Stage de M1: Optimisation des stratégie d’échantillonnage des communauté de vers de terre par ADNe
Contexte :
Les vers de terre jouent un rôle crucial dans le maintien de la santé des sols en fournissant de nombreux services écosystémiques, notamment en modifiant de la structure du sol, en augmentant sa résistance à l’érosion ainsi que le stockage de l’eau, et est un acteur essentiel dans le cycle des nutriments(Lehmann et al., 2020). Ces organismes sont traditionnellement utilisés comme bioindicateurs de la santé et de la qualité des sols(Cuartero et al., 2025). Cependant, leur identification taxonomique nécessite une expertise spécifique chronophage, qui se limite souvent aux spécimens adultes, et l’échantillonnage manuel des vers de terre est également fortement dépend de la saisonnalité et des conditions météorologiques(Lehmann et al., 2020; Llanos et al., 2025). Les approches basées sur l’ADN environnemental (ADNe) offrent la possibilité de surmonter ces limites. L’ADNe se défini comme la totalité de l’ADNE isolé de support environnementaux de diverse origine (eau, sol, air, biofilm, fèces, etc…)(Pawlowski et al., 2020; Taberlet et al., 2012). Néanmoins, le manque de normalisation et de reproductibilité des protocoles de métabarcoding de l’ADNe dans le sol est un obstacle majeur à la démocratisation de cette technique et son développement à large échelle(Arribas et al., 2022; Dickie et al., 2018). Ce stage s’inscrit dans le cadre d’une thèse visant à développer un bioindicateur basé sur les population de vers de terre par ADNe en milieu agricole.
Objectifs :
Ce stage aura pour objectif (i) d’investiguer les facteurs, en milieu agricole, qui influencent l’effort d’échantillonnage nécessaire pour une caractérisation correcte des communautés de vers de terre par eDNA et (ii) d’évaluer la convergence des signaux obtenus par l’eDNA et par l’identification morphologique pour caractériser les communautés de vers de terre.
Travaux à réaliser
Le/la stagiaire sera chargé(e) d’analyser les données eDNA déjà acquises et de les confronter aux données d’identification visuelle, dans le but d’affiner notre compréhension des déterminants de l’effort d’échantillonnage optimal. Nous nous sommes intéressés aux facteurs climatiques (température et pluviométrie), aux propriétés physico-chimiques des sols, ainsi qu’aux pratiques agricoles (travail du sol, intrants).
Pré-requis :
– Intérêt pour l’écologie du sol, les méthodes de biosurveillance environnementale et l’analyse de données
– Analyses statistiques sur R
– Des connaissances de base du fonctionnement des analyses métabarcoding serais un plus
Durée du stage, type de financement lieu :
Le stage aura lieu au laboratoire d’Eco&Sol de Montpellier pour une durée maximale de 3mois et sera rémunéré selon les conditions légales en vigueur.
Contacts :
Les candidatures (CV & lettre de motivation) sont à envoyer avant le 1er Février 2026 à Alice Petit(alice.petit@spygen.com) ET Mickaël Hedde (mickael.hedde@inrae.fr).
Bibliographie
Arribas, P., Andújar, C., Bohmann, K., deWaard, J.R., Economo, E.P., Elbrecht, V., Geisen, S., Goberna, M., Krehenwinkel, H., Novotny, V., Zinger, L., Creedy, T.J., Meramveliotakis, E., Noguerales, V., Overcast, I., Morlon, H., Papadopoulou, A., Vogler, A.P., Emerson, B.C., 2022. Toward global integration of biodiversity big data: a harmonized metabarcode data generation module for terrestrial arthropods. GigaScience 11, giac065. https://doi.org/10.1093/gigascience/giac065
Cuartero, J., Briones, M.J.I., Rast, B.M., Stierli, B., Maurer-Troxler, C., Hug, A.-S., Widmer, F., Schlaghamersky, J., Frey, B., 2025. earthworm and enchytraeid indicator taxa of different land-use types identified using soil dna metabarcoding. Appl. Soil Ecol. 206. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2025.105891
Dickie, I.A., Boyer, S., Buckley, H.L., Duncan, R.P., Gardner, P.P., Hogg, I.D., Holdaway, R.J., Lear, G., Makiola, A., Morales, S.E., Powell, J.R., Weaver, L., 2018. Towards robust and repeatable sampling methods in EDNA ‐based studies. Mol. Ecol. Resour. 18, 940–952. https://doi.org/10.1111/1755-0998.12907
Lehmann, J., Bossio, D.A., Kögel-Knabner, I., Rillig, M.C., 2020. The concept and future prospects of soil health. Nat. Rev. Earth Environ. 1, 544–553. https://doi.org/10.1038/s43017-020-0080-8
Llanos, J., Hipperson, H., Horsburgh, G., Lappage, M.G., Maher, K.H., Burke, T., Leake, J.R., Watt, P.J., 2025. Environmental DNA is more effective than hand sorting in evaluating earthworm biodiversity recovery under regenerative agriculture. Sci. Total Environ. 968, 178793. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2025.178793
Pawlowski, J., Apothéloz‐Perret‐Gentil, L., Altermatt, F., 2020. Environmental DNA: What’s behind the term? Clarifying the terminology and recommendations for its future use in biomonitoring. Mol. Ecol. 29, 4258–4264. https://doi.org/10.1111/mec.15643
Taberlet, P., Prud’Homme, S.M., Campione, E., Roy, J., Miquel, C., Shehzad, W., Gielly, L., Rioux, D., Choler, P., Clément, J., Melodelima, C., Pompanon, F., Coissac, E., 2012. Soil sampling and isolation of extracellular DNA from large amount of starting material suitable for metabarcoding studies. Mol. Ecol. 21, 1816–1820. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2011.05317.x
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