En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal Logo partenaire logo CARRTEL

Centre Alpin de Recherche sur les Réseaux Trophiques des Ecosystèmes Limniques

UMR CARRTEL

Centre Alpin sur les Réseaux Trophiques et Ecosystèmes Lacustre

Thésard : Valentin Vasselon - Dates : 2014-2017 encadrant : Agnès Bouchez & Isabelle Domaizon (INRA UMR CARRTEL) - Thèse soutenue le 8 décembre 2017

Thèse de l'université Savoie Mont-Blanc (contrat ONEMA) Thèse soutenue le 8 décembre 2017

"Barcoding et bioindication: développement du metabarcoding des diatomées pour l'évaluation de la qualité des cours d'eau."

La soutenance a eu lieu le vendredi 8 décembre à 9h à l'INRA de Thonon-Les-Bains (salle de conférence) devant un jury composé de :

M. Buée - Président

Y. Reyjol - Rapporteur

D. Pont - Rapporteur

W. Vyverman - Membre

F. Rimet - Membre invité

A. Bouchez - Directrice de thèse

I. Domaizon - Directrice de thèse

Résumé : Les diatomées sont des algues unicellulaires microscopiques qui sont d’excellents indicateurs de l’état écologique du milieu dans lequel elles se trouvent. Dans le cadre de la Directive Cadre sur l’Eau (DCE), les communautés de diatomées sont utilisées pour évaluer la qualité des cours d’eau. Pour cela, des indices de qualité basés sur la sensibilité des espèces à la pollution sont calculés à partir de la composition et de l’abondance relative des taxa de diatomées. L’identification des espèces est généralement réalisée au microscope, ce qui, en plus d’être complexe, peut être assez long et coûteux lorsqu’il s’agit de traiter de nombreux échantillons. Une nouvelle méthode développée récemment permet d’identifier les espèces, non plus sur la base de leur variabilité morphologique, mais sur la base de leur variabilité génétique en utilisant de courtes séquences ADN (ou barcodes ADN). Combinée aux technologies de séquençage à haut débit, cette approche moléculaire, appelée metabarcoding, permet d’identifier l’ensemble des espèces présentes au sein d’un échantillon environnemental et de traiter plusieurs centaines d’échantillons en parallèle. Ces avantages font du metabarcoding une alternative à la méthode d’identification morphologique, intéressante dans le cadre de la DCE. Bien que plusieurs études aient montré la capacité de cette approche à identifier correctement les espèces de diatomées retrouvées dans des échantillons environnementaux, le manque de fiabilité dans la quantification des abondances relatives des espèces limite le calcul d’indices fiable et l’utilisation du metabarcoding comme outil pour la bioindication. Les objectifs de ce travail de thèse ont donc été (i) d’identifier et d’optimiser les biais impactant la quantification relative des diatomées en metabarcoding ; (ii) d’appliquer l’approche moléculaire à large échelle, sur des échantillons environnementaux de réseaux de cours d’eau afin de comparer les évaluations de qualité obtenues par les approches morphologique et moléculaire. Dans un premier temps, nous avons évalué les biais de quantification liés à l’extraction de l’ADN sur des cultures pures de diatomées et des échantillons environnementaux. Bien que le choix de la méthode d’extraction affecte la qualité et la quantité des ADN extraits, ainsi que les abondances relatives de certaines espèces obtenues en metabarcoding, la composition de la communauté ainsi que les notes de qualités ne sont pas significativement affectées. Nous avons donc décidé d’utiliser pour la suite des travaux la méthode GenElute qui produit les plus grandes quantités d’ADN pour un moindre coût. Dans un deuxième temps, grâce à des expériences de qPCR réalisées sur des cultures pures de diatomées, nous avons montré que le nombre de copies du gène rbcL (utilisé comme barcode ADN) est proportionnel au biovolume des cellules, ce qui a pour conséquence une surestimation des espèces à gros biovolumes en metabarcoding. A partir de cette corrélation, un facteur de correction a été proposé et appliqué sur les données de metabarcoding issues de communautés artificielles et d’échantillons environnementaux, permettant d’obtenir des abondances relatives d’espèces comparables à celles obtenues en microscopie et d’améliorer la fiabilité des notes de qualité. Finalement, l’application de l’approche moléculaire à l’échelle des réseaux DCE de surveillance des cours d’eau de Mayotte et de France métropolitaine a permis de montrer que le metabarcoding est une alternative plus rapide et plus économique que l’approche morphologique, tout en permettant une bonne évaluation de la qualité des cours d’eau. Nos travaux confirment que l’approche moléculaire peut être utilisée pour évaluer la qualité des cours d’eau. Cependant d’autres études devront être réalisées avant d’envisager une application en routine et une implémentation dans la DCE, notamment en termes de standardisation et de normalisation des méthodes utilisées dans l’approche moléculaire.