Résumé
Les nouvelles générations de séquençage ont ouvert de nouvelles perspectives concernant l'estimation de la taille efficace des populations (Ne) en fournissant des informations génomiques à haute densité. Ces technologies ont appuyé la collecte de données et le développement de nouveaux outils analytiques en génétique des populations, améliorant ainsi la compréhension des processus évolutifs relatifs aux populations très abondantes, telles que les espèces marines présentant un intérêt commercial ou de conservation élevé. Plusieurs méthodes courantes d'estimation de Ne sont basées sur les spectres de fréquence allélique ou le déséquilibre de liaison entre les loci. Cependant, leurs contraintes spécifiques rendent difficile leur application à de grandes populations, en particulier en présence de facteurs confondants tels que les flux de migration, les stratégies d'échantillonnage ou la non-indépendance entre les loci. Les approches computationnelles, et notamment les simulations démo-génétiques constituent de précieux outils pour explorer l'influence des facteurs biologiques ou logistiques sur l'estimation de Ne et pour évaluer la robustesse des méthodes dédiées. Nous présentons ici plusieurs méthodes d'estimation de Ne, leurs principes fondamentaux, leurs prérequis et leurs limitations concernant leur application à des populations de forte abondance. Nous présentons ensuite une procédure de simulation basée sur des programmes informatiques récents (SLiM et msprime) combinant des simulations individu-centrées et le génération de diversité génétique basée sur des modèles de coalescence. Cette approche vise à reproduire et à suivre les principales caractéristiques critiques des données issues d'une grande population naturelle lors de la réalisation d'une étude de génétique des populations basée sur des simulations, par exemple pour évaluer les forces et les limites de diverses méthodes d'estimation de Ne. A titre illustratif, nous simulons puis analysons, à l'aide de trois logiciels (NeEstimator2, GONE et GADMA), des données génotypiques avec des tailles d'échantillons et des nombres de loci variables. Des scripts de simulation détaillés et annotés sont fournis en complément afin de garantir la reproductibilité et de soutenir de futures recherches sur les méthodes d'estimation de Ne. Ces ressources pourrons faciliter la comparaison et la validation de différentes méthodes, en particulier pour les non-spécialistes, tels que les professionnels de la conservation et les étudiants.