Les méthodes fondées sur l’ADN et ARN environnemental (ADNe/ARNe) sont de plus en plus utilisées pour caractériser les communautés de poissons à partir de simples prélèvements d’eau. Non invasives et facilement déployables, elles présentent un intérêt particulier pour le suivi écologique des parcs éoliens en mer, où les méthodes conventionnelles d’observation comme le chalutage de fond peuvent être difficiles à mettre en œuvre ou limitées par les conditions d’accès (Dahlgren et al. 2023; Hestetun et al. 2023; Cornelis et al. 2024).
L’interprétation d’un signal d’ADNe/ARNe reste toutefois complexe en milieu marin. Après avoir été libéré par un organisme, l’ADNe/ARNe est transporté par les courants, dispersé dans la colonne d’eau et progressivement dégradé. L’ADNe/ARNe détecté en un point donné ne provient donc pas nécessairement d’organismes présents immédiatement autour du point de prélèvement. Il peut intégrer un signal émis plusieurs heures auparavant et à plusieurs kilomètres de distance.
Ces processus peuvent être étudiés à l’aide de modèles lagrangiens simulant le devenir de particules dans les courants marins (Andruszkiewicz et al. 2019; Pastor Rollan et al. 2024). Le Connectivity Modeling System (CMS) a notamment été utilisé pour intégrer simultanément le transport et la dégradation de l’ADNe. Ces simulations montrent que l’étendue spatiale du signal détectable dépend à la fois des conditions hydrodynamiques et des hypothèses retenues concernant sa vitesse et sa dynamique de dégradation (Zanni et al. 2025, 2026).
La plupart des travaux de modélisation portent sur l’ADNe. Le projet étudiera également l’ARNe en adaptant les paramètres de dégradation des simulations. Contrairement à l’ADNe, qui peut persister après la mort d’un organisme, l’ARNe, plus étroitement associé à l’activité cellulaire, constitue un indicateur plus direct d’une présence vivante et récente. Sa dégradation plus rapide devrait également limiter sa distance de transport et ainsi réduire l’étendue de la zone d’origine du signal détecté (Veilleux et al. 2021).
Le sujet de stage s’intègre dans le projet EMOI (https://emoi.ifremer.fr/), qui vise à mieux comprendre les effets des parcs éoliens en mer sur les écosystèmes et à développer des méthodes d’observation adaptées à leur suivi. Dans ce cadre, un volet consacré aux communautés de poissons prévoit une campagne d’échantillonnage par ADNe et ARNe en 2027, dans et autour du parc éolien en mer de Fécamp. Le stage aura pour objectif de tester en amont le plan d’échantillonnage afin de déterminer les zones susceptibles d’être à l’origine de l’ADNe et de l’ARNe détectés à chaque station et d’évaluer si le dispositif permettra de distinguer l’ADNe et l’ARNe provenant de poissons présents à l’intérieur du parc de ceux provenant de poissons situés à l’extérieur.
Le stage cherchera à répondre aux questions suivantes : Quelle est l’origine spatiale probable de l’ADNe et de l’ARNe de poissons détectés au niveau d’un parc éolien en mer, et comment varie-t-elle selon les conditions hydrodynamiques, et les hypothèses relatives à leur transport et à leur dégradation ?
Déroulement du stage
Le stage débutera par une étude bibliographique consacrée au transport, à la dispersion et à la dégradation de l’ADNe et de l’ARNe en milieu marin. Elle sera accompagnée d’une prise en main du Connectivity Modeling System (CMS) et des scripts de simulation existants. Dans un deuxième temps, le ou la stagiaire préparera les données nécessaires aux simulations : champs hydrodynamiques, caractéristiques de la zone d’étude et localisation des stations envisagées pour la campagne de 2027. Une caractérisation de l’hydrodynamisme de la zone au cours de la période estivale sera réalisée sous différents scénarios de marée. Il s’agira d’évaluer l’importance de la variabilité hydrodynamique liée aux marées et, si les différences observées sont suffisamment marquées, de sélectionner des situations contrastées, par exemple correspondant à des périodes de vives-eaux et de mortes-eaux. Les premières simulations porteront sur le transport et la dégradation de l’ADNe. Selon l’avancement du stage, l’approche sera étendue à l’ARNe. Enfin, les résultats serviront à évaluer la pertinence du plan d’échantillonnage et, si nécessaire, à proposer des ajustements concernant le nombre, la position ou l’espacement des stations.
Accueil :
Le/la stagiaire sera accueilli au sein de l’UMR DECOD à l’Ifremer de Nantes (laboratoire EMH), sous la supervision de Julie Barreau et Salomé Fabri-Ruiz, en collaboration avec Verena Trenkel (UMR DECOD), Robin Failletaz (UMR DECOD), et Aurélien Ponte (LOPS).
Compétences requises :
Nous recherchons un/une stagiaire ayant une appétence pour travailler à l’interface entre océanographie physique et biologie.
– Niveau Master II en écologie marine ou océanographie physique ou mécanique des fluides
– Compétences en traitement et analyses de données
– Maitrise de R ou python, des connaissances en fortran serait un plus
– Rigueur et sens de l’organisation
– Capacité à travailler en équipe
Pour candidater : merci d’adresser par mail un CV, accompagné d’une lettre de motivation à
Salomé Fabri Ruiz (salome.fabri.ruiz@ifremer.fr) et Julie Barreau (julie.barreau@ifremer.fr)
La période de sélection se terminera dès que le/la candidat.e correspondant au profil recherché aura été retenu.e.
Dates du stage : Janvier – Juin 2027
Références
Andruszkiewicz EA, Koseff JR, Fringer OB, Ouellette NT, Lowe AB, Edwards CA, Boehm AB. 2019. Modeling Environmental DNA Transport in the Coastal Ocean Using Lagrangian Particle Tracking. Frontiers in Marine Science 6:477.
Cornelis I, De Backer A, Maes S, Vanhollebeke J, Brys R, Ruttink T, Hostens K, Derycke S. 2024. Environmental DNA for monitoring the impact of offshore wind farms on fish and invertebrate community structures. Environmental DNA 6:e575.
Dahlgren T, Hestetun J, Ray J. 2023. The Use of eDNA to Monitor Pelagic Fish in Offshore Floating Wind Farms. OceanographyDOI: 10.5670/oceanog.2023.s1.30. Available from https://tos.org/oceanography/article/the-use-of-edna-to-monitor-pelagic-fish-in-offshore-floating-wind-farms (accessed September 22, 2026).
Hestetun JT, Ray JL, Murvoll KM, Kjølhamar A, Dahlgren TG. 2023. Environmental DNA reveals spatial patterns of fish and plankton diversity at a floating offshore wind farm. Environmental DNA 5:1289–1306.
Pastor Rollan A, Sherman CDH, Ellis MR, Tuohey K, Vennell R, Foster‐Thorpe C, Treml EA. 2024. Current Trends in Biophysical Modeling of EDNA Dynamics for the Detection of Marine Species. Environmental DNA 6:e70021.
Veilleux HD, Misutka MD, Glover CN. 2021. Environmental DNA and environmental RNA: Current and prospective applications for biological monitoring. Science of The Total Environment 782:146891.
Zanni MY, Trenkel VM, Faillettaz R. 2025. Decaying Uncertainties: Exploring the Role of Decay Rate Variability in Marine eDNA Dispersal Using Lagrangian Transport Modeling. Environmental DNA 7:e70140.
Zanni MYosri, Trenkel VM, Albouy Camille, Vaz AC, Paris CB, Faillettaz R. 2026. Beyond Exponential Decay: How Biphasic and Delayed Decay Dynamics Shape Marine eDNA Dispersal. Ecology and Evolution 16:e72987.
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