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Soutenance de Valentin Vasselon – CARRTEL

8 décembre 09:00 - 12:00

Résumé :

Les diatomées sont des algues unicellulaires microscopiques qui sont d’excellents indicateurs de l’état écologique du milieu dans lequel elles se trouvent. Dans le cadre de la Directive Cadre sur l’Eau (DCE), les communautés de diatomées sont utilisées pour évaluer la qualité des cours d’eau. Pour cela, des indices de qualité basés sur la sensibilité des espèces à la pollution sont calculés à partir de la composition et de l’abondance relative des taxa de diatomées. L’identification des espèces est généralement réalisée au microscope, ce qui, en plus d’être complexe, peut être assez long et coûteux lorsqu’il s’agit de traiter de nombreux échantillons. Une nouvelle méthode développée récemment permet d’identifier les espèces, non plus sur la base de leur variabilité morphologique, mais sur la base de leur variabilité génétique en utilisant de courtes séquences ADN (ou barcodes ADN). Combinée aux technologies de séquençage à haut débit, cette approche moléculaire, appelée metabarcoding, permet d’identifier l’ensemble des espèces présentes au sein d’un échantillon environnemental et de traiter plusieurs centaines d’échantillons en parallèle. Ces avantages font du metabarcoding une alternative à la méthode d’identification morphologique, intéressante dans le cadre de la DCE. Bien que plusieurs études aient montré la capacité de cette approche à identifier correctement les espèces de diatomées retrouvées dans des échantillons environnementaux, le manque de fiabilité dans la quantification des abondances relatives des espèces limite le calcul d’indices fiable et l’utilisation du metabarcoding comme outil pour la bioindication. Les objectifs de ce travail de thèse ont donc été (i) d’identifier et d’optimiser les biais impactant la quantification relative des diatomées en metabarcoding ; (ii) d’appliquer l’approche moléculaire à large échelle, sur des échantillons environnementaux de réseaux de cours d’eau afin de comparer les évaluations de qualité obtenues par les approches morphologique et moléculaire. Dans un premier temps, nous avons évalué les biais de quantification liés à l’extraction de l’ADN sur des cultures pures de diatomées et des échantillons environnementaux. Bien que le choix de la méthode d’extraction affecte la qualité et la quantité des ADN extraits, ainsi que les abondances relatives de certaines espèces obtenues en metabarcoding, la composition de la communauté ainsi que les notes de qualités ne sont pas significativement affectées. Nous avons donc décidé d’utiliser pour la suite des travaux la méthode GenElute qui produit les plus grandes quantités d’ADN pour un moindre coût. Dans un deuxième temps, grâce à des expériences de qPCR réalisées sur des cultures pures de diatomées, nous avons montré que le nombre de copies du gène rbcL (utilisé comme barcode ADN) est proportionnel au biovolume des cellules, ce qui a pour conséquence une surestimation des espèces à gros biovolumes en metabarcoding. A partir de cette corrélation, un facteur de correction a été proposé et appliqué sur les données de metabarcoding issues de communautés artificielles et d’échantillons environnementaux, permettant d’obtenir des abondances relatives d’espèces comparables à celles obtenues en microscopie et d’améliorer la fiabilité des notes de qualité. Finalement, l’application de l’approche moléculaire à l’échelle des réseaux DCE de surveillance des cours d’eau de Mayotte et de France métropolitaine a permis de montrer que le metabarcoding est une alternative plus rapide et plus économique que l’approche morphologique, tout en permettant une bonne évaluation de la qualité des cours d’eau. Nos travaux confirment que l’approche moléculaire peut être utilisée pour évaluer la qualité des cours d’eau. Cependant d’autres études devront être réalisées avant d’envisager une application en routine et une implémentation dans la DCE, notamment en termes de standardisation et de normalisation des méthodes utilisées dans l’approche moléculaire.

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Détails

Date :
8 décembre
Heure :
09:00 - 12:00

Lieu

INRA UMR CARRTEL – 75 bis avenue de Corzent – 74200 Thonon-les-Bains
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