Stage de M2 – L’ADN environnemental comme descripteur des communautés végétales terrestres

Offre de stage Master 2 – Ecologie Moléculaire, Ecologie Végétale

+Titre : L’ADN environnemental comme descripteur des communautés végétales terrestres
+ Sous-titre : Développement et évaluation d’une méthode de prélèvement d’ADN environnemental pour décrire la végétation terrestre actuelle
+ Mots clés : ADNe, metabarcoding, communauté végétale, zones humides, prairies humides

+ Sujet
L’ADN environnemental (ADNe) est une approche récente en écologie qui permet la détection et l’identification d’espèces à partir d’échantillons environnementaux (eau, sol, air, etc.). Cette méthode repose sur l’identification d’espèces à partir de marqueurs génétiques (barcodes), rendu possible grâce au développement technologique du séquençage à haut débit (HTS). Elle permet ainsi le séquençage massif d’ADN extrait de ces échantillons et, dans le cadre du metabarcoding, de détecter l’ensemble des espèces présentes dans une communauté biologique à partir d’un échantillon environnemental (Taberlet et al., 2012). Si cette approche a connu un grand succès pour l’étude d’animaux aquatiques (poissons, amphibiens, invertébrés) en offrant une alternative non invasive aux méthodes de terrain classiques (Taberlet et al., 2018), elle suscite également un intérêt croissant dans le domaine de l’écologie végétale.

Des applications récentes ont montré que le metabarcoding peut être utilisé pour les relevés de végétation en milieu aquatique à partir d’échantillons d’eau ou de sédiments (Espinosa Prieto et al., 2023). Si l’ADNe se prête bien aux environnements aquatiques, son application dans les milieux terrestres est plus complexe. Le sol présente des défis spécifiques comme la présence d’inhibiteurs de PCR et la distribution de l’ADNe reflétant un signal du pool local d’espèces plutôt que de la parcelle (Ariza et al., 2023; Edwards et al., 2018). Deux procédés permettant de récupérer l’ADNe sur la surface des plantes ont démontré leur efficacité pour détecter des invertébrés (Valentin et al., 2018, 2020). Cette méthode pourrait être adaptée pour obtenir de l’ADNe de la végétation d’une prairie en évitant les inconvénients de la matrice sol.

Le projet de recherche Interreg franco-allemand GRETA (2024-2027) étudie l’impact des changements globaux sur les variations du toit de la nappe de l’aquifère rhénan, ainsi que leurs effets indirects sur la Biodiversité des écosystèmes dépendants de cette nappe. Plus spécifiquement, nous étudions les changements de composition des communautés végétales et animales par metabarcoding d’ADNe, en ciblant des matrices d’enregistrements passés (sédiment de rivière phréatique et sol) et actuels (eau et surface des prairies) pour des espèces sensibles aux variations de la nappe. Des écarts significatifs existent entre les données de communautés obtenues par des méthodes traditionnelles (observations visuelles) et celles issues de metabarcoding ADNe, en partie en raison de la spécificité des barcodes et de la non-exhaustivité des bases de données de référence. Pour limiter ces biais, notre projet mènera ces comparaisons diachroniques de communautés uniquement à travers des données issues du metabarcoding.

Le présent sujet de stage s’inscrit donc dans ce besoin de développement de méthodes spécifiques pour l’échantillonnage de l’ADNe en milieu terrestre, et plus particulièrement dans les zones de prairies humides. L’objectif du stage est de concevoir, tester et comparer plusieurs méthodes d’échantillonnage de l’ADNe en prairies, ainsi que de comparer les résultats obtenus aux relevés naturalistes traditionnels sur les mêmes parcelles. Cette avancée méthodologique serait d’une grande valeur pour la communauté scientifique en permettant de standardiser les méthodes de relevés de végétation par ADNe.

+ Missions
Développer et évaluer une nouvelle méthode d’échantillonnage d’ADN environnemental ciblant les plantes vasculaires pour les écosystèmes terrestres ouverts de type prairie. Le travail réalisé comprend le design méthodologique de l’étude (protocoles d’échantillonnage), l’acquisition des données in situ (inventaire classique de végétation & prélèvements d’ADNe), le traitement des échantillons d’ADNe en laboratoire, l’analyse des données de séquençage, et l’analyse statistique des résultats (comparaison de méthodes).

+ Profil recherché :
– Attrait pour la recherche en écologie moléculaire
– Attrait pour l’écologie végétale et la botanique
– Travail autonome et grande rigueur en laboratoire de biologie moléculaire (extractions ADNe, PCR, etc.)
– Des facilités en analyse de données, bio-informatique et programmation seront appréciables

+ Structure : Laboratoire Image Ville Environnement, Université de Strasbourg, UMR 7362 CNRS
+ Adresse : LIVE, Institut de Botanique, 28 Rue Goethe, 67000 Strasbourg, France
+ Encadrants : Armando Espinosa Prieto & Laurent Hardion
+ Durée : 5 à 6 mois, démarrage mars 2025 (flexible)
+ Partenaires : Conservatoire d’Espaces Naturels Alsace, BRGM
+ Financement : Fonds Européens à travers le projet Interreg GRETA

Annonce en Anglais sur LinkedIn: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7257350465477046272/

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Pour candidater à ce sujet, veuillez nous transmettre votre CV, une lettre de motivation, vos relevés de notes de master 1, et si possible les contacts de référents pour recommandation, avant le 1er décembre 2024. Un seul PDF envoyé par mail.
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+ Références
Ariza, M., Fouks, B., Mauvisseau, Q., Halvorsen, R., Alsos, I.G., de Boer, H.J., 2023. Plant biodiversity assessment through soil eDNA reflects temporal and local diversity. Methods in Ecology and Evolution 14, 415–430. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13865
Edwards, M.E., Alsos, I.G., Yoccoz, N., Coissac, E., Goslar, T., Gielly, L., Haile, J., Langdon, C.T., Tribsch, A., Binney, H.A., von Stedingk, H., Taberlet, P., 2018. Metabarcoding of modern soil DNA gives a highly local vegetation signal in Svalbard tundra. Holocene 28, 2006–2016. https://doi.org/10.1177/0959683618798095
Espinosa Prieto, A., Beisel, J.-N., Verschuren, P., & Hardion, L., 2023. Toward freshwater plant diversity surveys with eDNA barcoding and metabarcoding. Environmental DNA, 5, 648–670. https://doi.org/10.1002/edn3.407
Taberlet, P., Coissac, E., Pompanon, F., Brochmann, C., & Willerslev, E., 2012. Towards next-generation biodiversity assessment using DNA metabarcoding. Molecular Ecology, 21(8), 2045–2050. https://doi.org/10.1111/j.1365-294X.2012.05470.x
Taberlet, P., Bonin, A., Zinger, L., & Coissac, E., 2018. Environmental DNA: For biodiversity research and monitoring (First edition). Oxford University Press.
Valentin, R.E., Fonseca, D.M., Nielsen, A.L., Leskey, T.C., Lockwood, J.L., 2018. Early detection of invasive exotic insect infestations using eDNA from crop surfaces. Frontiers in Ecology and the Environment 16, 265–270. https://doi.org/10.1002/fee.1811
Valentin, R.E., Fonseca, D.M., Gable, S., Kyle, K.E., Hamilton, G.C., Nielsen, A.L., Lockwood, J.L., 2020. Moving eDNA surveys onto land: Strategies for active eDNA aggregation to detect invasive forest insects. Molecular Ecology Resources 20, 746–755. https://doi.org/10.1111/1755-0998.13151