* Identifier les marqueurs génétiques associés à des traits souhaitables, tels que la résistance aux ravageurs et aux maladies, et la tolérance aux facteurs de stress environnementaux

* Développer des programmes de sélection pour croiser sélectivement des abeilles présentant les caractéristiques souhaitées, améliorant ainsi la santé et la résilience globales de la population.

Modélisation de superordinateur :

* Simuler la dynamique des colonies d'abeilles, y compris le comportement de recherche de nourriture, la reproduction et la propagation des maladies, pour optimiser les stratégies de gestion

* Prédire l'impact des changements environnementaux, tels que le changement climatique et la perte d'habitat, sur les populations d'abeilles, contribuant ainsi aux efforts de conservation

Approche combinée :

* Utiliser l'analyse de l'ADN pour identifier les abeilles présentant des caractéristiques souhaitables, puis incorporer ces individus dans des modèles de superordinateur pour étudier les effets des stratégies de sélection et de gestion de sélection sur la dynamique des populations d'abeilles.

* Développer des outils d'aide à la décision pour les apiculteurs, basés sur la modélisation d'un superordinateur, afin d'optimiser le placement des ruches, les stratégies de recherche de nourriture et les mesures de contrôle des maladies.

Résultats potentiels :

* Amélioration de la santé et de la résilience des abeilles, entraînant une augmentation de la production de miel et de la pollinisation des cultures

* Meilleure compréhension de la dynamique des populations d'abeilles et de l'impact des facteurs environnementaux

* Développement de stratégies de conservation ciblées pour protéger les populations d'abeilles sauvages

* Amélioration des moyens de subsistance des apiculteurs et des agriculteurs dépendants de la pollinisation des abeilles