Le cobalt joue de la musique pour les biofilms de rivières, les métabolites dansent : de la caractérisation des tendances de courbes dose-réponse des métabolites à la détermination de gammes de concentrations induisant des réponses de défense et de dommage

Cobalt plays music for river biofilms, metabolites dance: From characterizing trends in metabolite dose-response curves to determining concentration ranges inducing defense and damage responses

• Auteur / Autrice : Simon Colas
• Direction : Severine Le faucheur, Claude Fortin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Aspects moléculaires
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 14/12/2023
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Exactes et leurs Applications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences analytiques et de Physico-chimie pour l'Environnement et les Matériaux
• Jury : Président / Présidente : Soizic Morin
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Séverine Le faucheur, Nicolas Creusot, Helena Guasch padró, Claude Fortin, Benjamin Marie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Creusot, Helena Guasch padró

Mots clés

Mots clés libres

Métabolomique non-ciblée

CRIDeR

CRIDaR

Ecotoxicologie microbienne

Métal

Untargeted metabolomics

CRIDeR

CRIDaR

Microbial ecotoxicology

Metal

Résumé

Les données méta-métabolomiques non ciblées obtenues par chromatographie en phase liquide-spectrométrie de masse à haute résolution (LC-HRMS) permettent d'analyser des familles et fonctions de molécules au sein des biofilms sans a priori sur les molécules à mesurer. Cependant, cette approche est limitée par la proportion d'annotation des caractéristiques de méta-métabolomique non ciblée (CMNs) qui peut être très faible (~5% du signal chimique). Une question s'est alors posée et a guidé le travail de thèse : comment utiliser 100% de l'empreinte méta-métabolomique et ne pas se limiter à l'utilisation des métabolites annotés ? Dès lors, il fallait trouver un paramètre intrinsèque pour chaque CMN qui puisse traduire une réponse biologique sans être associé à la fonction ou à la famille des molécules mesurées. Le paramètre choisi s'est avéré être la tendance du modèle dose-réponse des CMNs. Nous nous sommes intéressés à l'empreinte méta-métabolomique des biofilms fluviaux exposés à court et à long terme au cobalt (Co), pour lesquels nous avons également examiné des paramètres biologiques traditionnels tels que la bioaccumulation, la biomasse, les teneurs en chlorophylle et les communautés procaryotiques et eucaryotiques. En calculant des doses de référence et en modélisant la relation dose-réponse des CMNs des biofilms exposés au Co, un modèle a rapidement émergé avec la caractérisation de deux gammes de concentrations distinctes. La première gamme comprenait une majorité de CMNs avec une tendance biphasique (en forme de cloche ou de U), tandis que la seconde gamme comprenait une majorité de CMNs avec une tendance monotone (décroissante ou croissante). Sur la base de la littérature et de la connaissance des biomarqueurs de défense et de dommage, la première gamme a été définie comme une gamme de concentrations induisant des réponses de défense (CRIDeR) et la seconde comme une gamme de concentrations induisant des réponses de dommage (CRIDaR). Par la suite, afin de valider cette observation des CRIDeR et CRIDaR, une méta-analyse des tendances des courbes dose-réponse des biomarqueurs de défense et de dommages connus a été réalisée. Les résultats ont montré que les biomarqueurs de défense réagissaient principalement avec une tendance biphasique, tandis que les biomarqueurs de dommages réagissaient principalement avec une tendance monotone. Cette étude a souligné le fait que l'unité biologique des organismes vivants des différents règnes étudiés avait conservé des mécanismes de défense similaires après une exposition à différents contaminants (tendances biphasiques), et que les dommages cellulaires étaient le résultat de processus comparables (tendances monotones). Une exposition long terme des biofilms au Co nous a permis d'identifier des intervalles de temps induisant des réponses de défense et de dommage (TRIDeR et TRIDaR), en nous basant également sur l'interprétation des tendances des modèles dose-réponse des CMNs en fonction du temps d'exposition. Une TRIDeR quasi-instantanée a été déclenchée à chaque concentration d'exposition, suivie d'une TRIDaR. Il a aussi été observé que malgré les changements dans la composition et la diversité des communautés procaryotiques et eucaryotiques au fil du temps, une CRIDeR et une CRIDaR étaient toujours caractérisées à l'aide de la réponse du méta-métabolome. En outre, la cinétique des changements induits par l'exposition au Co était plus rapide dans le méta-métabolome que dans les communautés. Ces études fournissent aux écotoxicologues et aux autres parties prenantes impliquées dans l'évaluation des risques une nouvelle méthode de traitement des données de méta-métabolomique basée sur la totalité du signal chimique observé par LC-HRMS. Ce nouvel outil permettra de mettre en évidence les réponses différentielles de défense et de dommage aux temps d'exposition et aux concentrations de contaminants, conjointement aux paramètres traditionnels, et ainsi d'évaluer le niveau de stress des biofilms.

The use of untargeted meta-metabolomic data by liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) enables the analysis of families and functions of molecules within biofilms without making an a priori decision on the molecules to be measured. However, this approach is limited by the proportion of annotation of untargeted meta-metabolomic features using databases, which can be very low (~5% of the chemical signal). A question then arose that guided all the PhD thesis work up to the defense: how can we use 100% of the meta-metabolomic fingerprint and not be restricted to using annotated metabolites, which ultimately represent only a small part of the chemical signal? From then on, we had to find an intrinsic parameter for each untargeted meta-metabolomic feature that could translate a biological response without being associated with the function or family of the measured molecules. The parameter chosen turned out to be the trend in the dose-response model of the untargeted meta-metabolomic features. We focused our interest on the meta-metabolomic fingerprint of river biofilms exposed in short- and long-term to cobalt (Co), and for which we also examined traditional biological parameters such as bioaccumulation, biomass, chlorophyll contents and prokaryotic and eukaryotic communities. By calculating benchmark-doses and modelling the dose-response of untargeted meta-metabolomic features of biofilms exposed for 7 d to Co, a pattern quickly emerged with the characterization of two distinct concentration ranges. The first range included a majority of untargeted meta-metabolomic features with a biphasic trend (bell- or U-shaped), while the second range included a majority of untargeted meta-metabolomic features with a monotonic trend (decreasing or increasing). Based on the literature and knowledge of defense and damage biomarkers, the first range was characterized as a concentration range inducing defense responses (CRIDeR) and the second as a concentration range inducing damage responses (CRIDaR). Subsequently, in order to validate this observation of CRIDeR and CRIDaR based on the interpretation of dose-response curve trends of meta-metabolomic features, a meta-analysis of dose-response curve trends for known defense and damage biomarkers was carried out. The results showed that defense biomarkers responded predominantly with a biphasic trend, while damage biomarkers responded predominantly with a monotonic trend. This study underlined the fact that the biological unity of living organisms in the various kingdoms studied had retained similar defense mechanisms following exposure to different contaminants (biphasic trends), and that cellular damage was the result of comparable processes (monotonic trends). Long-term exposure of biofilms to Co for 28 d enabled us to rule out the existence of time ranges inducing defense and damage responses (TRIDeR and TRIDaR), also based on the interpretation of trends in dose-response models of untargeted meta-metabolomic features as a function of exposure time. Whatever the exposure concentration, a quasi-instantaneous TRIDeR was initiated, followed by a TRIDaR. Through a double metabolite/rRNA 16S and 18S extraction on the same samples, it was observed that despite changes in prokaryotic and eukaryotic community compositions and diversities over time, a CRIDeR and a CRIDaR were still characterized using the meta-metabolome response. Moreover, the kinetics of change induced by Co exposure were more rapid within the meta-metabolome than within the communities. These studies provide to ecotoxicologists and other stakeholders involved in risk assessment a new method for processing meta-metabolomic data based on the entire chemical signal observed by LC-HRMS. This new holistic tool will enable highlighting differential defense and damage responses to contaminant concentration and time ranges, in relation to traditional parameters, and as such assess the level of stress of biofilms.