de ce paragraphe, et que vous regardez comment se distribuent les points vert avec un marqueur +, vous verrez ce que je veux dire.

Nous avons donc la situation suivante: au sein d’une seule espèce de parasites (très clairement identifiable, avec les critères que l’on a, c’est du 0% d’erreur), on peut distinguer deux groupes sur la base de critères morphomètriques (uniquement ceux de leur organe d’attachement). C’est tout? Bien sûr que non. En jouant un peu avec les légendes, je me suis rendu compte que tous les parasites “de gauche” (ceux qui sont à part) ont été prélevés sur le même hôte. Et que ceux “de droite” (soit la majorité) sont issus de l’ensemble des autres hôtes. Quelle différence entre ces hôtes? L’hôte des parasites “de gauche” est d’une espèce (et d’un genre) différente de celle de ses petits camarades.

Bien sûr, il y a un certain nombre de bémols à apporter à ce qui semble être un résultat plutôt intéressant. D’une part, l’individu de l’espèce qui semble avoir des parasites avec une morphométrie différente était le seul de son espèce à avoir été examiné. Mais on va y remédier (pas avant janvier, je vous raconte pas le suspense). D’autre part, il est possible que les parasites que j’ai examiné soient à un stade plus précoce de leur développement. J’y crois moyennement (dans la mesure ou après avoir vu ce résultat, j’ai récupéré des parasites de l’individu en question conservés dans l’alcool, et qu’ils s’insèrent parfaitement au milieu des autres, ce qui indiquerait éventuellement une synchronicité de la population), mais ce n’est pas impossible.

En tout cas, ce résultat est intéressant. Il va maintenant falloir (en plus de la vérification sur d’autres hôtes) regarder la variabilité génétique, et qui sait, en tirer des conclusions…

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4 commentaires

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  1. Tu dois pouvoir intégrer la variable "hôte" dans ton ACP ; et alors, si tu décris quelles variables composent chacun de tes deux axes, l'effet doit sauter aux yeux, non ?

  2. Pas mal !
    Juste par curiosité : quel logiciel utilises-tu pour faire tout ça ?

  3. Pour le moment, j'utilise JMP (la "nouvelle version" de StatView). Il a un côté un peu "boîte noire", donc je suis en train de tenter de reproduire la chose en R. Pas évident.

  4. Enro > Pas avec une ACP, qui ne prend que des variables quantitatives, si je me souviens bien. Mais le simple fait de faire de la discrimination par hôte à l'intérieur d'un ensemble permet d'avoir un résultat assez net. Je suis en train de jouer un peu avec les données, et j'ai vraiment deux groupes bien distincts au niveau de la morphométrie…

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