B&B – Biosurveillance & Bivalves en eau douce : signification biologique et interprétation opérationnelle des biomarqueurs

B&B - Biomonitoring & Bivalves in freshwater: biological significance and operational interpretation of biomarkers

• Auteur / Autrice : Manon Bain
• Direction : Simon Devin, Sandrine Pain
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Ecotoxicologie, Biodiversité, Ecosystèmes
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles (Lorraine ; 2018-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIEC - Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ECOSe - ECOlogie du Stress

Mots clés

Mots clés libres

Ecosystèmes aquatiques

Biomarqueurs

Biosurveillance

Bivalves

Biomarkers

Freshwaters

Résumé

La Directive Cadre européenne sur l'Eau impose un suivi de l'état des masses d'eaux (DCE 2000/60/CE) dont la réussite repose sur le déploiement d'outils fiables, interprétables au regard de l'état du milieu à un instant t, et prédictifs de l'évolution future de cet état. Les outils actuellement opérationnels manquant de précocité et de potentiel prédictif, la recherche s'est orientée vers les biomarqueurs, qui constituent de bons systèmes d'alarme de l'état potentiellement altéré du milieu, avant que des modifications plus profondes et irréversibles soient observables. En biosurveillance (BS), ces biomarqueurs sont suivis chez des organismes modèles dans des situations de terrain selon deux approches qualifiées de passive et d'active. Ce sujet s'inscrit dans le développement de la BS active et vient compléter les approches de BS passive déjà mises en œuvre par l'équipe. La BS active consiste à prélever les organismes sur un site considéré comme référence et à les déployer en différents points dont on souhaite évaluer l'état de contamination. Cette approche, en « standardisant » le modèle biologique étudié (une seule population soumise à des stress différents), permet de mesurer l'écart à une réponse de référence, au sens « normale », pour la population considérée. Ce travail doctoral vise donc à apporter une plus ample expérience et un meilleur recul dans cette problématique scientifique en s'attachant à (1) préciser les gammes de réponse des biomarqueurs pertinents (niveau de base, potentiel d'induction, variabilité/stabilité) et (2) identifier et caractériser le bruit de fond naturel de variation (cycles saisonniers), en passant par l'approfondissement de nos connaissances sur la physiologie des organismes modèles.

The European Water Framework Directive requires monitoring of the status of water bodies (WFD 2000/60/EC). Its success depends on the deployment of reliable tools that can be interpreted with regard to the status of the environment at a given time and that are predictive of the future evolution of this status. As the tools currently in use lack precocity and predictive potential, research has turned to biomarkers, which are good warning systems for the potentially altered state of the environment, before more profound and irreversible modifications are observable. In biomonitoring (BM), these biomarkers are monitored in model organisms in field situations according to two approaches: passive and active. This subject is part of the development of active BS and complements the passive BS approaches already implemented by the team. Active BS consists of taking samples of organisms from a site considered as a reference and deploying them at different points where we wish to assess the state of contamination. This approach, by 'standardising' the biological model studied (a single population subjected to different stresses), makes it possible to measure the deviation from a reference response, in the 'normal' sense, for the population considered. This doctoral work therefore aims to provide further experience and insight into this scientific problem by focusing on (1) specifying the response ranges of the relevant biomarkers (baseline, induction potential, variability/stability) and (2) identifying and characterising the natural background of variation (seasonal cycles), by deepening our knowledge of the physiology of model organisms.