Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive

photo Dimitri Medetian

Doctorant EPHE-PSL

Etage 1, aile C, bureau 114

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Directeur de thèse : Claude Miaud (CEFE, EPHE - PSL)

Projet de thèse: Etude de la mobilité de la mégafaune marine grâce au développement d’un capteur passif à ADN environnemental

Mots clés : ADN environnemental, capteur passif, mégafaune marine, parc éolien en mer.

Cette thèse vise à améliorer les connaissances sur la mobilité de la mégafaune marine rare et parfois discrète (mammifères marins, tortues marines, grands poissons…) grâce au développement d’un capteur passif à ADN environnemental (ADNe). L’ADNe correspond à l’ADN naturellement relâché dans l’environnement par les organismes vivants. L’objectif est de capter cet ADN dans le temps afin de détecter les passages de la mégafaune marine et de mieux comprendre ses déplacements.

Cette nouvelle méthode peut permettre de répondre à certains obstacles méthodologiques des inventaires de biodiversité marine (difficultés et coûts d’accès, saisonnalité de la fréquentation, discrétion des taxons…).

Enfin, ces capteurs serviront également à l’étude des interactions de cette faune avec les activités anthropiques. La fréquentation des parcs éoliens en mer par la mégafaune marine sera ainsi évaluée.

Les objectifs de cette thèse sont donc :

De développer et de tester en laboratoire et sur le terrain un capteur passif à ADNe répondant aux contraintes physico-chimiques du milieu marin (salinité, variations de température, courants…)
Mettre en place ces capteurs dans le milieu naturel pour obtenir une meilleure compréhension des déplacements de la mégafaune marine dans des contextes variés (aire marine protégée, parc éolien en mer…).

---- English ----

Thesis project: Study of marine megafauna mobility thanks to the development of an environmental eDNA passive sampler.

Key words: environmental DNA, passive sampler, marine megafauna, offshore wind farm.

This thesis aims to improve knowledge on rare marine megafauna (marine mammals, sea turtles, large fishes…) thanks to the development of a passive environmental DNA (eDNA) sampler. eDNA is the DNA naturally released in the environment by living organisms. The objective is to capture the DNA over time to detect marine megafauna and to better understand its movements.

This new method can address methodological obstacles of marine biodiversity inventories (difficulties and costs of access, seasonality, taxa discretion…).

Finally, these sensors will be used to study anthropogenic impacts on megafauna. The frequentation of offshore windfarms by marine megafauna will be evaluated.

The objectives are:

To develop and test in the laboratory and in the field an eDNA passive sampler according to the physio-chemical properties of marine environment (salinity, temperature, streams…).
Implement these samplers in the natural environment to better understand the marine megafauna movements in diverse contexts (marine protected area, offshore windfarm…).

photo letizia lamperti small

Doctorante EPHE - PSL

Étage 1 - Aile C - Bureau 114

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Google Scholar – ResearchGate – ORCID

Supervisor : Stéphanie Manel (CEFE, EPHE - PSL)
Co-supervisor : Loïc Pellissier (ETH)

Thesis project: Machine Learning for biodiversity monitoring.

The objective of the thesis is to harness a combination of machine learning approaches to support the development of a fast data pipeline that transforms eDNA metabarcoding data into ecological indicators for ecosystem monitoring. I will develop machine learning to improve the identification of the taxonomic composition of eDNA samples and to link eDNA composition to ecological indicators. Approaches are going to be developed from two case studies: freshwater fishes from French Guyana. This thesis is part of Artificial Intelligence for the Sciences (AI4theSciences) doctoral program run by Université PSL.

Publications:

Lamperti, L., Sanchez, T., Si Moussi, S., Mouillot, D., Albouy, C., Flück, B., Bruno, M., Valentini, A., Pellissier, L. and Manel, S., 2023. New deep learning‐based methods for visualizing ecosystem properties using environmental DNA metabarcoding data. Molecular Ecology Resources, 23(8), pp.1946-1958.

Doctorante

ATER

Étage 1 - Aile C - Bureau 114

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Google Scholar - ResearchGate - ORCID

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Mes recherches portent sur la répartition spatiale de la diversité biologique et les processus évolutifs qui la façonnent. En combinant l'étude de la diversité génétique et de la diversité spécifique, mon objectif est d'approfondir notre compréhension des mécanismes évolutifs qui génèrent et maintiennent la diversité à travers les échelles d'organisation du vivant (intra- et interspécifiques). J’évalue plus particulièrement les contextes biologiques dans lesquels les patrons spatiaux de diversité au sein des populations et au sein des communautés sont similaires, car résultants de processus évolutifs analogues : la dérive, la dispersion et la sélection. Cette approche intégrative vise à lier les dynamiques micro-évolutives aux patrons macro-évolutifs, offrant une vision unifiée des processus évolutifs à l’œuvre à travers le continuum de diversité.

Mots-clés : génétique des populations, écologie des communautés, diversité β, ADN environnemental, biologie marine

---- English ----

My research focuses on the spatial distribution of biological diversity and the evolutionary processes that shape it. By combining the study of genetic and specific diversity, my aim is to deepen our understanding of the evolutionary mechanisms that generate and maintain diversity across scales of biological organization (intra- and interspecific). In particular, I evaluate biological contexts in which the spatial patterns of diversity within populations and within communities are similar, as they result from analogous evolutionary processes: drift, dispersal and selection. This integrative approach aims to link micro-evolutionary dynamics to macro-evolutionary patterns, offering a unified vision of the evolutionary processes at work across the diversity continuum.

Keywords: population genetics, community ecology, β-diversity, environmental DNA, marine biology

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Publications :

Vilcot, M., Faure, N., Andrews, K. R., Bowen, B. W., Leprieur, F., & Manel, S. (2024). Neutral processes and taxonomic scale drive beta species-genetic diversity correlations in a submesophotic tropical reef fish. Molecular Ecology, 33(13), e17423. https://doi.org/10.1111/mec.17423

Chase, M. A., Vilcot, M., & Mugal, C. F. (2024). The role of recombination dynamics in shaping signatures of direct and indirect selection across the Ficedula flycatcher genome. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 291(2015), 20232382. https://doi.org/10.1098/rspb.2023.2382

Chase, M. A., Vilcot, M., & Mugal, C. F. (2024). Evidence that genetic drift not adaptation drives fast-Z and large-Z effects in Ficedula flycatchers. Molecular Ecology, n/a(n/a), e17262. https://doi.org/10.1111/mec.17262

Andrello, M., Manel, S., Vilcot, M., Xuereb, A., & D’Aloia, C. C. (2023). Benefits of genetic data for spatial conservation planning in coastal habitats. Cambridge Prisms: Coastal Futures, 1‑38. https://doi.org/10.1017/cft.2023.16

Vilcot, M., Albouy, C., Donati, G. F. A., Claverie, T., Julius, P., Manel, S., Pellissier, L., & Leprieur, F. (2023). Spatial genetic differentiation correlates with species assemblage turnover across tropical reef fish lineages. Global Ecology and Biogeography, 32(4), 535‑547. https://doi.org/10.1111/geb.13637

Morgan-Richards, M., Vilcot, M., & Trewick, S. A. (2021). Lack of assortative mating might explain reduced phenotypic differentiation where two grasshopper species meet. Journal of Evolutionary Biology, 35(4), 509‑519. https://doi.org/10.1111/jeb.13879

Hayden, L., Lochovska, K., Sémon, M., Renaud, S., Delignette-Muller, M.-L., Vilcot, M., Peterkova, R., Hovorakova, M., and Pantalacci, S. (2020). Developmental variability channels mouse molar evolution. ELife. https://doi.org/10.7554/eLife.50103