Approches quantitatives de l'analyse de l'ADN sédimentaire pour comprendre la biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes dans le passé

par Wentao Chen

Thèse de doctorat en Biodiversité écologie environnement

Sous la direction de Pierre Taberlet et de Fabien Arnaud.

Soutenue le 11-02-2019

à Grenoble Alpes , dans le cadre de École doctorale chimie et science du vivant (Grenoble) , en partenariat avec Laboratoire d'écologie alpine (Grenoble) (laboratoire) .

Le président du jury était Rachid Cheddadi.

Le jury était composé de Pierre Taberlet, Philippe Choler, Didier Galop.

Les rapporteurs étaient Laura Parducci, Inger Greve Alsos.


  • Résumé

    La biodiversité et le fonctionnement des écosystèmes sont des propriétés écologiques essentielles qui ont une incidence sur le bien-être humain. Des études sur la manière dont les deux biens sont affectés par les activités humaines et par le changement climatique fournissent les connaissances indispensables pour orienter la gestion des ressources naturelles. Les données de rétroobservation à long terme permettent de reconstituer l’histoire environnementale passée et offrent d’excellentes opportunités d’acquérir de telles connaissances. L'ADN sédimentaire est un outil émergent permettant de reconstituer la biodiversité passée détaillée au niveau du bassin versant, grâce à son excellente résolution taxonomique et à ses origines très localisées. Cependant, les études antérieures basées sur l'ADN sédimentaire utilisaient rarement le riche arsenal de méthodes d'analyse écologique numérique existantes, développées pour différents types de données écologiques. Dans la présente thèse, nous avons examiné les applications potentielles de telles méthodes sur des études basées sur l'ADN sédimentaire. Avec plusieurs exemples d’études, nous avons montré comment ces méthodes peuvent optimiser les connaissances acquises lors de l’analyse d’ensembles de données multiproxy comprenant des enregistrements sédimentaires d’ADN, de sédimentologie et climatiques. Malgré certaines limitations, l’analyse numérique basée sur l’ADN sédimentaire combinée aux enregistrements de proxies traditionnels est un outil puissant pour démêler les interactions complexes écosystémiques. Les futurs progrès méthodologiques dans l'analyse de l'ADN et les méthodes numériques sont prometteurs pour fournir une compréhension inestimable sur les facteurs de changement de la biodiversité et du fonctionnement des écosystèmes à grande échelle spatiale et temporelle.

  • Titre traduit

    Quantitative approaches to the analysis of sedimentary DNA to understand past biodiversity and ecosystem functioning


  • Résumé

    Biodiversity and ecosystem functioning are crucial ecological properties that impact human welfare. Studies on how both properties are affected by human activities and by climate change provide indispensable knowledge to guide natural resource management. Long-term retro-observational data allow to reconstruct past environmental history and offer excellent opportunities to gain such knowledge. Sedimentary DNA is an emerging tool to reconstruct detailed past biodiversity in catchment level, thanks to its excellent taxonomic resolution and highly localized origins. However, previous studies based on sedimentary DNA rarely utilized the existing rich arsenal of numerical ecological analysis methods, which are developed for various types of ecological data. In the present thesis we reviewed the potential applications of such methods on sedimentary-DNA-based studies. With several example studies, we showed how these methods can maximize the knowledge gained from the analysis of multiproxy datasets that included sedimentary-DNA-, sedimentological- and climate records. Despite some limitations, numerical analysis based on sedimentary DNA combined with traditional proxy records is a powerful tool to unravel complex ecosystemic interactions. Future methodological advancements in both DNA analysis and numerical methods are promising to provide invaluable understanding over the drivers of changes in biodiversity and in ecosystem functioning across large spatial and temporal scales.


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