Analyse phylogénétique et biogéographique des espèces malgaches du Coffea
La caféine est un métabolite secondaire produit par les plantes du genre Coffea, impliqué notamment dans les mécanismes de défense et dans la réponse à certains stress environnementaux. Sa production varie fortement entre espèces et populations, ce qui suggère une influence conjointe de dimensions évolutives et environnementales. Les espèces sauvages de Coffea présentes à Madagascar, dont certaines possèdent naturellement une faible teneur en caféine, constituent ainsi un modèle pertinent pour étudier les relations entre environnement, évolution et biosynthèse de la caféine. L’étude de ces relations nécessite l’intégration de données hétérogènes, incluant des arbres phylogénétiques, des occurrences géographiques et des variables climatiques et environnementales à résolution spatiale fine. Ce mémoire propose une approche informatique permettant de relier ces sources de données au sein d’un flux de travail structuré, conçu pour faciliter la traçabilité et la réexécution des analyses. Dans ce contexte, PhyloCartoPlot, un outil logiciel en Python, est développé afin de représenter conjointement des arbres phylogénétiques, des occurrences géographiques et des rasters environnementaux. À partir de ce cadre analytique, des méthodes d’apprentissage automatique sont utilisées pour modéliser la présence et la concentration de caféine chez les Coffea sauvages de Madagascar. Une approche en deux étapes, combinant classification et régression, permet d’examiner principalement les associations entre la teneur en caféine et des variables environnementales, incluant des variables climatiques, topographiques et édaphiques. Les dimensions géographiques et phylogénétiques sont également prises en compte au moyen d’analyses complémentaires visant à situer ces associations dans leur contexte spatial et évolutif. L’interprétation des modèles repose notamment sur les valeurs de Shapley, utilisées pour quantifier l’influence relative des variables environnementales sur les prédictions. Les résultats contribuent à mieux caractériser les facteurs environnementaux associés à la biosynthèse de la caféine chez les Coffea sauvages de Madagascar. Plus largement, ce travail met en évidence l’apport des approches informatiques pour intégrer et analyser des systèmes biologiques complexes reposant sur des données phylogénétiques, géospatiales et environnementales.
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