par Bonal, Mathias 
Président du jury Flahaut, Sigrid
Promoteur George, Isabelle;Karoline, Faust KF
Publication Non publié, 2023-11-17
Président du jury Flahaut, Sigrid
Promoteur George, Isabelle
;Karoline, Faust KFPublication Non publié, 2023-11-17
Thèse de doctorat
| Résumé : | Bien qu'elles ne représentent qu'un faible volume dans l'hydrosphère, les rivières représentent une composante vitale de la vie sur Terre, car elles sont un habitat pour la flore et la faune ainsi qu'une ressource cruciale pour la vie et les activités humaines. De tous les milieux aquatiques, ce sont sans doute les plus exposés à la dégradation par l'apport massif de matière organique et de polluants chimiques. Dans ce contexte, les communautés bactériennes sont largement reconnues comme jouant un rôle clé dans « l'auto-épuration » des rivières par la minéralisation de la matière organique et la libération de carbone dans l'atmosphère. Bien qu'il existe une littérature abondante décrivant la composition de ces communautés et corrélant leur structure aux paramètres environnementaux, peu d'études visent à décrypter le fonctionnement interne du microbiome, c'est-à-dire les interactions entre les membres de la communauté. La compréhension des réseaux d'interaction des communautés lotiques est importante pour aider à la préservation des écosystèmes fluviaux. Nous avons contribué à cette ligne de recherche en étudiant les interactions au sein une communauté microbienne modèle simplifiée composée de bactéries hétérotrophes isolées de la rivière belge Zenne. Des travaux antérieurs menés au laboratoire ESA sur cette communauté ont montré qu'elle était capable d'utiliser plus de sources de carbone, et plus efficacement, que ses souches individuelles. D'autres expériences ont montré que le taux de croissance moyen des souches en communauté était plus élevé que dans la plupart des monocultures, ce qui suggère l'existence d'interactions positives au sein de cette communauté. Suite à ces travaux, nous avons voulu étudier les interactions se produisant dans un sous-ensemble de cette communauté originelle (réduite à 15 souches). Dans un premier temps, nous avons essayé de quantifier les interactions par paire au sein de la communauté, en suivant par spectrophotométrie la croissance des monocultures et bi-cultures correspondantes et en comparant leurs taux de croissance et leurs capacités portantes respectifs, afin de construire des matrices d'interaction. Ces matrices avaient en commun une majorité d'interactions négatives ainsi qu'un petit nombre d'interactions positives et de cas d'absence d'interactions, mais elles présentaient des différences entre les phases exponentielle et stationnaire de croissance, un résultat qui a été constaté à 20 °C ainsi qu'à des températures plus élevées et non contrôlées. Comme ces expériences n'ont pas permis de mesurer avec précision l'effet de chaque souche sur chacune des autres souches, nous avons étudié les interactions par paire dans un sous-ensemble de la communauté, réduite à 4 souches. En combinant le séquençage du gène de l'ARNr 16S et la cytométrie en flux, nous avons réussi à construire des matrices d'interaction statistiquement robustes qui ont également montré des différences entre les deux phases de croissance. En outre, nous avons constaté qu'une souche peu abondante pouvait grandement influencer la dynamique d'une souche dominante. |
| making up only a small volume in the hydrosphere, rivers represent a vital component for life on Earth by constituting a habitat for the flora and fauna, as well as a crucial resource for human life and activities. Of all aquatic environments, they are undoubtably the most exposed to degradation by massive input of organic matter and chemical pollutants. In that context, bacterial communities are widely recognized as playing a key role in the “self-purification” of rivers by mineralizing organic matter and releasing carbon into the atmosphere. Although there is substantial literature describing the composition of these communities and correlating their structure to environmental parameters, not many studies aim to decipher the internal functioning of the microbiome, that is, the interactions between community members. The comprehension of the interaction networks of riverine communities is important to help preserving riverine ecosystems. We contributed to this line of investigation by studying the interactions in a simplified model microbial community composed of heterotrophic bacteria isolated from the Belgian river Zenne. Previous work conducted at the ESA laboratory on this community showed that it was able to utilize more carbon sources, and more efficiently, than individual strains. Further experiments showed that the average growth rate of strains in the community was higher than in most monocultures, suggesting the existence of positive interactions within the community. Following this work, we aimed to study the interactions occurring in a subset of this original community (reduced to 15 strains). In a first instance, we tried to decipher the pairwise interactions within the community by following the growth of mono- and corresponding bi-cultures using spectrophotometry and compared their respective growth rates and carrying capacities to build interaction matrices. These matrices had in common a majority of negative interactions as well as a small number of positive interactions and cases of no interactions, but they displayed differences between the exponential and stationary phases of growth, a result that was found at 20 °C as well as at higher, uncontrolled temperature. As these experiments did not allow an accurate measurement of the effect of each strain on each other strain, we further investigated pair-wise interactions in a subset of the community (reduced to 4 strains). By combining 16S rRNA gene sequencing and flow cytometry, we managed to build statistically robust interaction matrices that also showed differences between the two growth phases. In addition, we detected that a strain with low abundance could greatly influence the dynamics of a dominant one. |
