Doctorante EPHE - PSL / Beauval Nature

Étage 1 - Aile C - Bureau 114

Contact: Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

Google Scholar – ResearchGate

Directrice de thèse: Stéphanie Manel (CEFE, EPHE - PSL)

Thesis project: Genetic diversity and conservation of threatened marine species: exploring innovative solutions

The main objectives of this thesis are: (1) to develop genomic tools adapted to the monitoring of threatened populations and (2) to improve existing genetic diversity indicators in order to provide relevant and accessible information to conservation stakeholders. This second point will seek to valorise the intra-specific genetic component, which is still neglected when assessing the status of IUCN species and guiding conservation decisions. These approaches will be applied specifically to two marine species on the IUCN Red List in the Mediterranean: the angelshark (Squatina squatina) and the bottlenose dolphin (Tursiops truncatus). Genomic analysis of angelshark populations will be based on tissue samples from individuals caught accidentally by fishers, given the difficulty of sampling genetic material from this rare shark. For bottlenose dolphin populations, we will develop an eDNA capture-hybridization method to generate Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) genomic data from eDNA sampled behind dolphin pods by seawater filtration. This latest approach, still at the proof-of-concept stage, will allow us to examine the performance of this non-invasive technique for obtaining intra-specific genetic information. It could replace traditional sampling methods that require tissue collection from living organisms, which runs counter to efforts to conserve imperiled species.

Publications

Faure, N., Manel, S., Macé, B., Arnal, V., Guellati, N., Holon, F., Barroil, A., Pichot, F., Riutort, J-J., Insacco, G., Zava, B., Mouillot, D., Deter, J. (2023). An environmental DNA assay for the detection of Critically Endangered angel sharks (Squatina spp.). Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 33(10), 1088-1097. https://doi.org/10.1002/aqc.3954

Mathon, L., Marques, V., Manel, S., Albouy, C., Andrello, M., Boulanger, E., ... Faure, N., … & Mouillot, D. (2023). The distribution of coastal fish eDNA sequences in the Anthropocene. Global Ecology and Biogeography, 32(8), 1336-1352. https://doi.org/10.1111/geb.13698

Doctorant EPHE-PSL

Etage 1, aile C, bureau 114

ResearchGate

Contact: Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

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…). 

Doctorant EPHE - PSL / SPYGEN

Étage 1 - Aile C - Bureau 114

Contact: Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

Google Scholar – ResearchGate – ORCID

Directrice de thèse: Stéphanie Manel (CEFE, EPHE - PSL)
Co-encadrant: Erwan Delrieu-Trottin (CEFE, EPHE - PSL)
Co-encadrante: Alice Valentini (SPYGEN)

Projet de thèse : Caractériser la biodiversité dans les ports marins avec l’ADN environnemental

Les zones côtières sont parmi les écosystèmes les plus diversifiés de la planète mais abritent en même temps plus d'un tiers de la population humaine au niveau mondial. Par conséquent, des pressions anthropiques de plus en plus intenses s'exercent sur le littoral, en particulier via l'artificialisation des côtes, bouleversant les communautés biologiques qui y sont associées. La biodiversité des ports marins est notamment très mal connue, et l'objectif de cette thèse est de combler cette lacune grâce à un suivi standardisé rendu possible par la méthode du metabarcoding d'ADN environnemental. Un échantillonnage de l'ensemble du côtier méditerranéen français incluant la Corse a été réalisé afin de caractériser la biodiversité associée aux ports marins ainsi que les facteurs anthropiques et environnementaux influençant cette diversité, en se focalisant sur les communautés de poissons et de crustacés. Les différences d'assemblages entre communautés dans les ports et en dehors permettront d'identifier les espèces propres aux environnements portuaires et celles qui au contraire sont le plus impactées par l'urbanisation en milieu marin. L'hypothèse selon laquelle l'artificialisation entraîne un mécanisme d'homogénéisation biotique sera étudiée. Le potentiel rôle des ports marins comme de site de colonisation précoce des espèces non indigènes sera également exploré.

Les objectifs de cette thèse sont :

• D’évaluer de façon générale la biodiversité dans les ports et en dehors des ports sur l’ensemble de la façade Méditerranéenne française
• D’établir une typologie fonctionnelle de la biodiversité portuaire pour différents groupes taxonomiques, et identifier les facteurs environnementaux et anthropiques qui l’influencent
• D’évaluer le potentiel rôle des ports comme refuge pour certaines espèces ou de sentinelle pour la détection d’espèces non indigènes
• D’établir une carte de la connectivité potentielle entre les ports et différents habitats naturels adjacents à partir de données paysagères
• D’évaluer les biais de détection de la biodiversité avec l’ADN environnemental, et identifier les covariables qui les influencent

Thesis project: Characterizing seaports biodiversity through environmental DNA

         Coastal areas are among the most diverse ecosystems on Earth but also host one third of the global human population. Consequently, coastlines are under increasing human pressures, particularly because of coastal artificialization, altering the associated biological communities. Seaports’ biodiversity remains notably widely unknown, and the aim of this thesis is to fill this gap through standardized monitoring thanks to environmental DNA metabarcoding. A sampling of the whole French Mediterranean coastline including Corsica was done to characterize seaports-associated biodiversity as well as the anthropogenic and environmental factors shaping this diversity, focusing on fish and crustacean communities. Differences in assemblages between communities inside and outside seaports will allow to identify species that are specific to seaports and on the contrary those that are the most impacted by marine urbanization. The hypothesis according to which artificialization lead to biotic homogenization mechanism will be investigated. The potential role of seaports as early colonization sites for non-indigenous species will also be explored.

The objectives of this thesis are:

• Provide a biodiversity overview inside and outside seaports along the French Mediterranean coastline
• Establish a functional typology of seaport biodiversity for different taxonomic groups, and identify the environmental and anthropogenic factors responsible
• Evaluate the potential implications of seaports in sheltering some species or favoring the establishment of non-indigenous species
• Build a potential connectivity map between seaports and different neighbor natural habitats from seascape data
• Assess eDNA-related biodiversity detection biases, and identify the covariables responsible 

Publications

Macé, B., Mouillot, D., Dalongeville, A., Bruno, M., Deter, J., Varenne, A., Gudefin, A., Boissery, P., & Manel, S. (2024). The Tree of Life eDNA metabarcoding reveals a similar taxonomic richness but dissimilar evolutionary lineages between seaports and marine reserves. Molecular Ecology, 33(12), e17373. https://doi.org/10.1111/mec.17373

Faure, N., Manel, S., Macé, B., Arnal, V., Guellati, N., Holon, F., Barroil, A., Pichot, F., Riutort, J.-J., Insacco, G., Zava, B., Mouillot, D., & Deter, J. (2023). An environmental DNA assay for the detection of Critically Endangered angel sharks (Squatina spp.). Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 33(10), 1088–1097. https://doi.org/10.1002/aqc.3954

Macé, B., Hocdé, R., Marques, V., Guerin, P.-E., Valentini, A., Arnal, V., Pellissier, L., & Manel, S. (2022). Evaluating bioinformatics pipelines for population-level inference using environmental DNA. Environmental DNA, 4(3), 674–686. https://doi.org/10.1002/edn3.269

Doctorante EPHE - PSL

Étage 1 - Aile C - Bureau 114

Contact: Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser. 

 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.