Pourquoi pas les abysses ? : L’ADN environnemental pour l’étude de la biodiversité des grands fonds marins

par Miriam Isabelle Brandt

Thèse de doctorat en Sciences de l'évolution et de la biodiversité

Sous la direction de Sophie Arnaud-Haond.


  • Résumé

    Les fonds abyssaux couvrent plus de la moitié de la planète Terre. Ils peuvent héberger un grand nombre d'organismes(~ 50000 à 5 millions d'individus/m2), pour la plupart petits et encore non décrits, contribuant à des fonctions écosystémiques clés telles que le recyclage du carbone ou la productivité secondaire.Les développements technologiques ont permis des avancées remarquables, mais l'immensité et l'éloignement des habitats profonds ont restreints les études de biodiversité aux niveaux local et régional. Nous avons exploré moins de 1% des fonds marins, alors que ces-derniers forment l'un des plus grands biomes sur Terre et sont de plus en plus sous pression anthropique.Cette thèse vise à apporter de nouvelles perspectives pour l'étude de la biodiversité et de la biogéographie en environnements profonds, pour combler ce grand écart de connaissances et permettre le développement de protocoles de biosurveillance efficaces.Nous avons étudié le potentiel du métabarcoding d’ADN environnemental (ADNe) pour évaluer l'étendue et la distribution de la biodiversité en environnements profonds. À l'aide de gènes marqueurs mitochondriaux et nucléaires, cette thèse vise à produire un protocole de métabarcoding d’ADNe pour les sédiments des grands fonds, optimisé à un niveau de traitement bioinformatique, moléculaire et d'échantillonnage, et applicable à plusieurs compartiments du vivant.L'évaluation de la biodiversité avec l'ADNe est confrontée à la difficulté de définir des Unités Taxonomiques Opérationnelles moléculaires (OTU) au niveau de «l'espèce», car de nombreuses sources d'erreur induisent de fréquentes surestimations. Le premier chapitre de cette thèse décrit comment des outils bioinformatiques nouvellement développés peuvent être combinés afin d'obtenir des inventaires plus conservateurs et fiables, approchant une correspondance 1:1 espèce-OTU, et soulignent les avantages du clustering et de l’outil LULU pour produire des inventaires de biodiversité métazoaire plus fiable.De plus, la précision des protocoles basés sur l'ADNe dans les sédiments profonds reste à évaluer, car les résultats pourraient être biaisés par de l'ADN ancien archivé dans le sédiment, ce qui conduirait à des estimations de biodiversité passée plutôt que présente. Dans un second temps, nous avons donc estimé le biais de l'ADN ancien en 1) évaluant l'effet de l'élimination de courts fragments d'ADN, et 2) en comparant les communautés révélées par l'ADN et l'ARN co-extraits. Les résultats indiquent que les fragments d'ADN courts n'affectent pas la diversité alpha et bêta, et que l'ADN obtenu à partir de 10 g de sédiments est plus approprié que l'ARN pour des études logistiquement réalistes, et que les réplicas biologiques plutôt que techniques sont importants pour inférer des patrons écologiques fiables.Le tamisage des sédiments pour séparer les organismes benthiques par classe de taille a augmenté le nombre d'OTU métazoaires détectées, mais n'était pas essentiel pour obtenir des estimations précises de la biodiversité, et devrait être évité si les compartiments taxonomiques unicellulaires sont également ciblés.Enfin, les protocoles optimisés de métabarcoding d'ADNe ont été appliqué pour étudier l'influence de facteurs biotiques et abiotiques sur la biodiversité métazoaire des grands fonds, allant de la Méditerranée centrale à la dorsale médio-atlantique. Les résultats confirment que des facteurs agissant à très petite échelle (cm) conduisent à des changements verticaux significatifs de la richesse et de la structure des communautés dans les sédiments, et soulignent que les tendances régionales de diversité bêta résultent d'une influence combinée de la biogéographie passée et de phénomènes actuels.Cette thèse ouvre la voie à des études de biodiversité globale dans les environnements profonds, contribuant ainsi à une meilleure compréhension de la biogéographie et des fonctionnement des écosystémiques dans ce vaste biome encore mal connu.

  • Titre traduit

    Metabarcoding in the abyss : uncovering deep-sea biodiversity through environmental DNA


  • Résumé

    The abyssal seafloor covers more than half of planet Earth. It can host a large number of, mostly small and still undescribed, organisms (~50,000-5 million individuals per square meter), contributing to key ecosystem functions such as nutrient cycling, sediment stabilisation and transport, or secondary production.Technological developments in the past 30 years have allowed remarkable advances, yet due to the vastness and remoteness of deep-sea habitats, ecological studies have been limited to local and regional scales. Indeed, we have so far explored less than 1% of the deep seafloor, and this contrasts with the fact that deep-sea ecosystems form one of the largest biomes on Earth, and are under increased threat from a variety of direct and indirect anthropogenic pressures.This PhD aims at bringing new perspectives for the study of biodiversity and biogeography in the deep-sea, to bridge this large knowledge gap, and advance toward the development of efficient biomonitoring protocols to preserve this vast and elusive backyard.We investigated the potential of multi-marker environmental DNA (eDNA) metabarcoding to assess the extent and distribution patterns of biodiversity in this remote ecosystem. Using mitochondrial and nuclear marker genes, this PhD aimed at producing and testing an optimized eDNA metabarcoding workflow for deep-sea sediments, on a bioinformatic, molecular, and sample processing level, applicable to multiple life compartments including microbiota and metazoans.Biodiversity assessment with eDNA is confronted with the difficulty in defining accurate “species-level” molecular Operational Taxonomic Units (OTUs), as numerous sources of error induce frequent overestimations. The first part of this thesis describes how newly developed bioinformatic tools can be combined in order to get more conservative and reliable biodiversity inventories, approaching a 1:1 species-OTU correspondence, and underline the advantages of clustering and LULU-curation for producing more reliable metazoan biodiversity inventories.Moreover, the accuracy of protocols based on eDNA in deep sea sediments still needs to be assessed, as results may be biased by ancient DNA, resulting in biodiversity assessments not targeting live organisms.This thesis assessed the potential bias of ancient DNA by 1) evaluating of the effect of removing short DNA fragments, and 2) comparing communities revealed by co-extracted DNA and RNA in five deep-sea sites. Results indicated that short extracellular DNA fragments do not affect alpha and beta diversity, but that DNA obtained from 10g of sediment should be favoured over RNA for logistically realistic, repeatable, and reliable surveys. Results also confirm show that increasing the number of biological rather than technical replicates is important to infer robust ecological patterns.Sieving sediment to separate benthic size classes increased the number of detected metazoan OTUs, but was not essential for achieving comprehensive and accurate biodiversity estimates, and should be avoided if unicellular taxonomic compartments are also of interest.Finally, this thesis applied the optimized eDNA metabarcoding protocols to investigate the influence of biotic and abiotic factors on the extent and distribution of deep-sea metazoan biodiversity on an East-West transect ranging from the Central Mediterranean to the Mid-Atlantic Ridge. Results, consistent to morphology-based studies, confirm that small-scale biotic and abiotic factors lead to significant vertical changes in metazoan richness and community structure within the sediment, and highlight that regional beta-diversity patterns result from a combined influence of past biogeography and present day processes.This thesis opens the way to large-scale eDNA-based studies in the deep-sea realm, thus contributing to a better understanding of biodiversity, biogeography, and ecosystem function in this vast and still poorly known biome.


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