Thèse de doctorat spécialité Biodiversité, écologie, environnement

Capteurs d’ADN environnemental : développement et implémentation pour l’évaluation de la biodiversité multi-taxonomique dans les milieux aquatiques renaturés

La restauration des écosystèmes aquatiques est centrale pour la reconquête de la biodiversité. Mais, une fois les travaux de restauration effectués, les ressources financières disponibles pour le suivi de la réinstallation des espèces sont généralement limitées. Les méthodes de suivi classiques sont de plus coûteuses et parfois invasives (pêches induisant la mortalité d’individus, capture d’insectes …), ce qui n’est pas adapté à des milieux convalescents. Ces méthodes traditionnelles sont par ailleurs limitées si l’on souhaite avoir une vision intégrée de la biodiversité aquatique (du micro au macro-organisme).
Au cours de la dernière décennie l’utilisation de l’ADN environnemental (ADNe) a révolutionné le biomonitoring aquatique (Pawlowski et al 2018). Ainsi le métabarcoding appliqué à l’ADNe est une méthode alternative pour le suivi de la restauration des milieux : il permet d’identifier rapidement, à partir d’un même extrait d’ADN, un large nombre de groupes taxonomiques constituant les communautés biologiques. L’ADNe est habituellement prélevé en filtrant l’eau échantillonnée in situ, avec dans certains cas la filtration contraignante de dizaines de litres d’eau (poissons). Sinon, ce sont des mélanges de spécimens collectés au filet qui sont broyés pour extraire le signal ADN (macro-invertébrés). Une alternative est d’utiliser des matrices comme les capteurs d’ADNe. La preuve du concept a été faite récemment pour des capteurs naturels (biofilms ; e.g. Rivera et al 2022) et artificiels (capteurs synthétiques ; Verdier et al 2021). Les intérêts de tels capteurs sont nombreux : faible coût, facilité de prélèvement, utilisation d’une matrice unique pour la détection de divers types d’organismes, temps d’intégration de la biodiversité potentiellement plus long qu’avec un échantillon ponctuel d’eau et effet d’accumulation de l’ADN permettant de détecter des signaux faibles.
Dans ce contexte, cette thèse vise à (i) passer un cap méthodologique pour optimiser l’implémentation de ces capteurs ADNe pour le suivi de la biodiversité aquatique, (ii) mettre en œuvre cette approche pour le suivi de milieux aquatiques renaturés afin de révéler la dynamique de restauration de divers groupes biologiques (micro et macro organismes). Nous nous appuierons (a) sur des sites pilotes en cours de restauration, dont les suivis temporels avec ces méthodes ont démarré et (b) sur un ensemble diversifié de sites restaurés (c) et également sur des expérimentations en mésocosmes. Sur le plan scientifique, les résultats attendus permettront d’aborder la question de la résilience des communautés dans les systèmes restaurés, en considérant la réponse de différents compartiments biologiques allant des micro-organismes, jusqu’au macro-invertébrés, macrophytes et poissonstion. Les effets de la restauration seront donc considérés pour différents niveaux de biodiversité ; ces données permettront également d’alimenter la réflexion sur la résilience fonctionnelle des écosystèmes restaurés. D’un point de vue technique, ces travaux permettront de mieux évaluer le temps d’intégration du signal ADNe (pour une large gamme d’organismes) dans ces matrices captatrices, et donc leur effet accumulateur ainsi que leur capacité à détecter des espèces rares.
Le doctorant qui sera formé, pourra se positionner sur un domaine en plein essor, celui de la diagnose environnementale par l’ADNe et du biomonitoring aquatique.

Les candidats recherchés pourront faire valoir:
• un diplôme de Master en microbiologie, en biologie moléculaire, en écologie aquatique ou équivalent (obtention prévue avant septembre 2022, ou acquis auparavant) ;
• une expérience pratique en biologie moléculaire ;
• une bonne maîtrise de la communication orale et écrite, en français et/ou en anglais ;
Un intérêt pour les questions environnementales, des connaissances pratiques d’outils bioinformatiques, d’approches biostatistiques, et/ou une expérience internationale, représenteront autant d’atouts supplémentaires.

Contexte de travail et informations complémentaires :
L’UMR CARRTEL est une unité mixte de recherche (UMR) de l’Institut National de Recherche en Agriculture, Alimentation et Environnement (INRAE) et de l’Université de Savoie Mont Blanc (USMB). Le CARRTEL compte environ 40 scientifiques permanents dédiés à l’étude des écosystèmes lacustres en interaction avec leurs bassins versants, répartis sur les deux sites de Thonon (74) et Bourget Technolac (73).
Le lieu de travail se situera sur le site de Thonon les Bains. https://www6.lyon-grenoble.inrae.fr/carrtel_fre/
L’équipe d’accueil possède une expertise forte sur l’ADN environnemental. En dehors de l’UMR Carrtel, où le doctorant effectuera l’essentiel de son travail, l’étudiant sera en contact étroit avec l’UR RiverLy, l’UMR Lehna ainsi que le l’UMR LIVE. Il sera par ailleurs introduit dans un réseau collaboratif international dans le domaine de l’ADNe.

Adresse de contact et de candidature : Frédéric RIMET (frederic.rimet@inrae.fr).

Pour candidater, envoyer un seul document PDF comprenant lettre de motivation, CV, copie des relevés de notes et diplômes, et les noms et coordonnées de référents potentiels. Un entretien oral pourra être proposé à une sélection de candidats sur la base de leur candidature écrite. La date-limite de dépôt des candidatures est fixée au 15 mai 2022. La prise de fonction est prévue en octobre 2022 pour une durée de 3 ans. l’Ecole doctorale de rattachement sera l’ED SIE de l’Université Savoie Mont Blanc.

Le contenu de cette offre est la responsabilité de ses auteurs. Pour toute question relative à cette offre en particulier (date, lieu, mode de candidature, etc.), merci de les contacter directement. Un email de contact est disponible: frederic.rimet@inrae.fr

Pout toute autre question, vous pouvez contacter sfecodiff@sfecologie.org.