Literatura científica selecionada sobre o tema "Métatranscriptomiques"

La digestion anaérobie est une stratégie attractive pour traiter et valoriser les déchets organiques, par la co-production de biogaz, fertilisants, chaleur et électricité. Ces bioprocédés utilisent les capacités des microorganismes à convertir la matière organique complexe en composés plus simples. Les biomasses représentent le "moteur microbien" des réacteurs, et influencent leurs performances. Un suivi microbiologique est important, or pour des communautés complexes, les techniques classiques de biologie sont chronophages et limitées. La récente démocratisation du séquençage d’ADN de nouvelle génération et de la bioinformatique a levé de nombreux verrous.Ce doctorat concerne le développement et l’implémentation d’outils moléculaires culture-indépendants, basés sur le séquençage d’ARN de communautés complexes de microorganismes, aussi appelés métatranscriptomiques. Ces approches ont permis de caractériser les consortia procaryotiques fonctionnels de digesteurs anaérobie. Six types de réacteurs, traitant différent substrats (ordures ménagères, boues activées et effluent papetier), ont été analysés. Une méta-analyse de 33 jeux de données métatranscriptomiques a mis en évidence des taxons communs et spécifiques aux différents bioréacteurs, ainsi que de nombreuses fonctions génétiques, associées à des métabolismes d’intérêt (Carbone, Azote et Soufre).Les résultats obtenus montrent le potentiel des outils métatranscriptomiques pour l’analyse d’échantillons environnementaux complexes. Ces outils de nouvelle génération, semblent être incontournables pour l’ingénierie microbiologique. Ils permettent d’interroger le "savoir universel" (bases de données biologiques), offrant ainsi une vision holistique de la composition et de la fonction de communautés complexes de microorganismes. Les principales limites concernent l’incomplétude des bases de données, les problématiques techniques et bioinformatiques, ainsi que l’intégration globale de ce nouveau savoir
Anaerobic digestion bioreactors appear nowadays environmentally attractive because they allow treating and valorizing organic waste, by production of added value biogas, fertilizers, heat and electricity. Such bioprocesses employ natural abilities of complex microbial communities to convert complex organic matter into simpler molecules. Anaerobic digestion microbiomes represent the "microbial engine" of reactors, which ultimately sustain its performance. Solving dysfunctions or start phase issues is difficult especially without a microbiological monitoring. Classical microbiological and molecular tools show limitations dealing with complex communities, but recently the arrival of next-generation DNA sequencers and bioinformatics open locks.New culture-independent molecular tools, based on RNA sequencing of complex microbial communities, also called metatranscriptomic approaches, were developed and implemented, in order to monitor the microbial consortia of anaerobic digesters. Six types of reactors were analyzed. They treated different substrates (solid waste, activated sludge and paper mill effluent), which spanned from lab to industrial scale. A meta-analysis of thirty-three metatranscriptomic datasets permitted to highlight specific and core groups of taxa present in bioreactors, as well as numerous genetic functions related to Carbon, Nitrogen and Sulfur metabolisms.The results obtained from this work show the power of metatranscriptomics, to analyze complex environmental samples. Metatranscriptomics appears as an unavoidable tool for microbial community engineering, interestingly enabling an interrogation of the "universal knowledge" (biological databases), and giving a holistic picture about the structure and function of complex microbial communities. Some limits however still remain in relation to the incompleteness of databases, technical and bioinformatics issues, biological interpretations, as well as in the integration of this new knowledge in an inclusive picture

La digestion anaérobie (DA) est un procédé de dégradation de la matière organique en absence d’oxygène qui conduit à la valorisation énergétique des résidus organiques sous forme de biogaz riche en méthane. L’optimisation de ces procédés nécessite une meilleure connaissance du fonctionnement des communautés complexes et de leur réponse fonctionnelle face à des perturbations. Un des principaux objectifs de cette thèse était la construction et la validation d’un pipeline bio-informatique dédié à l’analyse comparative de métatranscriptomes provenant de digesteurs anaérobies soumis à des perturbations. Les approches méta-omiques basées sur le séquençage haut débit, produisent de grandes quantités de données, mettant leur traitement au défi. Un pipeline efficace pour analyser les fonctions des communautés microbiennes actives a été développé durant cette thèse. Le pipeline est conçu pour contrôler la qualité des séquences, éliminer l'ARNr, réaliser une annotation fonctionnelle des lectures en fonction de bases de données fonctionnelles et traiter l'analyse différentielle de l'expression génique. Son efficacité a été validée par l'analyse de données provenant (i) de communautés synthétiques, (ii) d'une étude métatranscriptomique précédente et (iii) de 7 échantillons en triplicats issus un méthaniseur expérimental continu (CSTR) dans lequel nous avons simulé différents épisodes de stress
Anaerobic digestion (AD) is a degradation process of organic matter in absence of oxygen that leads to energetic recovery of organic residues in the form of methane-rich biogas. The optimisation of these processes requires a better understanding of the functioning of complex communities and their functional response to disturbances. One of the main objectives of this PhD was the construction and validation of a bioinformatics pipeline dedicated to the comparative analysis of métatranscriptomes from anaerobic digesters subjected to perturbations.Meta-omics approaches based on high-throughput sequencing produce large amounts of data, challenging their processing. An efficient pipeline to analyse the functions of active microbial communities was developed during this thesis. The pipeline is designed to control sequence quality, remove rRNA, perform functional annotation of reads against functional databases and handle differential gene expression analysis. Its efficiency was validated by analysing data from (i) synthetic communities, (ii) a previous metatranscriptomic study and (iii) 7 triplicate samples from a continuous experimental methaniser (CSTR) in which we simulated several stress events

La distribution de la neige à l'échelle du paysage dans les zones alpines est une des variables les plus importantes contrôlant la structure et la fonction des écosystèmes de montagne. Des changements d'épaisseur neigeuse et de durée d'enneigement peuvent entraîner de grands changements dans les conditions édapho-climatiques, ainsi que dans la composition des communautés végétales et surtout sur les cycles biogéochimiques majeurs et par conséquence la structure et le fonctionnement de l'écosystème. Nous avons utilisé l'approche métatranscriptomique pour essayer de comprendre la diversité fonctionnelle réelle et les activités exprimées dans les sols alpins par les micro-organismes, en réponse à différentes contraintes environnementales. La transcriptomique, et par extension, la métatranscriptomique, peut être vue comme l'analyse quantitative complète de tous les gènes exprimés par un ou plusieurs organismes, ou par l'écosystème entier. L'utilisation de cette approche implique d'abord l'extraction des ARN une bonne qualité et avec un bon rendement, ensuite la conversion de ces ARN en cDNA en ciblant les fractions de ARNm. La capacité d'évaluer le metatranscriptome des communautés microbiennes complexes dans différentes conditions environnementales représente en soi une avancée significative dans notre capacité de relier la structure et les fonctions des communautés avec les génotypes d'ADN (les séquences) et avec la correspondance phénotype. Dans cette étude, nous présentons l'utilisation pour la première fois de l'approche métatranscriptomique concernant les activités des communautés microbiennes des eucaryotes des sols alpins sous deux conditions d'enneigement très contrasté nommés LSM (lately snowmelt) et ESM (early snowmelt), qui sont caractérisés par des gradients climatiques contrastés et des différences de végétations associées. Nous présentons également une analyse des séquences et des procédures d'annotation en utilisant des logiciels publiquement disponibles et des scripts de python en utilisant l'environnent d'Obitools. Nous avons également développé un pipeline d'analyse bio-informatique adapté qui permet d'extraire correctement des renseignements fonctionnels et taxinomiques de ces bases de données
The distribution of snow across the landscape in the Alps is one of the most important variables controlling the structure and function of mountain ecosystems. Changes in snow depth and duration can cause major changes in soil and climatic conditions, as well as the composition of plant communities and especially on the major biogeochemical cycles and consequently the structure and functioning of the ecosystem. We used the approach métatranscriptomique to try to understand the functional diversity and real activity expressed in Alpine soils by micro-organisms in response to different environmental constraints. Transcriptomics, and by extension, the métatranscriptomique, can be seen as full quantitative analysis of all genes expressed by one or more agencies or by the entire ecosystem. Using this approach involves first extracting RNA in good quality and good yield, then the conversion of RNA into cDNA by targeting mRNA fractions. The ability to assess metatranscriptome complex microbial communities under different environmental conditions is in itself a significant advance in our ability to link the structure and functions of communities with the genotypes of DNA (the sequence) and phenotype correspondence. In this study, we present the first use of the approach métatranscriptomique on the activities of eukaryotic microbial communities of alpine soil in two very contrasting locations called LSM (Lately snowmelt) and ESM (early snowmelt) which are characterized by contrasting climatic gradients and differences in vegetation associated. We present an analysis of sequences and annotation procedures using publicly available software and scripts using python programs and Obitools. We have also developed a pipeline of bioinformatics analysis adapted to correct extraction of information of the functional and taxonomic databases

La métagénomique sert à étudier les communautés microbiennes en analysant de l’ADN extrait directement d’échantillons pris dans la nature, elle permet également d’établir un catalogue très étendu des gènes présents dans les communautés microbiennes. Ce catalogue doit être comparé contre les gènes déjà référencés dans les bases des données afin de retrouver des séquences similaires et ainsi déterminer la fonction des séquences qui le composent. Au cours de cette thèse, nous avons développé MetaCLADE, une nouvelle méthodologie qui améliore la détection des domaines protéiques déjà référencés pour des séquences issues des données métagénomiques et métatranscriptomiques. Pour le développement de MetaCLADE, nous avons modifié un système d’annotations de domaines protéiques qui a été développé au sein du Laboratoire de Biologie Computationnelle et Quantitative appelé CLADE (CLoser sequences for Annotations Directed by Evolution) [17]. En général les méthodes pour l’annotation de domaines protéiques caractérisent les domaines connus avec des modèles probabilistes. Ces modèles probabilistes, appelés Sequence Consensus Models (SCMs) sont construits à partir d’un alignement des séquences homologues appartenant à différents clades phylogénétiques et ils représentent le consensus à chaque position de l’alignement. Cependant, quand les séquences qui forment l’ensemble des homologues sont très divergentes, les signaux des SCMs deviennent trop faibles pour être identifiés et donc l’annotation échoue. Afin de résoudre ce problème d’annotation de domaines très divergents, nous avons utilisé une approche fondée sur l’observation que beaucoup de contraintes fonctionnelles et structurelles d’une protéine ne sont pas globalement conservées parmi toutes les espèces, mais elles peuvent être conservées localement dans des clades. L’approche consiste donc à élargir le catalogue de modèles probabilistes en créant de nouveaux modèles qui mettent l’accent sur les caractéristiques propres à chaque clade. MetaCLADE, un outil conçu dans l’objectif d’annoter avec précision des séquences issues des expériences métagénomiques et métatranscriptomiques utilise cette libraire afin de trouver des correspondances entre les modèles et une base de données de séquences métagénomiques ou métatranscriptomiques. En suite, il se sert d’une étape pré-calculée pour le filtrage des séquences qui permet de déterminer la probabilité qu’une prédiction soit considérée vraie. Cette étape pré-calculée est un processus d’apprentissage qui prend en compte la fragmentation de séquences métagénomiques pour les classer.Nous avons montré que l’approche multi source en combinaison avec une stratégie de méta apprentissage prenant en compte la fragmentation atteint une très haute performance
Metagenomics is used to study microbial communities by the analyze of DNA extracted directly from environmental samples. It allows to establish a catalog very extended of genes present in the microbial communities. This catalog must be compared against the genes already referenced in the databases in order to find similar sequences and thus determine their function. In the course of this thesis, we have developed MetaCLADE, a new methodology that improves the detection of protein domains already referenced for metagenomic and metatranscriptomic sequences. For the development of MetaCLADE, we modified an annotation system of protein domains that has been developed within the Laboratory of Computational and Quantitative Biology clade called (closer sequences for Annotations Directed by Evolution) [17]. In general, the methods for the annotation of protein domains characterize protein domains with probabilistic models. These probabilistic models, called sequence consensus models (SCMs) are built from the alignment of homolog sequences belonging to different phylogenetic clades and they represent the consensus at each position of the alignment. However, when the sequences that form the homolog set are very divergent, the signals of the SCMs become too weak to be identified and therefore the annotation fails. In order to solve this problem of annotation of very divergent domains, we used an approach based on the observation that many of the functional and structural constraints in a protein are not broadly conserved among all species, but they can be found locally in the clades. The approach is therefore to expand the catalog of probabilistic models by creating new models that focus on the specific characteristics of each clade. MetaCLADE, a tool designed with the objective of annotate with precision sequences coming from metagenomics and metatranscriptomics studies uses this library in order to find matches between the models and a database of metagenomic or metatranscriptomic sequences. Then, it uses a pre-computed step for the filtering of the sequences which determine the probability that a prediction is a true hit. This pre-calculated step is a learning process that takes into account the fragmentation of metagenomic sequences to classify them. We have shown that the approach multi source in combination with a strategy of meta-learning taking into account the fragmentation outperforms current methods

L’exposition aux polluants environnementaux a été associée à de nombreux désordres métaboliques, immunitaires et reproductifs ainsi qu’à divers cancers. De plus en plus de travaux, indiquent que le microbiote intestinal, qui joue un rôle majeur dans l’immunité et le métabolisme de l’hôte, interagit avec les xénobiotiques dont les polluants organiques persistants (POPs) et les contaminants néoformés dans les aliments. Cette interaction peut avoir des conséquences toxicologiques importantes via la modification des fonctions du microbiote intestinal mais également via la métabolisation des xénobiotiques, entraînant une potentielle altération de l'homéostasie de l'hôte. Dans le cadre de cette thèse, nous avons démontré, en modèle in vitro, qu’une exposition aigüe du microbiote intestinal humain au benzo[a]pyrène (hydrocarbure aromatique polycyclique) a entraîné une altération des fonctions du microbiote intestinal au niveau du volatolome et du métatranscriptome microbien. Cependant, dans nos conditions expérimentales, aucun impact sur la structure microbienne n'a été observé. L’Homme étant continuellement exposé à un panel de composés chimiques environnementaux, nous avons par la suite étudié l'impact de divers POPs et produits néoformés dans les aliments sur le microbiote intestinal humain. Des familles de gènes ainsi que des composés volatiles microbiens ont été identifiés comme altérés après l’exposition, conduisant à une perturbation de l'activité microbienne. Nous avons finalement démontré que l'interaction microbiote-polluant pourrait conduire à l'établissement d'un état pro-inflammatoire modéré dans l'intestin avec une libération de cytokine IL-8 par les cellules épithéliales intestinales. Ces résultats appuient le concept émergent selon lequel les contaminants alimentaires pourraient altérer les activités du microbiote intestinal
Exposure to environmental pollutants has been associated with various life-threatening disorders, including dysregulation of the immune and reproductive systems, metabolic diseases and various cancers. Growing evidences indicate that the gut microbiota, which plays major roles in host metabolic and immune functions, interacts with xenobiotics including persistent organic pollutants (POPs) and foodborne chemicals. The toxicological relevance of the gut microbiota-pollutant interplay is of great concern for the host since the chemicals may disrupt the gut microbiota functions leading to a potential impairment of the host homeostasis. During this PhD thesis, we demonstrated that in vitro acute exposure of the human gut microbiota with benzo[a]pyrene (polycyclic aromatic hydrocarbon) led to an impairment of the gut microbiota functions with a specific shift of the microbial volatolome and metatranscriptome. However, in our experimental conditions, no impact on the microbial structure was observed. Since humans are exposed to a wide range of environmental chemicals we investigated the impact of various POPs and foodborne chemicals on the human gut microbiota. We identified microbial volatiles and gene families that shifted after this exposure leading to an imbalance of the microbial activity. Furthermore, we demonstrated that the interaction between the pollutants and the gut microbiota lead to a significant release of pro-inflammatory IL-8 cytokine by the intestinal epithelial cells which may contribute to the establishment of a low-grade inflammatory state in the gut. All together, these data support the emerging concept that food pollutants could alter the gut microbiota activities

La métagénomique sert à étudier les communautés microbiennes en analysant de l’ADN extrait directement d’échantillons pris dans la nature, elle permet également d’établir un catalogue très étendu des gènes présents dans les communautés microbiennes. Ce catalogue doit être comparé contre les gènes déjà référencés dans les bases des données afin de retrouver des séquences similaires et ainsi déterminer la fonction des séquences qui le composent. Au cours de cette thèse, nous avons développé MetaCLADE, une nouvelle méthodologie qui améliore la détection des domaines protéiques déjà référencés pour des séquences issues des données métagénomiques et métatranscriptomiques. Pour le développement de MetaCLADE, nous avons modifié un système d’annotations de domaines protéiques qui a été développé au sein du Laboratoire de Biologie Computationnelle et Quantitative appelé CLADE (CLoser sequences for Annotations Directed by Evolution) [17]. En général les méthodes pour l’annotation de domaines protéiques caractérisent les domaines connus avec des modèles probabilistes. Ces modèles probabilistes, appelés Sequence Consensus Models (SCMs) sont construits à partir d’un alignement des séquences homologues appartenant à différents clades phylogénétiques et ils représentent le consensus à chaque position de l’alignement. Cependant, quand les séquences qui forment l’ensemble des homologues sont très divergentes, les signaux des SCMs deviennent trop faibles pour être identifiés et donc l’annotation échoue. Afin de résoudre ce problème d’annotation de domaines très divergents, nous avons utilisé une approche fondée sur l’observation que beaucoup de contraintes fonctionnelles et structurelles d’une protéine ne sont pas globalement conservées parmi toutes les espèces, mais elles peuvent être conservées localement dans des clades. L’approche consiste donc à élargir le catalogue de modèles probabilistes en créant de nouveaux modèles qui mettent l’accent sur les caractéristiques propres à chaque clade. MetaCLADE, un outil conçu dans l’objectif d’annoter avec précision des séquences issues des expériences métagénomiques et métatranscriptomiques utilise cette libraire afin de trouver des correspondances entre les modèles et une base de données de séquences métagénomiques ou métatranscriptomiques. En suite, il se sert d’une étape pré-calculée pour le filtrage des séquences qui permet de déterminer la probabilité qu’une prédiction soit considérée vraie. Cette étape pré-calculée est un processus d’apprentissage qui prend en compte la fragmentation de séquences métagénomiques pour les classer.Nous avons montré que l’approche multi source en combinaison avec une stratégie de méta apprentissage prenant en compte la fragmentation atteint une très haute performance
Metagenomics is used to study microbial communities by the analyze of DNA extracted directly from environmental samples. It allows to establish a catalog very extended of genes present in the microbial communities. This catalog must be compared against the genes already referenced in the databases in order to find similar sequences and thus determine their function. In the course of this thesis, we have developed MetaCLADE, a new methodology that improves the detection of protein domains already referenced for metagenomic and metatranscriptomic sequences. For the development of MetaCLADE, we modified an annotation system of protein domains that has been developed within the Laboratory of Computational and Quantitative Biology clade called (closer sequences for Annotations Directed by Evolution) [17]. In general, the methods for the annotation of protein domains characterize protein domains with probabilistic models. These probabilistic models, called sequence consensus models (SCMs) are built from the alignment of homolog sequences belonging to different phylogenetic clades and they represent the consensus at each position of the alignment. However, when the sequences that form the homolog set are very divergent, the signals of the SCMs become too weak to be identified and therefore the annotation fails. In order to solve this problem of annotation of very divergent domains, we used an approach based on the observation that many of the functional and structural constraints in a protein are not broadly conserved among all species, but they can be found locally in the clades. The approach is therefore to expand the catalog of probabilistic models by creating new models that focus on the specific characteristics of each clade. MetaCLADE, a tool designed with the objective of annotate with precision sequences coming from metagenomics and metatranscriptomics studies uses this library in order to find matches between the models and a database of metagenomic or metatranscriptomic sequences. Then, it uses a pre-computed step for the filtering of the sequences which determine the probability that a prediction is a true hit. This pre-calculated step is a learning process that takes into account the fragmentation of metagenomic sequences to classify them. We have shown that the approach multi source in combination with a strategy of meta-learning taking into account the fragmentation outperforms current methods

Les populations naturelles sont confrontées à des changements environnementaux. Pour y faire face, différentes réponses ont été sélectionnées au cours de l'évolution. Parmi elles se trouvent la plasticité phénotypique et l'adaptation génétique. Etudier les liens existants entre elles est une manière de comprendre les dynamiques des populations et de prévoir leurs réponses à un environnement changeant. Dans la présente étude, je me suis attaché à étudier ces liens à plusieurs échelles (intra- et interspécifique), chez le complexe d'espèces cryptiques de la micro-algue Alexandrium minutum, et ce à la fois in vitro et in situ. En ce qui concerne la plasticité phénotypique, ces deux espèces proches montrent de profondes différences, soulignant les liens entre divergence génétique et écologique. Au niveau intraspécifique, il apparaît que face à des variations de facteurs abiotiques, les populations ajustent les niveaux d'expression de certains gènes (notamment impliqués dans des fonctions de motilité et d'interactions intercellulaires dans des environnements froids à faible salinité). D'autre part, les populations montrent de la différentiation génétique à la fois à faible échelle spatiale, au cours du temps, et lorsque la communauté change. Pour conclure, il existe une interaction directe entre divergence génétique et changements d'expression de gènes. En plus de poser de nombreuses questions quant aux capacités de réponse des populations, ces résultats soulignent comment plasticité phénotypique et changements génétique sont liés et interagissent. Ils offrent une perspective nouvelle sur les mécanismes qui sous-tendent les réponses des populations à leur environnement
Natural populations face environmental changes. In this context, different responses were evolutionnary selected. Among them are phenotypic plasticity and genetic adaptation. Studying the links between these two types of response is a way to understand population dynamics and to predict how they may respond to a changing environment. In the present Ph.D thesis, I focused on studying these links at several scales (intra- and interspecific), in the cryptic species complex of the microalga Alexandrium minutum, both in vitro and in situ. With respect to phenotypic plasticity, these two closely related species show profound differences, highlighting the links between genetic and ecological divergence. At the intraspecific level, it appears that, when facing abiotic factors variations, populations adjust the expression levels of certain genes (notably involved in motility related functions and intercellular interactions under low-salinity and cold environments). On the other hand, populations show genetic differentiation at both small spatial scale, over time, and when the community changes. To conclude, there is a direct interaction between genetic divergence and changes in gene expression. In addition to asking many questions about the response capabilities of populations, these results highlight how phenotypic plasticity and genetic changes are linked and interact. They offer new perspectives on the mechanisms underlying population responses to their environment

Les picoeucaryotes photosynthétiques (PPE) sont abondants dans tous les océans et constituent une part importante de la biomasse et de la production primaire. Les modèles climatiques prédisent une extension des zones oligotrophes dans les prochaines décennies ce qui pourrait fortement augmenter l'abondance et l'impact écologique des PPE. Parmi eux, la microalgue Pelagomonas calceolata (Stramenopiles/Pelagophyceae) est très largement répandue dans les océans (Worden et al., 2012) mais son rôle dans le cycle du carbone et son impact sur la chaine trophique restent méconnus (Dupont et al., 2015). Des analyses in situ et in vitro suggèrent que P. calceolata peut s'adapter aux variations environnementales grâce à une importante capacité de modulation de l'expression des gènes (Carradec et al., 2018 ; Dimier et al., 2009). L'objectif de cette thèse est de comprendre comment P. calceolata s'adapte aux variations environnementales des nombreux milieux qu'elle occupe. Dans le premier chapitre, le génome de P. calceolata est assemblé annoté puis comparé à ceux des autres PPEs. Grâce aux données de métagénomiques et métatranscriptomiques issues de l'expédition Tara Oceans, la biogéographie et de l'activité transcriptomique de P. calceolata dans les différentes conditions environnementales a permis de mieux comprendre la distribution présente et future de cette algue, et les gènes impliqués dans son succès écologique (Guérin et al 2022). Dans le deuxième chapitre, nous nous sommes particulièrement intéressés aux capacités d'acclimatation de P. calceolata face aux changements de quantité et de source d'azote. Les gènes différentiellement exprimés (DEG) chez P. calceolata en fonction de la concentration en nitrate dans les échantillons Tara Oceans ont été comparés avec ceux identifiés lors d'expériences de croissance en conditions contrôlées. P. calceolata a été cultivé dans des milieux déplétés en nitrate ou dans lesquelles le nitrate a été remplacé par de l'ammonium, de l'urée ou du cyanate. La comparaison des DEG issus du laboratoire avec ceux issus des données environnementales permet de mieux comprendre le métabolisme de cette microalgue face au manque de nitrate, quels mécanismes sont mis en place dans l'environnement pour faire face à la variabilité de la disponibilité du nitrate, notamment par sa capacité à utiliser des sources d'azote organique. Dans le troisième chapitre, nous avons voulu mieux comprendre comment la profondeur impacte la physiologie de P. calceolata. En effet, on retrouve P. calceolata dans des échantillons d'eaux provenant de la surface et au moins jusqu'à 200m de profondeur. Nous avons constaté que la profondeur d'échantillonnage impactait fortement l'expression des gènes de P. calceolata impliqués dans la photorespiration et dans les mécanismes de concentration du carbone. Lors de cette thèse de doctorat, la caractérisation des capacités d'adaptation de P. calceolata a permis de mieux comprendre comment la régulation transcriptomique lui permet d'être cosmopolite, et montre que cette microalgue peut servir d'organisme modèle grâce à la possibilité de l'étudier simultanément en laboratoire et dans des données multi-omiques environnementales
Photosynthetic picoeukaryotes (PPE) are abundant in all oceans and represent a significant proportion of biomass and primary production. Climate models predict an extension of oligotrophic areas in the following decades, which could greatly increase the abundance and ecological impact of PPEs. Among them, the microalga Pelagomonas calceolata (Stramenopiles/Pelagophyceae) is widely distributed in the oceans (Worden et al., 2012) but its role in the carbon cycle and its impact on the trophic chain remain poorly characterised (Dupont et al., 2015). In situ and in vitro analyses suggest that P. calceolata can adapt to environmental variations thanks to a significant capacity to modulate gene expression (Carradec et al., 2018; Dimier et al., 2009). The aim of this thesis is to understand how P. calceolata adapts to environmental variations in the many environments it lives in. In the first chapter, the P. calceolata genome is assembled, annotated and compared with those of other PPEs. Thanks to metagenomic and metatranscriptomic data from the Tara Oceans expedition, the biogeography and transcriptomic activity of P. calceolata under different environmental conditions has provided a better understanding of the present and future distribution of this alga, and the genes involved in its ecological success (Guérin et al 2022). In the second chapter, we focused on the acclimatisation habilites of P. calceolata to changing nitrogen quantities and sources. Differentially expressed genes (DEGs) in P. calceolata as a function of nitrate concentration in Tara Oceans samples were compared with those identified during growth experiments under controlled conditions. P. calceolata was grown in media depleted in nitrate or in which nitrate was replaced by ammonium, urea or cyanate. The comparison of DEGs obtained in the laboratory with those obtained from environmental data provides a better understanding of the metabolism of this microalga in the face of nitrate shortage, and of the mechanisms put in place in the environment to cope with variability in nitrate availability, in particular through its ability to use organic nitrogen sources. In the third chapter, we aimed to better understand how depth affects the physiology of P. calceolata. P. calceolata is found in water samples from the surface down to a depth of at least 200m. We found that sampling depth had a strong impact on the expression of P. calceolata genes involved in photorespiration and carbon concentration mechanisms. During this PhD thesis, the characterisation of the adaptive capacities of P. calceolata led to a better understanding of how transcriptomic regulation enables it to be cosmopolitan, and shows that this microalga can be used as a model organism thanks to the possibility of studying it simultaneously in the laboratory and in environmental multi-omics data

Le sol est essentiel à toute société humaine notamment pour la production d'aliments. Son fonctionnement repose sur des réseaux d'interactions entre les éléments qui le composent et toute perturbation modifie ces réseaux. Les microorganismes eucaryotes représentent une composante importante de l'écosystème édaphique car ils sont impliqués dans des processus essentiels comme la régulation de populations de procaryotes. Mais paradoxalement, ils restent peu étudiés comparés aux bactéries notamment lorsqu'on s'intéresse aux cycles biogéochimiques autres que celui du carbone comme par exemple ceux des métaux. Suite à une pollution par des métaux, certains de ces microorganismes eucaryotes développent des mécanismes « de résistance » cellulaires. Dans ce contexte, le laboratoire d'accueil a isolé, directement à partir d'extraits d'ARN de sol, des gènes eucaryotes impliqués dans la résistance cellulaire au Cd. Ces nouveaux gènes forment une famille codant des protéines riches en cystéines dont les positions sont conservées au sein de cette famille. Mon projet de thèse a eu pour but de caractériser l'origine taxonomique et la fonction de cette famille de gènes. Dans un premier temps, la purification de cinq de ces protéines produites dans Escherichia coli et leurs caractérisations biochimiques par des méthodes spectrométriques ont permis de montrer que cette famille génique constitue une nouvelle famille de métallothionéines capables de chélater in vitro le Zn, le Cu et le Cd. Dans un second temps, une méthode de quantification par PCR quantitative de l'expression de ces gènes, extraits à partir de sol provenant de microcosmes, a été mise au point. Dans un troisième temps, nous avons tenté d'obtenir les régions génomiques bordant ces gènes environnementaux afin d'affilier les organismes qui les portent à un groupe taxonomique et d'analyser les régions promotrices de ces gènes par capture ciblée de gènes
Soil is essential to human societies, especially for food production. Its functioning relies on interaction networks sensitive to environmental alterations. Eukaryotic microorganisms are an important component of the soil ecosystem where they are involved in essential processes such as the regulation of prokaryotic populations. However, they remain poorly studied compared to bacteria, especially concerning their roles in biogeochemical cycles other than the carbon one such as metal cycles. In response to soil metal contamination, some of these eukaryotic microorganisms develop cellular "resistance" mechanisms. In this context, the host laboratory has previously isolated, directly from soils, eukaryotic genes able to confer Cd resistance. These genes form a family coding for cysteine-rich proteins whose cysteine positions are conserved within this sequences. My thesis project aimed at characterizing the function and taxonomic origin of this gene family. First, the purification of five of these proteins produced in Escherichia coli and their biochemical characterizations by spectrometric methods demonstrated that this gene family constitutes a new family of metallothioneins capable of chelating in vitro Zn, Cu and Cd. Some of these proteins are also able to confer Zn resistance when expressed in a sensitive yeast strain. In a second step, quantitative PCR methods for measuring expression levels of these genes in soil microcosms were developed. This will allow to evaluate the level of expression of these genes as a function of an increasing supply of exogenous metal. In a third step, we tried to obtain the genomic regions flanking these environmental genes in order to be able to associate the organisms from which they originate to a taxonomic group and to analyze the promoter regions of these genes using targeted capture

Ectocarpus dépend de bactéries associées pour croitre en eau douce, ce qui souligne l'importance de l'holobionte lors de stress abiotique. Le but de ma thèse est d'élucider les mécanismes moléculaires qui sous-tendent ce phénomène. Les expériences de co-culture ciblées nécessitent des organismes cultivables. Par conséquent, j'ai caractérisé 388 bactéries associées à Ectocarpus, réparties en 33 genres. Aucune des bactéries cultivées testées n'a eu d'effet bénéfique sur la croissance des algues dans l'eau douce. J'ai continué à travailler avec des holobionts, traités aux antibiotiques doux, qui différaient dans leur réponse à l'eau douce. Le métatranscriptome/métabolome de ces holobionts ont été analysés pendant l'acclimatation. L'analyse approfondie est en cours, mais les premières indications indiquent un changement dans le microbiome en ce qui concerne l'assimilation de l'azote et la virulence. Concomitamment et complémentaire à ce qui précède, les interactions algues/bactéries potentiellement bénéfiques ont été prédites in silico à l'aide d'une analyse de réseau métabolique et les prédictions ont été vérifiées expérimentalement à l'aide de co-cultures. Ensemble, ces résultats contribuent à mieux comprendre comment l'holobiont d'Ectocarpus réagit au stress abiotique et surtout comment les bactéries sont impliquées dans ce processus
Ectocarpus subulatus depends on its associated bacteria for growth in fresh water, which stresses the significance of the “holobiont” during abiotic stress. The aim of my thesis is to elucidate the molecular mechanisms that underlie this phenomenon. Targeted co-culture experiments require cultivable organisms. Therefore, I have cultivated and characterized 388 Ectocarpus-associated bacteria, which belong to 33 different genera. None of the cultivated bacteria tested had a beneficial effect on algal growth in fresh water. For functional studies, I continued to work with mild antibiotic-treated holobionts that differed in their response to fresh water. The metatranscriptome and metabolome of these holobionts were analyzed during acclimation. In-depth analysis is ongoing, but first indications point towards a change in the microbiome regarding nitrogen assimilation and virulence. In parallel and complementary to the above, potentially beneficial algal-bacterial cross-talk was predicted in silico using metabolic network analysis on a subset of cultivated bacteria, and the predictions were experimentally verified using co-culture experiments. Together, these results contribute to a better understanding of how the Ectocarpus holobiont responds during abiotic stress and especially how bacteria are involved in this process

Ce chapitre propose une étude de la métagénomique, en présentant les méthodes répondant à la question de l'identification des organismes présents dans des communautés microbiennes, avec ou sans références, ainsi qu'à la détermination de l'aspect fonctionnel (métatranscriptomique, inférence de réseaux métaboliques) ou encore à la comparaison d'échantillons métagénomiques.