Thèse soutenue

Apport des données méta-omiques dans la détection et la quantification des traits fonctionnels au sein des écosystèmes planctoniques

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Auteur / Autrice : Emile Faure
Direction : Sakina-Dorothée AyataLucie Bittner
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie
Date : Soutenance le 02/12/2020
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris ; 1992-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'océanographie de Villefranche (Alpes-Maritimes ; 2001-....)
Jury : Président / Présidente : Ingrid Obernosterer
Examinateurs / Examinatrices : Thomas Mock
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Tamburini, Sébastien Monchy

Mots clés

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Résumé

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Dans la plupart des modèles biogéochimiques, la diversité planctonique est représentée à l'aide de types planctoniques classant les organismes selon leurs capacités fonctionnelles, ou de traits fonctionnels mesurables au niveau individuel. Un choix a priori des types planctoniques ou traits fonctionnels considérés est nécessaire, pouvant conduire à des représentations simplifiées de la diversité planctoniques dans ces modèles. Des quantités inédites de données méta-omiques ont récemment été collectées sur les communautés planctoniques à l’échelle globale, et mon objectif au cours de cette thèse fut de déterminer comment utiliser ces données méta-omiques afin de quantifier la distribution de traits fonctionnels dans l’environnement. Je présente d'abord comment les données de métabarcoding d’une part et les marqueurs génomiques fonctionnels d’autre part peuvent être utilisées pour décrire et quantifier des traits choisis a priori, identifiant les limites et les avantages des deux types de données. Je présente ensuite une approche permettant de faire émerger des familles protéiques putatives pouvant être associées à des traits fonctionnels au sein des données méta-omiques, sans choix a priori. En quantifiant la réponse de ces familles aux gradients physico-chimiques dans l’océan global, je montre comment cette approche pourrait permettre de prédire la composition fonctionnelle des communautés planctoniques à partir de données environnementales. Enfin, je discute du potentiel des données méta-omiques comme outil pour représenter la diversité des communautés planctoniques de manière réaliste dans les modèles biogéochimiques.