Description des communautés microbiennes du sol par une approche métagénomique

Decrypting soil microbial communities using metagenomic approaches

• Auteur / Autrice : Tom Delmont
• Direction : Timothy Vogel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Microbiologie environnementale
• Date : Soutenance le 19/12/2011
• Etablissement(s) : Ecully, Ecole centrale de Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Ampère
• Jury : Président / Présidente : Pascal Simonet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Penelope Hirsh, Jed Alan Fuhrman
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Robert Duran, George A. Kowalchuk

Mots clés

Mots clés contrôlés

Diversité microbienne

Métagénomique

Sols

Mots clés libres

Métagénomique

Sol

Communautés microbiennes

Metagenomics

Soil

Microbial communities

Résumé

Les données présentées dans ce manuscrit de thèse sont principalement basées sur l'analyse de séquences d'ADN extraites directement de l'environnement (et en particulier du sol) en les comparant aux données cumulées au fil des siècles sur les microorganismes cultivés en laboratoire. Les objectifs, difficultés, résultats et perspectives de cette approche, que l'on nomme « métagénomique », sont décrits. Un métagénome représente la diversité génétique d'un habitat défini (par exemple un sol du champ agricole) dans sa globalité. Ainsi, générer un métagénome a notamment pour but d’accéder à la diversité génétique de la majorité d'espèces récalcitrantes à la culture. Elle permet aussi d'estimer le potentiel fonctionnel d'un jeu de données métagénomiques représentant un écosystème, puis de le comparer à d'autres jeux de données, représentant quant à eux d'autres environnements. Enfin, un autre intérêt de cette approche est la possibilité, dans certains cas, d'assembler partiellement ou entièrement un métagénome, et ainsi de permettre la reconstruction de structures génétiques complexes, qu'elles représentent des plasmides ou des génomes, circulaires ou non. Ce manuscrit de thèse présente ces aspects de la métagénomique (extraction, séquençage, annotation, comparaison, assemblage) sur l'environnement sol, en se basant sur une prairie anglaise (Park Grass, Rothamsted Research) étudiée depuis plus de 150 ans. Les communautés microbiennes prédominantes ont été partiellement caractérisées, leur potentiel fonctionnel comparé à d'autre environnements majeurs de notre planète (océans, sédiments, neige, etc.). Parce que l'assemblage de ces données est très limité dû à une trop grande diversité, des expérimentations ont été faites en microcosmes afin de stimuler une partie de la communauté avant de générer de nouveaux jeux de données, hautement simplifiés. Cette approche a permis l'assemblage et l'étude structurelle de génomes correspondant à des espèces résistant à des conditions extrêmes (par exemple un apport considérable de mercure, ou de métaux lourds).Lorsque l'on regarde la métagénomique dans sa globalité, les perspectives apparaissent clairement : usant d'outils de plus en plus performants (séquençage, annotation, assemblage, etc.), les microbiologistes peuvent d'ores et déjà récolter le fruit de plus de trois milliards d'années d'évolution et d'adaptation microbienne.

Microbial ecology is beginning to interact with metagenomics and many microbiologists are attracted to metagenomics in the hope of discovering novel relationships between microorganisms and/or confirming that work done on isolates applies to the remaining uncultured members of the different ecosystems. With a growing number of available metagenomic datasets, metagenomes can be intensively mined by microbial ecologists in search of previously undetected correlations (both structural and functional). Here, we provide a preliminary exploration of 77 publically available metagenomes corresponding to DNA samples extracted from oceans, atoll corals, deep oceans, Antarctic aquatic environments, Arctic snows, terrestrial environments (sediments, soils, sludges, microbial fuel cell anode biofilms, acid mine drainage biofilms), polluted air, and animal and human microbiomes (human feces, mouse and chicken cecum, and cow rumen). Results show well-defined environmental specificities that emphasize microbial adaptation and evolution capabilities. Unexpected observations were also made for several ecosystems, thus providing new hypotheses about the life style of their microbial communities. Available metagenomes are a gold mine of underexploited information that could be used to explore specific microbial structural and functional relationships. The statistical analysis provided here depends in part on replicates from the different ecosystems. With the continued emphasis on metagenomic sequencing, future analyses should support rigorous statistical treatment. This preliminary metagenomic decryption could represent a pilot-scale test for a future Earth microbiome global comparison