Graph4lg: A package for constructing and analysing graphs for landscape genetics in R. Issue 3 (7th December 2020)

• Record Type: Journal Article
• Authors: Savary, Paul; Foltête, Jean‐Christophe; Moal, Hervé; Vuidel, Gilles; Garnier, Stéphane
• Editors: Gaggiotti, Oscar
• Is Part Of: Methods in ecology and evolution. Volume 12:Issue 3(2021)
• Page Start: 539
• Page End: 547
• Publication Date: 2020-12-07
• Subjects: dispersal -- ecological connectivity -- graph theory -- landscape genetics -- R; Ecology -- Periodicals; Evolution -- Periodicals; 577
• DOI: 10.1111/2041-210X.13530
• Languages: English
• ISSNs: 2041-210X

Abstract

Abstract: In landscape genetics, habitat connectivity and population genetic structure have been analysed using graph‐theoretic approaches to understand how landscape features influence demography (i.e. dispersal and population size). Despite substantial advances in enhancing both genetic and landscape graph use, a software tool bringing together a large range of construction and analysis parameters for these two types of graphs was lacking in the landscape genetic toolbox. Moreover, although these two types of graphs appear complementary for answering landscape genetic questions, methods for comparing them have not been forthcoming. We have developed an R package to improve and encourage the use of these graphs. It includes functions for converting and importing genetic data and for genetic distance computing. It also implements time‐efficient geodesic and cost‐distance calculations from spatial data. A large range of parameters can be used to create genetic and landscape graphs from these data, including several graph pruning methods. We made available to R users the command‐line facilitaties of Graphab software to easily model landscape graphs in R. The package functions perform preliminary analysis to adapt methodological choices to research questions. Landscape and genetic graphs created can be analysed with node‐level metrics as well as link‐level and modularity analyses. Users can compare and visualise these graphs and export them to shapefiles to facilitate interpretation and subsequent analyses. graph4lg contributes to expanding landscape and genetic graph potential for analysing ecological connectivity while encouraging further investigations on methodological implications related to these tools. Résumé: En génétique du paysage, la connectivité des habitats et la structure génétique des populations ont été analysées à l'aide d'approches basées sur la théorie des graphes pour comprendre comment les éléments du paysage influencent la démographie (i.e. la taille des populations et la dispersion). Bien que des progrès conséquents aient amélioré l'utilisation des graphes génétiques et paysagers, un outil informatique réunissant une large gamme de paramètres de construction et d'analyse de ces deux types de graphes faisait défaut parmi les outils de la génétique du paysage. Par ailleurs, malgré l'intérêt potentiel de la complémentarité de ces deux types de graphes pour répondre aux questions de génétique du paysage, des méthodes permettant de les comparer n'ont pas encore été proposées. Nous avons développé un package R pour améliorer et encourager l'utilisation de ces graphes. Il intègre des fonctions de conversion et d'import de données génétiques et de calcul de distances génétiques. Il permet aussi de calculer des distances géodésiques et des distances‐coût à partir de données spatiales. Une importante gamme de paramètres peut être utilisée pour créer des graphes génétiques et paysagers à partir de ces données, parmi laquelle on trouve plusieurs méthodes d'élagage. Nous avons rendu accessible l'utilisation du logiciel Graphab en lignes de commande aux utilisateurs du logiciel R pour faciliter la modélisation de graphes paysagers dans cet environnement. Les fonctions du package permettent des analyses préliminaires ayant pour but d'adapter les choix méthodologiques aux questions de recherche. Les graphes génétiques et paysagers créés peuvent être analysés avec des métriques calculées au niveau des nœ uds ou avec des analyses des liens ou des modules de ces graphes. Les utilisateurs peuvent comparer et visualiser les graphes et les exporter sous forme de couches shapefile pour faciliter l'interprétation et les analyses ultérieures. graph4lg contribue à étendre le potentiel des graphes génétiques et paysagers pour l'analyse de la connectivité écologique tout en encourageant de futures recherches sur les aspects méthodologiques relatifs à ces outils.