Generating solutions

Les forêts constituent un élément essentiel du tissu culturel, social et économique du Canada. Leur fibre alimente l’industrie forestière, créant des emplois et de la richesse. Elles jouent un rôle environnemental clé, purifiant notre air et notre eau, emmagasinant le carbone et fournissant un habitat à la faune. Toutefois, des espèces exotiques envahissantes comme le longicorne asiatique, la maladie hollandaise de l’orme, l’encre des chênes rouges et la spongieuse rose menacent nos forêts. Elles causent des dommages éventuellement irréversibles aux environnements naturels et urbains et entraînent des coûts estimés à 800 millions de dollars par année.

La plupart de ces menaces ne sont pas indigènes au Canada, mais arrivent par l’intermédiaire du parcours des biens importés. La meilleure manière de les combattre consiste à les détecter dès que possible grâce à la biosurveillance, pour être en mesure de les éliminer avant qu’elles s’établissent. Richard Hamelin de l’Université de la Colombie-Britannique, Cameron Duff de l’Agence canadienne d’inspection des aliments et Ilga Porth de l’Université Laval exploitent le pouvoir du séquençage du génome et de l’analyse bio-informatique pour élaborer un nouvel ensemble d’outils permettant de détecter de manière précise ces quatre ennemis nuisibles de la forêt. Leurs travaux permettront aux professionnels de la santé des forêts de suivre et d’établir la source de ces menaces pour élaborer des mesures visant à prévenir d’autres invasions.

Les travaux de l’équipe auront des retombées économiques d’au moins 800 millions de dollars par année grâce à la protection des ressources forestières du Canada et jusqu’à 2,2 millions de dollars grâce à la protection des marchés d’exportation.

The GE³LS research component of the project will include a model-based decision-support tool that incorporates socio-economic data on human-mediated spread of invasive pests and epidemiological and genomic data to help reduce the uncertainty with regard to invasive outbreak outcomes.