Dimitri MEDETIAN
Doctorant PSL_EPHE
Tel. +33 (0)4 67 61 32 63

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CEFE/CNRS UMR5175
Etage 1, aile C, bureau 114

Tel. +33 (0)4 67 61 32 63

Supervisor : Claude Miaud (CEFE)

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…).

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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…). 

Letizia LAMPERTI

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Supervisor : Stéphanie Manel (CEFE)
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.

Maurine Vilcot
DoctoranteCEFE/CNRS
Tel. +33 (0)4 67 61 32 63

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Supervisor : Stéphanie Manel (CEFE)
Co-supervisor : Fabien Leprieur (MARBEC)

Projet de thèse : Une perspective macroécologique des patrons de diversité génétique multi-espèces

La diversité génétique qui décrit la diversité au sein des populations représente une composante majeure de la biodiversité. Elle joue un rôle crucial dans la survie et le potentiel adaptatif des espèces et par conséquent est essentielle à la résilience des écosystèmes. Alors que les lois générales de la distribution de la biodiversité à grande échelle sont particulièrement bien étudiées en macroécologie, la composante génétique de la biodiversité reste quant à elle très peu considérée. C'est l'objectif de la macrogénétique : établir des hypothèses générales pour décrire la distribution de la diversité génétique à grande échelle.

L’objectif du projet est donc de mieux comprendre les mécanismes à l’origine de la variabilité spatiale de la diversité génétique, en s’appuyant sur le modèle des poissons des récifs coralliens. À l’aide des données génétiques multi-espèces récoltées dans le cadre du projet ANR-FNS REEFISH, ma thèse comprend trois axes principaux :

1) Explorer les relations entre diversité génétique et richesse spécifique, et quels processus les dirigent.

2) Étudier l'impact relatif de l’environnement, des traits biologiques et de l’histoire évolutive sur les patterns de diversité génétique.

3) Développer l’utilisation d’ADN environnemental (ADNe) en tant qu’outil d’étude de la diversité génétique intraspécifique.

Keywords : Macrogenetics, landscape genetics, marine ecology, species-genetic diversity correlations, eDNA

Publications :

Morgan-Richards, M., Vilcot, M., and Trewick, S.A. Lack of assortative mating might explain reduced phenotypic differentiation where two grasshopper species meet. Journal of Evolutionary Biology. 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