Signer une pétition contre le chalutage en eau profonde : que dit la litérature scientifique ?

[caption id="attachment_1635" align="aligncenter" width="210"] cliquez, c'est un peu long mais ça vaut le coup (puis elle a besoin de moi pour avoir du traffic je pense).[/caption]

Vous avez peut-être entendu parler de la BD de Pénélope Bagieu dénonçant le chalutage (un type de pêche) en eau profonde, et appelant à signer une pétition pour faire interdire cette pratique. La BD a été très lue et partagée, et par conséquent discutée dans les médias. Par exemple un billet de blog dans Le Monde de "vérification", ou un article de FranceTV Info avec le même objectif de mettre en balance les arguments de la BD et des pêcheurs.

Apprenant l'existence de la pétition, j'ai d'abord vérifié informellement auprès de collègues connaissant mieux que moi ce sujet, et ayant reçu confirmation que le chalutage profond est considéré comme catastrophique, j'ai signé et diffusé sur Twitter. Maintenant vu le tour que prend le débat, et le manque dramatique de références scientifiques dans les articles "il a dit, elle a dit, va savoir" qu'on nous propose, j'ai décidé de prendre quelques minutes pour regarder l'état de la litérature scientifique (l'assoc Bloom qui propose la pétition a aussi une biblio anémique - sérieusement, vous ne pouvez pas faire mieux ?).

Rappel : trouver de l'info scientifique sérieuse sur le web, si on lit l'anglais, c'est facile.

Donc prenons le chemin de Google Scholar, après un petit tour sur Wikipedia pour trouver qu'en anglais on dit "deep sea trawling".

Notons tout-de-suite que toutes les références que j'ai trouvées (dans une recherche très rapide, je le précise - si des lecteurs veulent corriger avec de la bibliographie sérieuse ils sont les bienvenus) vont dans le sens de la BD et de la pétition. Quelques exemples :

L'article "Sustainability of deep-sea fisheries", Marine Policy 2012 (à propos de cet article, voir mises à jour en bas de page), n'est pas accessible librement malheureusement (pour lire tous mes ralâges à ce sujet, mot clé politique de publication, et d'abord celui-ci), mais je cite un gros morceau du résumé, qui est relativement clair :

The deep sea is by far the largest but least productive part of the oceans, although in very limited places fish biomass can be very high. Most deep-sea fishes have life histories giving them far less population resilience/productivity than shallow-water fishes, and could be fished sustainably only at very low catch rates if population resilience were the sole consideration. But like old-growth trees and great whales, their biomass makes them tempting targets while their low productivity creates strong economic incentive to liquidate their populations rather than exploiting them sustainably (Clark's Law). Many deep-sea fisheries use bottom trawls, which often have high impacts on nontarget fishes (e.g., sharks) and invertebrates (e.g., corals), and can often proceed only because they receive massive government subsidies. The combination of very low target population productivity, nonselective fishing gear, economics that favor population liquidation and a very weak regulatory regime makes deep-sea fisheries unsustainable with very few exceptions. Rather, deep-sea fisheries more closely resemble mining operations that serially eliminate fishable populations and move on.

Bon ça dit en gros la même chose que la BD. Un autre article, de 2010, dans la même revue confirme que cette pêche n'est pas rentable sans subventions. Je précise que je ne connais pas cette revue.

Par contre je connais Proceedings of the Royal Society, très sérieux, et on y lit dans un article de 2009 de plus d'accès libre :

The depth-related declines in abundance are, however, consistent with the effects of deep-water fishing. Significant changes in abundance were detected only in fishes whose depth ranges fell at least partly within the fishing grounds, in both target and non-target species. This pattern of widespread declines in abundance can be best explained by high rates of mortality among the fishes that escape through the net, as well as those that are brought to the surface and subsequently discarded (Basson et al. 2002). It is also possible that habitat modification by trawling has effects on a wide range of fish species by changing the availability of refugia and food (Collie et al. 1997).

Le reste de l'article dit que le chalutage profond affecte aussi significativement les espèces vivant encore plus profond, à cause des perturbations majeures que cela cause.

Un article un peu plus vieux (2004) dans un journal de Ecological Society of America (une société savante, pas une organisation militante) dit que : "Bottom trawling in particular has caused considerable destruction of these communities around the world. Due to their extreme longevity and slow growth, recovery is likely to be in the order of decades or even centuries."

Il y a aussi un "point de vue" dans Nature, journal / magazine scientifique, qui défend l'interdiction du chalutage profond.

Donc il semble que passer 1/2 h sur le web scientifique confirme que le message essentiel de la BD et de la pétition est correct. Il est possible que des détails ne le soient pas, mais il me semble qu'un article comme celui du blog Big Browser du Monde soit plutôt dans une logique "Marchants de doute" (finalement, y aurait pas débat ?) que dans une logique d'atteindre une confiance suffisante dans les résultats scientifiques pour agir. Je note aussi un article bizarre dans le Nouvel Obs qui dit que le problème principal est la pêche illégale. C'est par une doctorante "sur la gouvernance internationale des pêches et plus particulièrement sur les problématiques liées à la pêche illicite, non déclarée et non réglementée", donc je comprend bien que ce sujet lui tienne à coeur, mais quel rapport ? Ca ne montre pas que le chalutage profond ne soit pas très dommageable à ce que je comprenne.

Finalement, je dois réagir au communiqué de l'assoc Bloom "La vérite d'Intermarché sur la pêche profonde et celle de Monsanto sur les OGM aussi ?". Apparemment, sur le chalutage profond, comme sur le changement climatique, les écologistes ont la connaissance scientifique de leur côté. Essayez de garder cet avantage, je vous en prie, et évitez de tout mélanger et de brouiller votre message avec le déni de science concernant les OGM (voir notamment ce billet sur Séralini et celui-ci sur le Riz doré). Ca serait pas super, de baser ses décisions, toutes, sur des données correctes et vérifiables ? Allez, chiche.

(Edition pour préciser ma pensée : il ne faudrait pas que le débat soit "à qui faites vous confiance, une ONG ou une entreprise, les écolos ou les patrons ?", mais "quels sont les faits, que savons-nous, que pouvons-nous en conclure ?".)

Puis, allez signer la pétition quand même.

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Mise à jour : l'association Bloom a maintenant une bibliographie scientifique sérieuse sur son site : 70 publications scientifiques (références seulement) ; 32 publications scientifiques (un sous-ensemble des précédents, avec résumés en anglais extraits des articles). C'est très bien, c'est même excellent. J'y retrouve les refs que j'ai trouvées indépendemment pour la plupart. J'ai aussi trouvé au moins une erreur : les refs 2 et 4 dans les 70 sont la même, qui est celle que je cite en premier dans ce billet.

Mise à jour 2 : la première auteure le premier auteur de cette fameuse publication Marine Policy 2012 (ref 2 et 4 des 70 de Bloom), Eliott Norse, est interviewé dans L'Express rubrique Chercheurs d'Actu (en plus ils me citent).

Mise à jour 3 : cet article Norse et al. est d'accès fermé, mais une recherche Google Scholar vous donne facilement des liens vers des versions téléchargeables. Après c'est entre vous et votre conscience hein.

Je suis vieux : la bande son de ma thèse

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L'an dernier et celui d'avant j'ai écrit des notes "signes que je suis vieux" (2011, 2012). Pour changer un peu de marqueur d'époque, voici ce que j'écoutais pendant ma thèse (je ne listerais pas les vieilleries genre Bob Dylan, Lou Reed [snif] et Brassens que j'écoutais aussi, seulement les trucs nouveaux à l'époque). Si vous n'aimez pas mes goûts, peu me chaud chaut, mais admettez que d'avoir un t-shirt Glastonbury 1997 ça me date.

• Mano Solo, choc monstre de mon début de thèse, vu en concert assez de fois pour le voir se détériorer puis aller mieux (genre il pouvait se tenir debout sur scène), puis pour le perdre, pour avoir été insulté par son attitude envers le public et impressionné par sa présence. A écouter seul dans le noir quand ta thèse te déprime.


• Miossec, second choc francophone de ces années-là. Pas très joyeux tout ça, mais la classe les paroles la musique et l'énergie en concert. J'ai encore quelque part un morceau de tambourin cassé par Miossec aux Eurockéennes, et un enregistrement pirate perso sur bande magnétique (qualité garantie pourrie).


• Restons dans la déprime : les Eels, plutôt vers la fin de ma thèse.


• A propos de Glastonbury, moi qui vous cause j'y ai vu Radiohead, il parait que c'est un des meilleurs concerts de l'histoire du festival. J'y ai aussi découvert Beck, même que snobisme ultime j'ai acheté le vinyle 33 tours à Londres, et je n'ai plus rien pour le jouer. Ach so.


• Pulp, rois des mélodies trop belles. Supergrass, rois de l'énergie.


• Blur contre Oasis, que les médias arrétaient pas de comparer à Beatles contre Stones.


• Enfin, je veux rendre ici hommage à Radio Brume, qui a enrichi ma culture musicale, m'a permis de tenir des journées de manips (oui j'ai fait de la biologie expérimentale, oui j'ai arrété, oui j'en suis très content) sans interruptions publicitaires, et aussi hommage à mes collègues de labo qui ont supporté Brume même quand c'était très expérimental. N'empêche que c'est comme ça que j'ai découvert Miossec et Louise Attaque un an avant mes copains, me permettant de laisser libre cours à mon snobisme.

Les méthodes bioinformatiques utilisées en génomique sont importantes #methodsmatter #BigScience

[caption id="attachment_1620" align="aligncenter" width="137"] cliquez sur l'image[/caption]

A l'occasion du projet ENCODE, j'ai déjà évoqué les avantages et inconvénients de la Big Science en biologie (billet ENCODE, billets sur critiques d'ENCODE 1 et 2, billet Big Science). Il y a en ce moment un débat très animé sur blogs et Twitter, concernant une question importante sur ces gros projets : les méthodes bioinformatiques utilisées.

Cela a commencé par ce billet de Lior Pachter, suivi de ce commentaire de Jeff Leek, et ce droit de réponse sur le blog de Lior. Si la question vous intéresse, je vous conseille fortement de lire non seulement les billets mais les commentaires. Il y a également une discussion Twitter intense, avec notamment les tweets de Lior, de Manolis Dermitzakis, et de Tuuli Lappalainen, et les hashtags #GTEx et #methodsmatter. La discussion comprend du beau monde en génomique et en bioinformatique. Quel est le débat ?

La discussion porte sur l'analyse de données de RNA-seq. Les gènes s'expriment (sont actifs) en étant transcrits en ARN. Plus un gène est actif, plus il y a d'ARN. Dans le RNA-seq, on séquence (on lit) des tas de petits morceaux d'ARN. On a davantage de morceaux lus pour les ARN correspondant aux gènes plus exprimés. Bon résumé de la méthode dans deux billets du site Bioinfo-fr : Analyse des données de séquençage à ARN et L'analyse de données RNA-seq: mode d'emploi. Ce deuxième fait aussi apparaître certains des soucis qu'on peut avoir.

Lior Pachter a remarqué que plusieurs gros projets, certains publiés comme ENCODE, d'autre encore en cours comme GTEx, utilisent une méthode bioinformatique de traitement du RNA-seq qui n'a jamais été publiée en tant que telle, donc n'est pas décrite formellement, n'a pas été évaluée, et n'a jamais été utilisée hors dédits consortiums (les auteurs de la méthode sont membres des consortiums Big Science en question). Il a essayé de comprendre la méthode (et Lior n'est pas un nul, il est notamment auteur de la méthode la plus utilisée, CuffLinks), sans grand succès, puis il l'a testée empiriquement sur les données de GTEx, parce que c'est ça qui l'intéressait. Et d'après ses tests, la méthode n'a que 10% du pouvoir statistique des méthodes plus habituellement utilisées dont il est l'auteur. Ce qui l'a conduit à écrire un billet de blog au titre provocateur "GTEx jette 90% de ses données".

Dans la discussion qui s'en est suivie, il y a plusieurs éléments. L'un est une défense spécifique de GTEx. Manolis fait remarquer à juste titre qu'ils n'ont pas encore publié leurs résultats, donc qu'il est un peu tôt pour critiquer leurs choix méthodologiques, et note aussi que (1) ayant beaucoup beaucoup de données, ils ont du prendre en compte l'efficacité computationnelle des méthodes (à savoir que CuffLinks plantait leurs ordinateurs apparemment), et (2) ils avaient contacté la bande à Lior pour avoir de l'aide, sans succès.

Un élément plus important pour moi est le rôle en effet des méthodes bioinformatiques dans de tels projets. Cela implique plusieurs niveaux. Le projet Big Science est sensé fournir des resources (des données réutilisables) et des conclusions biologiques. Si on ne comprend pas les méthodes, si elles ne sont pas connues et reconnues par ailleurs, alors (1) cela limite la réutilisation, et (2) cela diminue notre confiance dans leurs résultats. Ainsi dans mon labo on essaye d'utiliser les données RNA-seq d'ENCODE, mais ils ont utilisé la même méthode dont discute Lior, et cela nous gène pour faire confiance dans les données prétraitées qu'ils nous fournissent, sans compter que des membres de l'équipe ont perdu pas mal de temps à essayer de comprendre quelque chose qui n'était juste pas bien expliqué. Et du coup, on a du mal à reproduire des résultats sur lesquels on aimerait construire.

A  noter que Lior avait aussi écrit une critique d'ENCODE, disponible sur ArXiv seulement.

Certains ont répondu à la discussion que peu importe, nous embêtent les bioinformaticiens, toutes les méthodes donnent les mêmes résultats. D'où le hashtag #methodsmatter de Lior, et sa réponse ironique "toutes les données me donnent les mêmes résultats" (vu d'avion, c'est presque vrai). Et là je suis complètement d'accord avec Lior. Bien sûr, pour trouver que la myosine est exprimée dans le muscle, peu importe la méthode. Mais pour associer des formes différences de l'ARN d'un même gène à des variations inter-individuelles dans l'ADN régulateur proche du gène, et autres subtilités qui sont l'essentiel du message biologique que l'on cherche avec ces très gros jeux de données, oui cent fois oui les méthodes comptent, et c'est limite irresponsable de suggérer autrement. Il faut rappeler que (1) les gros jeux de données coutent cher, donc on veut en tirer le signal maximum, d'où l'importance de méthodes statistiques puissantes, et (2) la définition d'un biais c'est une méthode qui converge avec une confiance croissante vers un résultat faux lorsqu'on a plus de données. Donc gros jeux de données = importance de faire attention aux biais.

Finalement un point important à retenir de cette discussion, comme celle qui a suivi la publication d'ENCODE, c'est que grâce aux blogs et à Twitter ces gros projets se font sous la supervision de plus en plus proche et réactive d'une communauté qui n'a pas peur de faire connaître ses critiques, et que ces mêmes plateformes permettent aux scientifiques des gros projets de répondre, créant un dialogue constructif. Et ça c'est une très bonne nouvelle pour le progrès de la recherche en biologie et en sciences en général.

Note de dernière minute : il vient de sortir une grosse évaluation des méthodes RNA-seq, que je n'ai pas encore lue (communiqué de presse avec liens vers papiers - accès fermés), mais qui semble trouver que CuffLinks (de Lior) marche bien.

Mise à jour : de manière suprenante, les papiers de l'équipe GTEx, ENCODE, et ces évaluation de méthodes RNA-seq sont affichés comme reliés par l'EBI (voir communiqué de presse ci-dessus), pourtant l'évaluation n'inclut pas la méthode Flux Capacitor utilisée par ENCODE et GTEx. Cela semble moyennement cohérent a priori, mais je continue à suivre la discussion. A noter aussi qu'à la lecture, CuffLinks ne semble pas forcément en effet la meilleure méthode.

Notes sur ma semaine en sciences 11 : de bonnes nouvelles et de la stochasticité

[caption id="attachment_1604" align="aligncenter" width="140"] Cliquez sur l'image[/caption]

• Sur le blog Elysa Chlorotica, un très bon commentaire sur les fameux crânes de Dmanisi et l'évolution humaine. Voir aussi ce commentaire sur le blog de PLOS.


• Un papier récent quantifie les problèmes expérimentaux dans l'estimation de la transcription dans une seule cellule, permettant potentiellement de quantifier les composants stochastiques et déterministes de l'expression des gènes au niveau cellulaire (voir cette revue [accès fermé, en anglais], ce petit billet de blog [en anglais], et mon râlage précédent concernant les arguments de JJ Kupiec sur la stochasticité de l'expression des gènes).


• Youpi ! Notre projet commun avec 3 autres labos lausannois sur la comparaison entre espèces des interactions gène-environnement dans le vieillissement a été accepté, on va recevoir plein de sous ! Chers théoriciens du complot, ça ne veut pas dire que je peux m'acheter une nouvelle Ferrari, mais que je peux embaucher un doctorant. C'est une très bonne nouvelle (franchement, qu'est-ce que je ferais d'une Ferrari ?).


• Mon collègue lyonnais Guy Perrière a écrit un article grand public sur la génomique et la bioinformatique dans Pour la Science, accès payant ici. Il fait un bon point sur la croissance des données de séquence disponibles dans des banques centralisées, et des problèmes posés par les nouvelles technologies très haut débit : paradoxalement, on produit tant de données qu'on n'arrive plus à les partager, et donc on arrive à un ralentissement de la croissance des données aisément disponibles.


• De super belles photos de microscopie sur le site de Wired.


• Un article sur notre base de données Selectome a été accepté pour publication. On pré-calcule la sélection Darwinienne (créatrice de nouveauté, par opposition à la sélection conservatrice) sur plein plein de gènes et de périodes évolutives, et vous y donne accès. Principale nouveauté : un meilleur contrôle qualité des données, donc moins de faux positifs. Le futur : des programmes plus rapides, qui nous permettront de faire les calculs sur encore plus de données. Tagada.


• Très bonne "histoire derrière le papier" sur le Dinoblog, qui permet de voir comment progresse la connaissance en paléontologie (lentement et avec plein de détails chiants, comme toute la science) et avec une discussion intéressante du concept de fossile vivant, même si perso je ne l'aime pas trop (le terme). Puis c'est des requins, ce qui est toujours cool. Petit râlage : pourquoi ne pas mettre un lien vers le papier lui-même ?


• Article expliquant la bioinformatique au grand public (anglais, accès libre) : Explain Bioinformatics to Your Grandmother! Mais pourquoi toujours les grand-mères ? Excellent commentaire sur le papier, voir aussi mon commentaire dans un billet précédent.