THÈSE - Université Bordeaux 1
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N° d’ordre : 4494<br />
UNIVERSITÉ BORDEAUX I<br />
Ecole doctorale : Sciences et Environnements<br />
<strong>THÈSE</strong><br />
présentée par :<br />
M. Guillaume MEISTERHANS<br />
Pour obtenir le grade de docteur<br />
Spécialité : Biogéochimie et Ecosystèmes<br />
Dynamique de la structure génétique des communautés<br />
procaryotes en zone benthique côtière : caractérisation de<br />
la microflore des sédiments et des bivalves fouisseurs par<br />
empreintes moléculaires.<br />
Devant la commission d'examen formée de :<br />
Soutenue le : 8 Mars 2012<br />
Antoine GREMARE, Professeur, <strong>Université</strong> <strong>Bordeaux</strong> 1 Président<br />
Robert DURAN, Professeur, <strong>Université</strong> de Pau et des Pays d’Adour Rapporteur<br />
Daniel GUIRAL, Directeur de recherche, IRD, Marseille Rapporteur<br />
Marc BALLY, Chargé de recherche, CNRS, Marseille Examinateur<br />
Frédéric GARABETIAN, Professeur, <strong>Université</strong> <strong>Bordeaux</strong> 1 Directeur de thèse<br />
Florence JUDE-LEMEILLEUR, Maître de Conférences, <strong>Université</strong> <strong>Bordeaux</strong> 1 Co-directrice de thèse<br />
Natalie RAYMOND, Maître de Conférences, <strong>Université</strong> <strong>Bordeaux</strong> 1 Co-encadrante de thèse
REMERCIEMENTS<br />
A quelques jours de déposer mon manuscrit, au moment où mes chefs sont plongés dans<br />
leurs dernières relectures, je profite de quelques heures de répit pour me remémorer mes trois<br />
années de thèse. En trois ans, je suis passé de l’enthousiasme de commencer un nouveau projet, aux<br />
doutes et au découragement face aux nombreuses difficultés et à l’exigence de ce travail, à la<br />
satisfaction enfin de le voir progresser, et évoluer. En Janvier 2009 a débarqué à Arcachon un jeune<br />
étudiant timide, il en repartira en Mars prochain un jeune chercheur débutant beaucoup plus<br />
confiant en lui-même. Cette évolution est le fruit de nombreuses rencontres que je souhaite<br />
remercier ici pour toute l’aide, le soutien, les conseils qu’elles m’ont apportés ou tout simplement<br />
pour leur bonne humeur et leur joie de vivre qui ont fait de ces trois années, une aventure<br />
incroyable.<br />
Tout d’abord, je souhaite remercier le directeur de l’école doctorale Sciences et<br />
Environnements, le Professeur Richard Michalet et le directeur par intérim, le Professeur Pascal<br />
Murail.<br />
Ce travail a été réalisé au sein de l’UMR EPOC (Environnements et Paléoenvironnements<br />
Océaniques et Continentaux). Je souhaite remercier le directeur à mon arrivée en 2009, le Docteur<br />
Philippe Bertrand. Un grand remerciement à son successeur, le Professeur Antoine Grémare, ancien<br />
directeur de la station marine d’Arcachon et je l’espère futur directeur du POA, qui a également<br />
accepté de siéger à mon jury de thèse. Merci à vous Antoine d’avoir consacré du temps à éclaircir ma<br />
vision du traitement de données et de l’analyse statistique.<br />
Un grand merci à l’équipe ECOBIOC (ECOlogie et BIOgéochimie des systèmes Côtiers) qui<br />
m’a permis de partir compléter ma formation au Danemark au travers d’une école d’été en écologie<br />
microbienne et moléculaire. Par son soutien financier ECOBIOC m’a également permis d’aller<br />
présenter mes travaux de recherche au colloque européen « EUROLAG » au Portugal et également au<br />
colloque de l’AFEM, spécialisé en écologie microbienne. Merci de m’avoir permis de vivre ces<br />
expériences enrichissantes. Je souhaite en remercier les deux directeurs successifs le Docteur Guy<br />
Bachelet et le Docteur Xavier de Montaudouin. Merci également à vous Xavier de votre implication<br />
dans mes travaux sur les communautés bactériennes associées aux bivalves au travers de vos<br />
relectures, de votre analyse critique, de vos précieux conseils et de votre aide sur le terrain. Merci<br />
également de m’avoir fait découvrir la beauté du Banc d’Arguin et celle des côtes et vallées<br />
portugaises.
J’adresse mes profonds remerciements au Professeur Robert Duran de l’<strong>Université</strong> de Pau et<br />
des Pays de l’Adour ainsi qu’au Docteur Daniel Guiral, directeur de recherche IRD à l’IMBE de<br />
Marseille, d’avoir accepté d’être rapporteurs de ma thèse et de bien avoir voulu évaluer ce travail<br />
dans les courts délais que nous avons sollicités. Merci également au Docteur Marc Bally de<br />
l’<strong>Université</strong> de Marseille d’avoir accepté d’évaluer la qualité de mon travail en tant qu’examinateur.<br />
Ce travail n’existerait pas sans la confiance qu’ils m’ont accordée, sans l’immense aide et soutien<br />
qu’ils m’ont apportés au cours de ces trois années. Je parle bien évidemment de mes trois directeurs<br />
de thèse Frédéric Garabetian, Florence Jude-Lemeilleur et Natalie Raymond.<br />
Tout d’abord un incommensurable merci à mon maître Jedi. J’espère ne pas avoir été un trop<br />
mauvais Padawan. Les débuts ont été durs, je me souviens des premières réunions au cours<br />
desquelles je ne comprenais qu’un mot sur cinq. Tu parlais dans un langage qui m’était<br />
complètement inconnu d’écotone, de déterminisme de la dynamique spatiale des communautés, de<br />
touchdown PCR. Au travers de nos heures de réunion, j’ai commencé à apprivoiser petit à petit ce<br />
dialecte si complexe de la science. Avec patience tu as réussi à me transmettre un peu de ta Force.<br />
Merci également de m’avoir sacrifié un certain nombre de tes soirées et week-end, de t’être<br />
transformé aussi bien en vasouilleur pour me prêter main forte sur le terrain, qu’en psychologue<br />
pour me faire relativiser certaines choses. Grâce à toi, je me sens plutôt bien armé pour partir vers de<br />
nouvelles aventures.<br />
Mille fois merci à toi Florence d’avoir été mon épaule au quotidien, dans la gestion des<br />
commandes, dans les casse-têtes des PCR qui marchent qui ne marchent plus et qui remarchent à<br />
nouveau, mais aussi dans les casse-têtes des résultats à interpréter. Mille fois car c’est au moins le<br />
nombre de fois où je suis venu te déranger pour te poser des questions en tout genre dont un grand<br />
nombre de questions bêtes. Tu as toujours su y répondre avec gentillesse et avec le sourire. Merci<br />
pour ton soutien et pour tes pdf comiques et toutes les histoires drôles transmises par mail qui m’ont<br />
offert quelques moments de détente dans ces longues heures de rédaction.<br />
Natalie, merci de t’être impliquée dans ce travail, de t’être toi aussi transformée en vasouilleuse<br />
pour ramener toutes ces palourdes. Qu’elles ont été nombreuses ces palourdes et ces heures durant<br />
lesquelles avec minutie tu les as toutes disséquées. Merci pour ce travail fastidieux et pour avoir pris<br />
le temps entre deux coups de scalpel de m’expliquer la physiologie de ces bébêtes. Merci également<br />
d’avoir partagé le bureau avec moi pendant un peu plus de deux ans et d’avoir supporté mes
cultures mycéliennes sur milieu liquide caféine-sucrose. Merci enfin pour tes longues heures de<br />
relecture à éplucher entre autre mes listes de références biblio anarchiques au possible.<br />
Merci également à vous trois de m’avoir offert l’opportunité de faire mes premiers pas dans<br />
l’enseignement. Vous avoir tous les trois à mes côtés m’a permis d’apprendre énormément. Merci<br />
pour tout le temps que vous m’avez consacré.<br />
Les analyses d’abondance et de diversité procaryotes présentées dans ce manuscrit ont été<br />
réalisées en collaboration avec le Docteur Claude Courties de la plateforme Imagerie-Cytométrie de<br />
Banyuls sur mer et le Docteur Franck Salin de la plateforme Génome-Transcriptome de Pierroton. Je<br />
tenais donc à les remercier ainsi que leurs équipes pour m’avoir accueilli dans leur laboratoire et/ou<br />
réalisé ces analyses. Je remercie également le Docteur Christophe Lambert et son équipe pour avoir<br />
réalisé les mesures des paramètres hémocytaires présentés dans ce manuscrit et le Docteur Martin<br />
Plus de l’IFREMER d’Arcachon d’avoir fait fonctionner son modèle MARS 3D pour chacun des sites<br />
du Bassin d’Arcachon que j’ai étudié.<br />
Mes premiers traitements d’arisogrammes me prenaient près d’une semaine avant d’obtenir une<br />
matrice d’abondance relative. Puis ma route a croisé celle d’une ancienne Padawan, Emilie Lyautey<br />
(dont je tairai ici le surnom, que dis-je, le titre que lui a valu son implication dans IDFEC, par peur de<br />
croiser son regard noir qui tue !) et tout est devenu beaucoup plus simple. Merci Emilie de m’avoir<br />
transmis toutes ces petites astuces, ces petits programmes qui ont facilité mon quotidien. Je n’ai<br />
croisé personne d’autre qui manie aussi bien l’écouvillon à étron que la notion d’opéron ! Ni<br />
quelqu’un qui peut parler de diversité, les mains dans le lisier ! Je garderai de super souvenirs de<br />
notre excursion au point S, de notre virée nocturne sur le port d’Arcachon, et de cette gourmande<br />
soirée jurassienne.<br />
Le programme ORIQUART a beaucoup apporté à cette thèse. J’en remercie l’ensemble des<br />
participants et plus particulièrement Sophie Dubois, Hugues Blanchet et Nicolas Savoye.<br />
Sophie, merci pour l’organisation pratique des deux « cartos » et de m’avoir transmis un large<br />
jeu de données environnementales qui m’ont permis d’expliquer la structure des mes p’tites<br />
communautés procaryotes. Merci surtout d’avoir été présente durant ces trois années. Tu as<br />
beaucoup contribué à mon intégration au sein de la station marine. Plus qu’une collègue, tu es<br />
devenue une amie. Merci pour toutes les soirées que l’on a passées ensemble, pour nos longues
discussions sur la plage arcachonnaise, pour nos pauses café défouloirs, nos craquages, nos batailles<br />
d’eau et de vase ; il y a bien trop de souvenirs pour que je puisse tout résumer ici en quelques lignes.<br />
A quelques semaines près, nous avons commencé ensemble, à quelques semaines près nous<br />
terminons ensemble. Courage pour ta dernière ligne droite !<br />
Hugues, un grand merci pour tes conseils en analyse des communautés et en utilisation de<br />
Primer. Et un immense merci pour m’avoir apporté une aide financière qui m’a permis de ne pas<br />
restreindre mes travaux à l’analyse des communautés bactériennes mais d’accéder également aux<br />
communautés archéennes, ce qui contribue fortement à l’originalité de mes travaux sur les<br />
communautés procaryotes des sédiments.<br />
Nicolas, merci de m’avoir intégré à ce programme et de m’avoir permis de bénéficier des<br />
données sur la qualité de la MO. Merci également pour nos festifs et costumés nouvel an chez toi<br />
ainsi que pour nos soirées barbecue avec ou sans alarme déclenchée.<br />
Ces « cartos » n’auraient pu être sans une équipe de préleveurs de choc. A commencer par petit<br />
Benoit (i.e. Benoit Gouilleux), le vasouilleur de l’extrême. Merci à toi d’avoir, entre autre, passé<br />
quinze jours sous la pluie et dans la vase à remplir des sacs, des barquettes en alu et des carottes en<br />
plastique de sédiments. Merci également à Pascal Lebleu, Henri Bouillard, Christian Portier, pour<br />
leur aide précieuse sur l’eau, sur la vase et aussi sur terre avec plus de 400 seringues de 50mL sciées<br />
et limées et tout autant de seringues de 2mL. Merci également à Michel Parra et à Flora Salvo de<br />
s’être joints à cette équipe de vasouilleurs. Des kilos de mercis à Lilou/Marcellus pour tout autant de<br />
sédiments tamisés et de macro-invertébrés triés et identifiés.<br />
Une part importante des résultats sur les communautés bactériennes des bivalves présentés<br />
dans ce manuscrit, résulte de ma collaboration avec Ika Paul-Pont et Emilie Girault.<br />
Merci Ika de t’être investie dans ce travail et d’avoir tenu compte de la deadline qu’imposait<br />
la fin de ma thèse. Notre rencontre restera certainement gravée par ma vision « particulière » de ta<br />
façon « particulière » de manger un café liégeois ! Merci d’avoir supporté mes blagues ou gaffes<br />
toutes aussi « particulières » : mon « et toi Ika t’en penses quoi » chez Fanfan ou encore mon « Ika<br />
dans BucephaLus, phalus ca prend qu’un L sinon ce n’est pas le même ! ».<br />
Emilie, merci à toi la shbammeuse aquabikeuse, surnommée Miss Caca 2011 pour ton<br />
implication dans le projet IDFEC et IDFEColi (pour les curieux, il faut savoir que deux Miss ont déjà<br />
porté ce titre avant Emilie ; Miss Caca début 2010 apparait précédemment de manière « anonyme »),
pour ton travail à la paillasse comme sur Primer qui m’a permis d’avancer sur l’analyse des<br />
déterminismes des communautés bactériennes de la palourde.<br />
Mon travail s’est également inscrit dans le programme BIOMIN, je souhaite en remercier le<br />
responsable Bruno Deflandre ainsi que Florian Cesbron pour m’avoir transmis des nombreuses<br />
données biogéochimiques sur les sites étudiés. J’espère que nous aurons l’opportunité de travailler<br />
ensemble pour valoriser ultérieurement ce travail.<br />
Le second étage de la station marine serait bien triste sans les deux techniciennes avec qui<br />
j’ai partagé un bureau pendant un an : Line Bourasseau et Sabrina Bichon.<br />
Merci Line de m’avoir aidé tout au long de ces trois années passées tant par la gestion du<br />
labo (je n’ose même pas compter le nombre de lave-vaisselles et d’autoclaves mis en route !) que par<br />
les heures passées à extraire et purifier de l’ADN. Merci également d’avoir sacrifié ton jean’s à la<br />
science lors de la campagne d’échantillonnage d’avril !<br />
Sabrina, quelle prise de tête ce spectrofluo !!! On aura quand même réussi à le dompter.<br />
Merci de m’avoir aidé à mettre en place la manip de dosage d’ADN. Merci pour ta bonne humeur et<br />
pour tes histoires drôles du midi surtout celles sur tes filles.<br />
Les nombreux prélèvements de sédiments et de palourdes ont pu être réalisés grâce aux deux<br />
marins du Planula IV, Francis Prince et Laurent Letort. Merci à vous deux de m’avoir emmené aux<br />
quatre coins du Bassin sous le soleil comme sous la pluie et le vent.<br />
Je finis mes trois années de thèse avec une certaine sérénité grâce au Docteur Christine<br />
Michel du Freshwater Institute de l’<strong>Université</strong> de Winnipeg au Canada. Elle m’offre avant même que<br />
je n’ai remis ce manuscrit, un post-doctorat d’un an pour travailler sur les communautés<br />
procaryotes des glaces arctiques. Merci infiniment Christine de m’offrir cette opportunité et d’avoir<br />
accepté de m’attendre quelques mois le temps que je finisse ma thèse.<br />
Je ne peux finir mes remerciements sans remercier tous les stationmarinnes et les<br />
stationmarins, d’un jour ou de toujours, que j’ai côtoyés ces trois dernières années.<br />
Un immense merci à Isa d’avoir été présente dans mes moments de doutes et de craquages ;<br />
de m’avoir remonté le moral et encouragé à ne pas laisser tomber. Ton soutien a été précieux et je
n’ai jamais eu l’occasion de te le dire et de t’en remercier. Je n’ai pas eu non plus l’occasion de te dire<br />
que tu avais été élue Miss Caca fin 2010, succédant et précédant à une Emilie et une autre Emilie.<br />
Un tout aussi grand merci à Christelle qui m’a permis de m’intégrer au groupe. Merci pour<br />
les nombreuses soirées chez toi, pour m’avoir conduit un peu partout, pour les sessions badminton,<br />
les cinés gratuits et j’en oublie. Je ne serais probablement plus là pour célébrer le mariage de<br />
Monsieur Teillet et Madame Patricia Barbé, tu penseras à m’envoyer quelques photos !<br />
Un immense merci également à la plus addict des shbammeuses. Merci Cindy pour cette<br />
année passée ensemble, pour nos soirées belotes, pour nos excursions au sorbet d’amour, pour nos<br />
séances salle de sport-hammam, pour nos aprem crêpes, pour toutes les soirées et sorties que tu as<br />
organisées.... Et surtout merci d’avoir toujours le sourire et la bonne humeur. Bon courage pour la<br />
suite de ta thèse, d’ici peu il y aura peut être un Picornavirus biniasii .<br />
Il y a deux ans, je n’avais jamais entendu parler d’Intechmer et d’Intechmériens. J’ai eu la<br />
chance d’en croiser deux d’exceptions. Merci Deb et Loïc pour toutes ces soirées passées ensemble,<br />
pour tous nos fous rires et nos délires, nos batailles de sables et nos plongées en PMT. Je vous<br />
souhaite d’enfin trouver chacun un boulot qui vous plaise et pas loin l’un de l’autre. J’espère que nos<br />
routes se recroiseront bientôt. Un merci aussi à un autre intechmérien tout aussi déjanté, Germain,<br />
pour les quelques apéros plages passés ensemble.<br />
Une bonne continuation au plus touffu des thésards (faut dire que ce n’est pas moi qui vais<br />
lui faire concurrence) et à celle qui sera d’ici peu la seule thésarde es procaryote. Merci Fanfan et<br />
Cécile pour vos soirées vins fromages, pour les leçons de bad et de tennis, pour les blagues<br />
fanfounesques lors des apéros plages.<br />
Les stationmarinnes et les stationmarins sont nombreux, merci à vous tous :<br />
- Wioletta et Céline pour votre accueil souriant le matin et pour nous faciliter le quotidien,<br />
- Cerise, tes boulets liégeois sont une merveille<br />
- Nico Lavesque et Guillaume B, merci pour vos conseils sur Primer et sur R<br />
- Val, merci pour les Nouvel an passés chez toi, pour tes conseils en stat à 4h du matin<br />
- MC, merci de ne pas m’avoir laissé m’enliser dans les marécages de l’administration<br />
universitaire<br />
- Merci à tous les autres et en particulier à tous les stagiaires qui m’ont donné un coup de<br />
main : Jenifer Garcia et Stéphanie Pasquier, Morganne, Pierre, les deux mini miss caca<br />
Manon et Mathide et tous ceux qui pour quelques semaines ou quelques mois ont contribué<br />
à l’ambiance de la station marine
Mes derniers mots (avant les scientifiques), je les adresse à ma famille : mes parents, mes deux<br />
sœurs, mes deux nièces Emma et Malaury et mes deux neveux Erwan et Bryan. Merci à vous d’avoir<br />
supporté mon éloignement et mon peu de disponibilité au cours de ces trois dernières années.
PLAN<br />
Avant-propos.......................................................................................... 1<br />
CHAPITRE I: Synthèse bibliographique............................................ 7<br />
1. La biodiversité...................................................................................................... 9<br />
1.1 Définitions............................................................................................................ 9<br />
1.2 Les indices de diversité et de similarité................................................................ 11<br />
1.3 Le concept d’espèce............................................................................................. 13<br />
2. Les techniques d’étude des communautés procaryotes.................................... 15<br />
1.1 Généralités........................................................................................................... 15<br />
1.2 Approches culturales............................................................................................ 16<br />
1.3 Approches moléculaires....................................................................................... 17<br />
1.3.1 Numération des procaryotes....................................................................................... 18<br />
1.3.2 Analyse de la diversité................................................................................................ 19<br />
1.3.2.1 Analyses a priori: approches «Top to Bottom ».......................................................................... 19<br />
1.3.2.2 Analyses sans a priori.................................................................................................................. 21<br />
1.3.2.2.1 Séquençage et métagénomique.................................................................................................. 21<br />
1.3.2.2.2 Techniques d’empreintes moléculaires...................................................................................... 23<br />
1.3.2.2.2.1 Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (ARISA)................................................ 23<br />
1.3.2.2.2.2 Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism (T-RFLP)....................................... 24<br />
1.3.2.2.2.3 Rapide aperçu d’autres techniques utilisées en écologie microbienne................................ 25<br />
1.3.2.2.2.4 Choix des techniques pour la caractérisation de la structure génétique des<br />
communautés bactériennes et archéennes............................................................................. 26<br />
1.3.2.2.2.5 Contraintes et limites des techniques moléculaires.............................................................. 26<br />
3. Les théories expliquant la structuration des communautés procaryotes....... 30<br />
4. Les communautés procaryotes des sédiments benthiques marins.................. 30<br />
5. Les communautés bactériennes associées aux invertébrés marins<br />
benthiques............................................................................................................ 34<br />
5.1 Généralités............................................................................................................ 34<br />
5.2 Communautés bactériennes associées aux bivalves.............................................. 38<br />
6 Les zones de transition: un modèle d’étude pertinent pour l’étude de la<br />
dynamique des patrons structuraux des communautés procaryotes............. 40<br />
6.1 Généralités............................................................................................................ 40<br />
6.2 Les communautés procaryotes des zones de transition......................................... 41<br />
6.2.1 Généralités.................................................................................................................. 41<br />
6.2.2 Principal modèle d’étude : les communautés procaryotes<br />
du Bassin d’Arcachon................................................................................................. 41<br />
6.2.2.1 Présentation du Bassin d’Arcachon.............................................................................................. 43<br />
6.2.2.2 Les procaryotes du Bassin d’Arcachon........................................................................................ 44<br />
7 Références............................................................................................................. 47
CHAPITRE II: Patrons spatiaux de diversité génétique des<br />
communautés procaryotes du sédiment en zone littorale................... 63<br />
1. Dynamique spatiale inter-habitat des procaryotes d’un sédiment de<br />
surface à l’échelle d’un écosystème, le Bassin d’Arcachon ............................ 67<br />
2. Dynamique spatiale inter-écosystèmes.............................................................. 103<br />
2.1 Introduction........................................................................................................... 103<br />
2.2 Sites d’étude et méthodologies............................................................................. 103<br />
2.2.1 Sites d’étude................................................................................................................ 103<br />
2.2.1.1 La vasière Ouest-Gironde............................................................................................................. 103<br />
2.2.1.2 L’estuaire de la Gironde............................................................................................................... 105<br />
2.2.2 Echantillonnages......................................................................................................... 107<br />
2.2.3 Analyse des communautés bactériennes..................................................................... 108<br />
2.2.4 Analyses statistiques................................................................................................... 108<br />
2.3 Résultats................................................................................................................ 109<br />
2.3.1 Abondance et structure des communautés bactériennes<br />
du Bassin d’Arcachon.................................................................................................. 109<br />
2.3.2 Abondance et structure des communautés bactériennes de la VOG............................ 109<br />
2.3.3 Abondance et structure des communautés bactériennes<br />
de l’estuaire de la Gironde............................................................................................ 110<br />
2.3.4 Comparaison des trois écosystèmes............................................................................ 112<br />
2.4 Discussion............................................................................................................. 114<br />
2.5 Références............................................................................................................. 119<br />
CHAPITRE III: Diversité des procaryotes à l’échelle d’un<br />
organisme benthique : cas des bivalves fouisseurs.............................. 121<br />
1. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un individu.......................................... 127<br />
2. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un organe : déterminisme d’hôte<br />
ou d’habitat.......................................................................................................... 153<br />
2.1 Introduction.................................................................................................. 153<br />
2.2 Matériel et méthodes...................................................................................... 155<br />
2.2.1 Les sites d’échantillonnage......................................................................................... 155<br />
2.2.2 Dispositif experimental............................................................................................... 156<br />
2.2.2.1 Etude de deux lots de palourdes dans leur habitat naturel........................................................... 156<br />
2.2.2.2 Transplantation croisée................................................................................................................ 156<br />
2.2.2.3 Echantillonnage de carottes de sédiment..................................................................................... 158<br />
2.2.3 Traitement et analyses des échantillons..................................................................... 158<br />
2.2.3.1 Echantillons de palourdes............................................................................................................. 158<br />
2.2.3.1.1 mesures des indices de condition......................................................................................... 158<br />
2.2.3.1.2 mesure du fractionnement isotopique.................................................................................. 159<br />
2.2.3.1.3 mesures des paramètres hémocytaires................................................................................. 159<br />
2.2.3.1.4 analyses de l’abondance et de la diversité des communautés bactériennes<br />
des palourdes........................................................................................................................ 160<br />
2.2.3.1.4.1 extraction/purification et dosage de l’ADN total.................................................................. 161
2.2.3.1.4.2 diversité des communautés bactériennes par ARISA........................................................... 161<br />
2.2.3.1.4.3 abondance des communautés bactériennes........................................................................... 162<br />
2.2.3.2 Echantillons de sédiments............................................................................................................ 162<br />
2.2.3.2.1 analyse de l’abondance et de la diversité des communautés bactériennes<br />
des sédiments......................................................................................................................... 163<br />
2.2.3.2.1.1 extraction/purification et dosage d’ADN total...................................................................... 163<br />
2.2.3.2.1.2 abondance des communautés bactériennes........................................................................... 163<br />
2.2.3.2.1.3 diversité des communautés bactériennes par ARISA........................................................... 163<br />
2.2.4 Traitement de données et analyse statistique.............................................................. 164<br />
2.3 Résultats................................................................................................................ 165<br />
2.3.1 Deux habitats contrastés : diversité β des communautés procaryotes<br />
des sédiments............................................................................................................... 165<br />
2.3.2 Deux lots de palourdes différenciés: description des caractéristiques<br />
des individus................................................................................................................ 166<br />
2.3.2.1 Indices de condition..................................................................................................................... 166<br />
2.3.2.2 Fractionnement isotopique........................................................................................................... 167<br />
2.3.2.3 Paramètres hémocytaires.............................................................................................................. 168<br />
2.3.3 Caractérisation des communautés bactériennes des palourdes................................. 168<br />
2.3.3.1 Etude des individus dans leur habitat naturel............................................................................... 168<br />
2.3.3.1.1 comparaison entre les 2 lots de palourdes............................................................................ 168<br />
2.3.3.1.2 comparaison des communautés bactériennes entre organes................................................ 169<br />
2.3.3.1.3 comparaison des communautés bactériennes entre palourdes et sédiment........................ 169<br />
2.3.3.2 Expérience de transplantation croisée.......................................................................................... 170<br />
2.3.3.2.1 dépuration............................................................................................................................. 170<br />
2.3.3.2.2 réimplantation/transplantation.............................................................................................. 171<br />
2.3.3.2.2.1 comparaison des caractéristiques physiologiques des individus appartenant<br />
aux différents lots de palourdes............................................................................................ 171<br />
2.3.3.2.2.2 comparaison des communautés bactériennes des individus transplantés (A/B et B/A)<br />
avec celles des individus réimplantés (A/A et B/B)............................................................. 173<br />
2.4 Discussion.................................................................................................... 177<br />
2.5 Conclusion................................................................................................... 180<br />
2.6 Références............................................................................................................. 181<br />
3. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un organe : déterminisme d’espèce.. 185<br />
CHAPITRE IV : Conclusion générale................................................. 219
Principales abréviations utilisées:<br />
ADN: Acide DésoxyriboNucléique<br />
ADNr: Acide DésoxyriboNucléique ribosomique<br />
ANOSIM: Analysis Of SIMilarity<br />
ARISA: Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis<br />
ARN: Acide RiboNucléique<br />
ARNr: Acide RiboNucléique ribosomique<br />
Bm: Bucephalus minimus<br />
pB/Bp: paire de Base/ Base pair<br />
CBAB : Communautés Bactériennes Associées aux Bivalves<br />
CBC: Cockle Bacterial Community<br />
CBCA: Cockle Bacterial Community Abundance<br />
CBCD: Cockle Bacterial Community Density<br />
e.g.: ex gratis utilisé pour « exemple »<br />
EMNF : Eau de Mer Naturelle Filtrée<br />
et al. : et alii utilisé pour « et collaborateurs »<br />
FIL: Flesh and Intervalval Liquid<br />
IC/ CI: Indice de Condition/ Condition Index<br />
i.e.: id est utilisé pour « c'est-à-dire »<br />
ITS: Intergenic Transcribe Spacer<br />
MDS: non-Metric Dimensional Scale<br />
OTU: Operational Taxonomic Unit<br />
PCR: Polymerase Chain Reaction<br />
qPCR: quantitative Polymerase Chain Reaction<br />
THC: Total Hemocyte Count<br />
T-RFLP: Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism<br />
VOG : Vasière Ouest-Gironde
Avant-propos<br />
Avant-propos<br />
Les travaux réalisés au cours de cette thèse s’inscrivent dans une thématique<br />
d’écologie microbienne et moléculaire et ont pour but la caractérisation de la structure<br />
génétique des communautés bactériennes et archéennes au sein de divers habitats benthiques,<br />
à travers la mise en place de méthodes expérimentales et d’analyses de données adaptées à<br />
l’étude de la diversité β via des approches de biologie moléculaire.<br />
Cette thèse a été principalement financée par le projet Région Aquitaine « Diagnostic<br />
de la qualité des milieux littoraux » (Responsable Antoine Grémare) et en particulier par le<br />
volet « Caractérisation des communautés bactériennes ».<br />
Elle a également bénéficié d’une implication dans un grand nombre de projets de<br />
recherche portés par le laboratoire, nous amenant à appliquer notre questionnement sur deux<br />
grands modèles d’habitat, le sédiment et les bivalves fouisseurs.<br />
Trois programmes s’intéressaient à la biogéochimie benthique :<br />
- le programme EC2CO-PNEC « ORIQUART » (Influence de l’ORIgine de la<br />
matière organique particulaire sur la QUAlité du pool nutritif et son devenir dans<br />
le Réseau Trophique d’un écosystème littoral semi fermé) porté par Nicolas<br />
Savoye. Ce programme s’inscrit dans la recherche de déterminants dans la relation<br />
biodiversité-fonctionnement à travers l’étude de l’impact d’une diversité de<br />
producteurs primaires sur le mode de fonctionnement des écosystèmes à l’aide<br />
d’une approche multiparamétrique combinant des analyses chimiques,<br />
biochimiques et isotopiques. Plus précisément il a pour but d’évaluer la qualité des<br />
milieux littoraux aquitains par la caractérisation de l’origine et la composition de la<br />
matière organique particulaire pélagique et benthique au sein d’un système de<br />
transition, le Bassin d’Arcachon. Notre intervention dans ce programme apporte<br />
une vision de la dynamique des communautés procaryotes au sein de cet<br />
écosystème en fonction de propriétés fonctionnelles des différents habitats qui le<br />
composent. Ce programme nous a permis de bénéficier d’une large campagne<br />
d’échantillonnage (29 sites, 2 périodes d’échantillonnages). Ainsi nous avons pu<br />
comparer la diversité génétique des communautés bactériennes et archéennes au<br />
niveau de ces sites hébergeant des communautés macrofaunistiques contrastées et<br />
1
Avant-propos<br />
mettre ces résultats en relation avec les paramètres biogéochimiques mesurés en<br />
parallèle afin de mettre en évidence des facteurs environnementaux structurant ces<br />
communautés procaryotes. Cette étude fait l’objet d’une publication en<br />
préparation.<br />
- le programme LEFE CYBER « BIOMIN » (Étude in situ de l’impact de la<br />
diversité biologique sur la reminéralisation de la matière organique à l’interface<br />
eau / sédiment) porté par Antoine Grémare et Bruno Deflandre, qui s’intéresse aux<br />
liens entre la biodiversité/activité de la faune et la minéralisation de la matière<br />
organique à partir de situation écologique diversifiée (qualité de la MO et de la<br />
micro/macro faune) au niveau de divers écosystèmes modèles dont la Vasière<br />
Ouest-Gironde (VOG). Le groupe des bactéries étant l’un des principaux<br />
minéralisateurs de la matière organique, il s’agissait donc pour nous d’apporter une<br />
vision du lien entre la diversité des communautés bactériennes et la qualité de la<br />
matière organique, ainsi que d’étudier la dynamique des communautés<br />
bactériennes à deux échelles spatiales: (i) une échelle horizontale, le long des<br />
gradients de labilité de la matière organique et de peuplements benthiques et (ii)<br />
une échelle verticale en lien avec l’activité de bioturbation de ces peuplements<br />
benthiques mais également en fonction des profils de flux benthiques et en<br />
particulier de diffusion de l’oxygène le long de la colonne sédimentaire.<br />
- un programme porté par Hugues Blanchet dans le cadre de la thèse d’Aimé Roger<br />
NZigou, visant à modéliser la biogéochimie de l'estuaire de la Gironde à travers la<br />
caractérisation des principaux facteurs biotiques susceptibles d’influencer la<br />
production primaire et la respiration au niveau de vasières intertidales de l’estuaire<br />
de la Gironde. Notre intérêt était de caractériser la dynamique des communautés<br />
bactériennes, le long d’un gradient de salinité.<br />
Notre participation à ces trois programmes nous a permis d’accéder à<br />
l’échantillonnage de trois écosystèmes présentant de nombreuses similitudes<br />
environnementales. Tous trois sont situés en zone d’écotone du Golfe de Gascogne, sous<br />
influence océanique venant de l’Atlantique et composés de sédiment vaso-sableux à sableux.<br />
Nous avons pu également, à travers notre participation à ces programmes, acquérir de<br />
nombreux paramètres descripteurs de la biogéochimie des sédiments. L’ensemble nous a<br />
2
Avant-propos<br />
permis alors de mener une réflexion sur la contribution de divers facteurs de contrôle des<br />
assemblages bactériens à différentes échelles géographiques.<br />
Deux autres programmes portaient sur l’état de santé et la dynamique de populations<br />
de bivalves fouisseurs :<br />
- le programme ANR Blanche « Multistress » porté par Xavier de Montaudouin. Ce<br />
projet s’intéressait aux effets cumulés de différents stress toxiques, parasitaires ou<br />
infectieux, sur des populations de bivalves d’intérêt économique (coques et<br />
palourdes). A travers une approche intégrée de leurs interactions sur la réponse<br />
génétique, protéique, cellulaire et populationnelle chez la coque Cerastoderma<br />
edule et la palourde japonaise Ruditapes philippinarum le but de ce programme<br />
était d’estimer la santé des populations (paramètres de dynamique de population),<br />
de la mettre en rapport avec les niveaux de base des stress subis (métaux,<br />
parasites) et d’évaluer les réponses adaptatives mises en place par les bivalves en<br />
terme de détoxication et de défenses immunitaires. Une des réponses au stress<br />
environnemental peut être une modification des communautés bactériennes<br />
associées ; c’est dans ce cadre que s’inscrivit notre intervention. Ce programme<br />
nous a permis de bénéficier d’une campagne d’échantillonnage réalisée en amont<br />
de cette thèse (janvier à octobre 2007) permettant une étude sur la dynamique des<br />
communautés bactériennes de coques infestées ou non par un parasite influant sur<br />
la fitness du bivalve ; étude publiée dans Microbial Ecology (Meisterhans et al.,<br />
2011).<br />
- le programme LITEAU 3 « REPAMEP » (Réponse de la palourde japonaise aux<br />
stress environnementaux, combinant métaux, efflorescences toxiques et<br />
pathogènes) porté par Xavier de Montaudouin, et en continuité scientifique du<br />
programme « Multistress ». Dans le cadre du volet « interaction palourdes-<br />
bactéries-sédiment » notre objectif était de mieux comprendre le déterminisme de<br />
la diversité des communautés bactériennes associées aux palourdes ainsi que les<br />
interactions entre cette microflore et son hôte. Ce projet nous a permis de réaliser<br />
deux études portant sur le microbiote de bivalves fouisseurs, l’une s’interrogeant<br />
sur le lien entre le microbiote et l’état physiologique et/ou l’habitat de l’hôte, la<br />
3
Avant-propos<br />
seconde sur la spécificité d’hôte du microbiote. Cette seconde étude est en cours de<br />
valorisation sous forme d’une publication soumis à FEMS Microbiology Ecology.<br />
A travers la participation à ces différents projets, nous nous sommes donc intéressés à<br />
caractériser les patrons des communautés procaryotes de l’habitat benthique via différentes<br />
études à plusieurs échelles.<br />
Ce projet s’est basé sur une analyse de la structure génétique des communautés<br />
bactériennes et/ou archéennes via l’utilisation de techniques de biologie moléculaire de type<br />
CE-fingerprinting (empreinte moléculaire à partir d’électrophorèse capillaire) permettant<br />
d’accéder à la diversité taxonomique des communautés à travers le concept d’espèce<br />
moléculaire ou OTU (Operational Taxonomic Unit). Une réflexion sur les techniques<br />
moléculaires utilisées en écologie microbienne, nous a conduit d’une part, vers l’ARISA<br />
(Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis), méthode rapide et robuste pour accéder à<br />
la structure des communautés bactériennes, et d’autre part vers l’utilisation de la T-RFLP<br />
(Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism) pour caractériser les communautés<br />
archéennes, certains taxons archéens ne possédant pas d’intergène 16S-23S amplifiable.<br />
L’analyse de jeux de données complexes, générées par ces méthodes moléculaires,<br />
nous a conduit à nous interroger sur le poids des différentes OTU dans l’analyse de la<br />
diversité β: comment discriminer des OTU du bruit de fond ? Quelle est l’importance des<br />
OTU ubiquistes, des OTU groupes dépendantes ou encore des OTU rares au sein de profils<br />
d’empreinte moléculaire dont la complexification suit l’évolution des techniques de plus en<br />
plus résolutives ?<br />
Dans un premier temps, notre intérêt s’est porté sur l’habitat sédimentaire où les<br />
procaryotes représentent le groupe le plus diversifié, dominant aussi bien en terme<br />
d’abondance et de biomasse qu’en terme de richesses taxonomique et fonctionnelle. Nos<br />
travaux se sont intéressés à la diversité génétique bactérienne et/ou archéenne à différentes<br />
échelles spatiales, horizontale ou verticale, allant du centimètre à la centaine de kilomètres,<br />
afin de mettre en évidence, par une analyse des patrons d’OTU, des processus d’assemblage<br />
des communautés procaryotes habitat-dépendant à l’échelle intra-écosystème et/ou<br />
biogéographique entre écosystèmes.<br />
Nous nous sommes également intéressés aux communautés bactériennes d’un second<br />
habitat à travers l’étude de bivalves fouisseurs où la dynamique des communautés<br />
bactériennes s’avère plus complexe que dans le sédiment du fait du caractère « vivant » de cet<br />
4
Avant-propos<br />
habitat. En effet, les communautés bactériennes des bivalves (CBAB) résultent à la fois des<br />
processus de transmission latérale par balnéation et filtration dans un habitat septique mais<br />
également des processus de transmission verticale et/ou horizontale laissant supposer une<br />
coévolution possible entre les CBAB et leur hôte. A travers une analyse de la diversité β, nous<br />
avons recherché quels pouvaient être les déterminismes des OTU au sein des CBAB et en<br />
particulier l’influence de l’habitat et des caractéristiques intrinsèques de l’hôte (appartenance<br />
à une espèce, compartimentation fonctionnelle des organes, état physiologique de l’individu).<br />
Ce manuscrit se structure donc en quatre grands chapitres :<br />
- le premier chapitre, basé sur un état de l’art bibliographique, s’attache à définir d’une<br />
part les concepts utilisés au cours de ces études et d’autre part présente la pertinence des<br />
modèles d’études et des méthodologies choisies.<br />
- le deuxième chapitre présente la caractérisation des communautés procaryotes de<br />
l’habitat sédimentaire et nous permet de discuter des règles d’assemblages des communautés<br />
à l’échelle locale et à l’échelle globale ainsi que de la mise en évidence des facteurs<br />
environnementaux structurant ces communautés<br />
- le troisième chapitre présente la caractérisation des communautés bactériennes des<br />
bivalves fouisseurs et discute du déterminisme des populations bactériennes au sein de ces<br />
CBAB.<br />
- enfin un quatrième chapitre présente un bilan de ces travaux sur l’analyse de la<br />
dynamique de la structure génétique des communautés procaryotes par l’approche<br />
moléculaire.<br />
5
Avant-propos<br />
6
CHAPITRE I:<br />
Synthèse bibliographique<br />
7
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Les approches moléculaires ont offert la possibilité de caractériser les populations et<br />
communautés de micro-organismes avec des capacités de traitement compatibles avec les<br />
impératifs de réplication et de diversification de l’échantillonnage des systèmes naturels. Ces<br />
micro-organismes (micro-algues, bactéries, archées …) qui étaient jusque-là considérés<br />
comme des compartiments types « boites noires », apparaissent désormais comme des<br />
populations et communautés dont il convient d’appréhender la dynamique temporelle et les<br />
patrons de répartition spatiale au même titre que ceux des macro-organismes. L’implication<br />
de ces organismes dans des fonctions clés des écosystèmes (e.g. minéralisation de la matière<br />
organique) renforce l’acuité de ce questionnement.<br />
Ce chapitre a pour but de présenter au travers d’une revue des connaissances<br />
conceptuelles et techniques, l’analyse de la structure génétique des communautés bactériennes<br />
et archéennes. Il présente également un état de l’art des communautés procaryotes des deux<br />
modèles d’habitats étudiés au cours des différents travaux présentés dans ce manuscrit : les<br />
sédiments benthiques et les bivalves marins.<br />
1. La biodiversité<br />
1.1 Définitions<br />
Le terme de biodiversité est une contraction de diversité biologique (Magurran, 2004). Il<br />
fait donc référence à la variété du monde vivant mais décrit en réalité une notion plus<br />
complexe se déclinant en fonction de trois échelles d’intégration : (i) la biodiversité génétique<br />
décrivant la variété des gènes au sein des espèces (variété au sein de l’ensemble du vivant);<br />
(ii) la biodiversité spécifique c'est-à-dire l’ensemble des espèces existantes (variété entre<br />
espèces); et (ii) la biodiversité écosystémique décrivant l’ensemble des relations biotiques au<br />
sein des écosystèmes.<br />
De manière simple, la biodiversité représente le degré de variation du biote (i.e. biomasse<br />
totale du vivant) c'est-à-dire l’ensemble de la diversité génétique d’un écosystème ou plus<br />
largement de la biosphère. Ce degré de variation est dû à la capacité de spéciation de ce biote<br />
à l’échelle globale.<br />
La diversité taxonomique se définit comme la distribution des individus en taxons à un<br />
moment donné au sein d’un écosystème donné. Cette diversité est décrite par trois<br />
composantes: (i) la richesse taxonomique c'est-à-dire le nombre total de taxons présents, (ii) la<br />
composition taxonomique c'est-à-dire l’identification des taxons présents, et (ii) la distribution<br />
9
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
taxonomique c'est-à-dire l’abondance relative des taxons ou autrement dit comment se<br />
répartissent, de manière quantitative, les individus en taxons (Magurran, 2004).<br />
Dans la mesure de la biodiversité interviennent les échelles spatiale et temporelle. Ainsi,<br />
plusieurs niveaux de diversité sont décrits (Figure I.1). La diversité α correspond à la diversité<br />
locale c'est-à-dire à la diversité taxonomique d’un site donné. La diversité β s’attache à<br />
comparer la diversité taxonomique de deux sites et par extension de la définition première, de<br />
comparer la diversité taxonomique d’un même site à deux temps donnés différents. La<br />
diversité γ reflète la diversité taxonomique d’un écosystème intégrant la diversité des habitats<br />
le composant (Magurran 2004 ; Forney et al., 2004).<br />
β 2<br />
α 1<br />
Figure I.1 : Illustration des liens entre la diversité α (diversité d’un habitat), β (diversité<br />
comparative entre deux habitats) et γ (diversité d’un écosystème composé de plusieurs<br />
habitats) (D’après Jurasinski et al., 2009). Les différentes couleurs de croix représentent les<br />
différents taxons composant chaque communauté.<br />
En pratique, les informations concernant la composition ou la distribution taxonomique<br />
sont consignées sous forme de matrices croisant des échantillons et des taxons. Selon le<br />
niveau d’inventaire réalisé, il peut s’agir de matrices de présence - absence (composition) ou<br />
de matrices où figurent les abondances relatives (distribution taxonomique). Ces matrices sont<br />
traitées pour extraire et résumer l’information qu’elles contiennent sous forme d’indices de<br />
diversité ou de similarité. Comme nous le verrons, la spécificité des approches moléculaires<br />
de la diversité développées en écologie microbienne s’arrêtent à la constitution de ces<br />
matrices. En effet, une fois les unités taxonomiques opérationnelles (OTU) saisies sous forme<br />
10<br />
β 1<br />
α 2<br />
β 3<br />
α 3<br />
γ
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
de matrice, plus rien ne sépare la démarche adoptée pour les microorganismes de celle utilisée<br />
depuis très longtemps pour les macro-espèces.<br />
1.2 Les indices de diversité et de similarité<br />
Le recours à des indices est une métrologie de la diversité permettant une<br />
simplification de l’information sous une forme plus aisément manipulable qu’une matrice<br />
complexe de plusieurs centaines de taxons par échantillon. Ainsi différents indices,<br />
correspondant aux différentes échelles de la diversité ont été définis : (i) les indices de<br />
diversité α synthétisent l’information de composition et/ou de diversité taxonomique d’un<br />
échantillon en une seule valeur descriptive de la dominance ou de l’équitabilité des taxons au<br />
sein de la communauté alors que (ii) l’indice de diversité β résume en une valeur la différence<br />
de composition et/ou de diversité taxonomique entre les communautés de deux échantillons.<br />
Quatre principaux indices de diversité permettent de caractériser la diversité α. Les<br />
indices de Fisher (Fisher et al., 1943) et de Margalef (Margalef, 1951) se basent uniquement<br />
sur la richesse taxonomique de la communauté (Krebs, 1998) et pour cette raison sont<br />
beaucoup moins utilisés. Ils peuvent cependant présenter un intérêt dans le cas où l’estimation<br />
de l’abondance relative s’avère peu fiable. Les indices de Simpson (Simpson, 1949) et de<br />
Shannon (Shannon and Weaver, 1963) sont les plus couramment utilisés (Tableau I.1). C’est<br />
le cas en écologie microbienne pour décrire la diversité bactérienne et archéenne quelle que<br />
soit la technique de génotypage utilisée (Hill et al., 2003). Bien qu’ils se basent tous deux sur<br />
le nombre et l’abondance relative des taxons présents au sein de la communauté étudiée, ils<br />
restent complémentaires puisque l’indice de Simpson retranscrit principalement les<br />
différences d’abondances relatives entre taxons au sein d’un échantillon alors que l’indice de<br />
Shannon est beaucoup plus sensible à la richesse taxonomique de la communauté et ne prend<br />
que peu en compte les taxons rares.<br />
La caractérisation de la diversité β nécessite, quand à elle, le recours à divers indices<br />
de similarité permettant de comparer les échantillons deux à deux en calculant le pourcentage<br />
de ressemblance entre les communautés. Certains indices comme l’indice de Jaccard<br />
(Jaccard, 1912) ou de Sorensen (Sorensen, 1948) se basent sur la comparaison des matrices de<br />
présence/absence de taxons dans les échantillons ; d’autres, comme l’indice de Bray-Curtis<br />
(Bray and Curtis, 1957) ou l’indice de Czekonowski (Czekonowski, 1909) se basent sur la<br />
comparaison des matrices d’abondance relative des taxons présents dans les échantillons<br />
(Tableau I.1). En écologie l’indice de Bray-Curtis est l’un des indices les plus utilisés car il<br />
11
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
présente l’avantage d’être indépendant (i) de l’unité de mesure, (ii) de l’inclusion et/ou de<br />
l’exclusion de taxons absents des deux échantillons, ainsi que (iii) de l’inclusion et/ou de<br />
l’exclusion d’autres échantillons. Cet indice est donc non sensible à la standardisation des<br />
données (Clarke and Warwick, 2001).<br />
Diversité α<br />
Diversité β<br />
Tableau I.1: Indices de diversité α et β. NS : nombre d’individus par taxon ; NT : nombre<br />
total d’individus; S : nombre de taxons ; a : nombre de taxons de la communauté A ; b :<br />
nombre de taxons de la communauté B ; c : nombre de taxons communs entre les<br />
communautés A et B<br />
Ces divers indices, souvent complémentaires sont donc des outils permettant d’estimer<br />
et de comparer les diversités entre échantillons à partir d’une matrice de présence/absence ou<br />
d’abondance relative de taxons. Comme nous le verrons dans les paragraphes suivants<br />
consacrés aux techniques de mesure elles-mêmes, le choix de l’un ou l’autre des indices<br />
dépend grandement de limites méthodologiques dues à l’appréciation des abondances<br />
relatives (cf biais d’amplification) ou au rapport entre la détection de taxons inédits et le<br />
nombre de réplicats possibles (cf notion d’espèces rares ou communes).<br />
De manière générale, appréhender la diversité taxonomique nécessite donc de définir<br />
l’unité taxonomique de base qui est dépendante du modèle biologique étudié et des techniques<br />
disponibles.<br />
Indice Formule<br />
12<br />
Diversité<br />
minimale<br />
Diversité<br />
maximale<br />
Référence<br />
Simpson D = Σ (NS / NT)² 1 0 Simpson (1949)<br />
Shannon H = - Σ [(NS / NT) x log2 (NS / NT)] 0 ∞ Shannon and Weaver (1963)<br />
Fisher S = α ln (NT / α) 0 ∞ Fisher et al. (1943)<br />
Margalef d = (S - 1) / ln NT 0 ∞ Margalef (1951)<br />
Jaccard J = [c / (a+b-c)] 0 1 Jaccard (1912)<br />
Sorensen S = [2c / (a+b)] 0 1 Sorensen (1948)<br />
Bray-Curtis<br />
BC=100 x [1 – (Σ|OTUi,a – OTUi,b| /<br />
ΣOTUi,a + OTUi,b)]<br />
0 1 Bray and Curtis (1957)<br />
Czekonowski C = [2a/(2a + b +c)] 0 1 Czekonowski (1909)
1.3 Le concept d’espèce<br />
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
L’espèce est un niveau fondamental d’organisation biologique. L’écologie des populations<br />
s’intéresse au nombre d’individus appartenant à une espèce, alors que l’écologie des<br />
communautés étudie le nombre d’espèces au sein d’un habitat.<br />
La définition la plus communément utilisée de nos jours est celle du concept d’espèce<br />
biologique défini par Mayr en 1963: deux individus sont considérés comme appartenant à la<br />
même espèce s’ils ont la capacité de se reproduire entre eux en donnant des descendants<br />
fertiles. L’incapacité d’interfécondité entre individus d’espèces différentes serait due à la<br />
présence de barrières postcopulatoires ou postzygotiques (Palumbi, 1994) empêchant la<br />
recombinaison génétique induisant l’isolement génétique et/ou reproductif des espèces. Bien<br />
qu’il existe plus de 20 définitions différentes du concept d’espèce et qu’aucune ne soit<br />
parfaitement satisfaisante pour l’ensemble des organismes pluricellulaires (Mayden, 1997),<br />
cette définition est relativement bien adaptée à la majorité de ces organismes. Cependant, le<br />
critère d’interfécondité, par définition, est inadapté à des organismes asexués comme les<br />
procaryotes (mais aussi quelques micro-organismes eucaryotes) qui se reproduisent par<br />
division cellulaire.<br />
Le concept d’espèce morphologique proposé par Cohn en 1972 est une des alternatives à<br />
la définition de l’espèce par Mayr (1963). Des individus sont alors considérés comme<br />
appartenant à la même espèce s‘ils possèdent un nombre suffisant de traits morphologiques<br />
communs qui les différencient d’autres individus. C’est sur cette définition que reposent les<br />
tables d’identification taxonomique des macro-organismes animaux et végétaux. Mais ce<br />
concept est lui aussi limité, d’une part par la plasticité morphologique de certaines espèces<br />
(différenciation morphologique en fonction de conditions environnantes) mais également dans<br />
le cas des procaryotes par la faible diversité morphologique existante (coques, bacilles …).<br />
Les critères morphologiques sont alors souvent couplés à d’autres traits phénotypiques<br />
(concept d’espèce phénotypique) et en particulier pour les micro-organismes, la capacité de<br />
métaboliser divers substrats (Rossello Mora and Amann, 2001). Cette approche nécessite de<br />
savoir cultiver ces micro-organismes ce qui n’est actuellement pas le cas pour la grande<br />
majorité des espèces : actuellement seuls 10% de ces micro-organismes sont cultivables<br />
(Torsvick et al., 1998). De plus, les procaryotes sont également capables de transferts<br />
génétiques horizontaux via des mécanismes de conjugaison, de transformation ou de<br />
transduction qui peuvent avoir lieu aussi bien entre individus d’une même espèce qu’entre<br />
individus d’espèces différentes, leur conférant ainsi une grande plasticité phénotypique intra-<br />
13
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
spécifique. Il est donc important de distinguer au sein d’un pan-génome, le génome cœur<br />
(core genome en anglais) qui est l’ensemble des gènes communs à toutes les souches du<br />
taxon, du génome accessoire (dispensable genome en anglais) qui est l’ensemble des gènes<br />
qui ne sont présents que chez une ou quelques souches du taxon. Le génome cœur soutient à<br />
la fois les aspects basiques de la vie biologique du taxon et ses traits phénotypiques. Il<br />
correspondrait donc aux gènes essentiels dans la plupart des circonstances et pourrait ainsi<br />
servir de base pour la définition de l’espèce puisqu’il maintient une cohérence génomique<br />
entre individus (de Bruijn, 2011). Le génome accessoire est formé de gènes codant pour des<br />
propriétés biochimiques supplémentaires (e.g. adaptation de l’espèce à des fluctuations des<br />
conditions environnementales, résistance aux antibiotiques …). Cet ensemble génomique<br />
permettrait à des individus d’une même espèce de coloniser des habitats différents et par<br />
conséquent est l’un des principaux arguments allant à l’encontre de l’espèce écologique de<br />
Cohan (2002) qui définit l’espèce comme un ensemble d’individus occupant une même niche<br />
écologique (de Bruijn, 2011).<br />
Nous voyons donc que le concept d’espèce est rendu complexe chez les procaryotes par<br />
l’absence de reproduction sexuée, les grandes plasticités phénotypiques (critères<br />
morphologiques et biochimiques) et génotypiques (notion de core et pangénome, transferts<br />
horizontaux de gènes) et la nécessité de recourir à la culture de spécimens pour en définir les<br />
principales caractéristiques. Par contre, le niveau taxonomique de l’espèce chez ces<br />
organismes peut être considéré à travers l’utilisation d’approches basées sur l’étude des acides<br />
nucléiques.<br />
Depuis les années 1970, la caractérisation des espèces procaryotes se base classiquement,<br />
sur la technique d’hybridation ADN/ADN. Des individus sont alors considérés comme<br />
appartenant à la même espèce phylogénétique ou « genomospecies » si leur génome s’hydride<br />
au moins à 70% ou si leurs séquences d’ADN ribosomal 16S présentent au moins 97 % de<br />
similarité. Ces valeurs arbitraires ont été choisies en s’appuyant sur la taxonomie<br />
phénotypique (Stackebrandt and Goebet, 1994).<br />
Couplant l’analyse phylogénétique aux analyses morphologique et phénotypique, la<br />
taxonomie polyphasique, définit l’espèce phylo-phénotypique comme un ensemble<br />
d’individus cohérents d’un point de vue génomique et présentant un fort dégré de similarité<br />
sur de nombreux caractères morphologiques et biochimiques (Vandamme et al., 1996). La<br />
taxonomie polyphasique, base des deux grands ouvrages de référence pour la classification<br />
des procaryotes, le « Bergey’s Manual of Determinative Bacteriology » (Holt et al. 1994) et le<br />
« The Prokaryotes » (Dworkin et al., 2006), est l’actuelle référence pour la taxonomie des<br />
14
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
procaryotes. Pour être nommé en tant que nouvelle espèce, un genomospecies préalablement<br />
caractérisé par hybridation ADN/ADN doit être individualisé et présenter des caractères<br />
phénotypiques le distinguant des autres genomospecies. Cependant définir l’espèce par cette<br />
approche nécessite d’une part la capacité de cultiver les espèces, et d’autre part un travail<br />
onéreux et fastidieux. Cette approche est donc inadaptée à l’étude à grande échelle des<br />
communautés (assemblage d’espèces en interactions dans un même écosytème, milieu, habitat<br />
et/ou qui partagent une même fonction).<br />
En pratique, la majorité des études récentes sur les communautés procaryotes s’affranchit<br />
des techniques basées sur la culture des procaryotes afin d’accéder au mieux à la méta-<br />
communauté procaryote. Ces études sont basées sur la systématique moléculaire et utilisent<br />
soit des approches multi-locus (screening et phylogénie de plusieurs gènes), soit des<br />
approches de criblage et de phylogénie des gènes ribosomaux. De ces méthodes est né le<br />
concept d’espèce moléculaire ou OTU (Operational Taxonomic Unit) où les espèces se<br />
différencient par leur «empreinte moléculaire» basée sur le polymorphisme de taille ou de<br />
séquence de ces gènes ribosomaux. Cependant, du fait de la présence d’opérons ribosomiques<br />
multiples généralement entre 1 et 15 opérons (Klappenbach et al., 2000), une espèce phylo-<br />
phénotypique peut posséder plusieurs OTU et inversement, une même OTU peut se retrouver<br />
chez plusieurs espèces différentes (Kovacs et al., 2010; Ramette, 2009). L’OTU est donc un<br />
proxi pragmatique de l’espèce phylo-phénotypique, qui permet l’étude de la diversité des<br />
communautés procaryotes à travers des approches moléculaires.<br />
2. Les techniques d’étude des communautés procaryotes<br />
2.1 Généralités<br />
Les procaryotes forment le phylum dominant sur Terre aussi bien en terme de densité<br />
estimée à 4-6 x 10 30 individus qu’en terme de biomasse évaluée à 350-550 10 15 grammes de<br />
carbone (Whitman et al., 1998; Forney et al., 2004). Les procaryotes forment un groupe<br />
paraphylétique regroupant deux groupes monophylétiques les bactéries et les archées qui sont<br />
ubiquistes dans l’environnement. Si l’importance des bactéries dans l’environnement est<br />
connue depuis de nombreuses années, les archées, quant à elles, ont longtemps été perçues<br />
comme des organismes adaptés uniquement aux milieux extrêmes, hostiles aux eucaryotes et<br />
aux bactéries (Herfort et al., 2007). Mais depuis une vingtaine d’années le développement de<br />
méthodes d’analyses moléculaires a permis de démontrer la présence d’archées aussi bien<br />
15
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
dans les sols (Bintrin et al., 1997), dans les milieux aquatiques (Delong, 1992; Dumestre et<br />
al., 2002) que dans le tractus digestif animal (Janssen and Kirs, 2008) Les crenarchées<br />
constituent 20 à 30 % de l’abondance totale des procaryotes dans les zones aphotiques<br />
océaniques alors que les euryarchées semblent dominer dans les eaux de surface (Massana et<br />
al., 2000; Karner et al., 2001; Herndl et al., 2005). Il parait alors important de considérer à<br />
égalité les communautés archéennes et les communautés bactériennes lorsque l’on s’interroge<br />
sur la diversité des communautés procaryotes dans l’environnement. La diversité des<br />
communautés procaryotes peut être estimée à différents niveaux de résolution selon les outils<br />
et les techniques utilisées (Figure I.2).<br />
Figure I.2: Approches méthodologiques en écologie microbienne (Caron, 2005)<br />
2.2 Approches culturales<br />
Comme nous l’avons vu précédemment, la discrimination des espèces bactériennes, selon<br />
le « Bergey’s Manual of Determination Bacteriology » (Holt et al. 1994) et le<br />
« The Prokaryotes » (Dworkin et al., 2006), repose en grande partie sur la mise en évidence<br />
de particularités phénotypiques. La recherche de ces caractères se base sur des approches<br />
culturales c'est-à-dire mimer in vitro des conditions proches de l’environnement des espèces<br />
afin de permettre le développement à partir d’une cellule d’une biomasse, génétiquement<br />
identique à celle-ci, aux mutations près (population clonale). Cette biomasse clonale rend<br />
16
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
alors possible l’étude des propriétés structurales (structure de la paroi), métaboliques et<br />
enzymatiques de l’espèce via différents outils comme la coloration différentielle de Gram, les<br />
tests biochimiques miniaturisés des galeries API, les tests de présence d’enzymes<br />
(e.g. oxydase, catalase). Ces tests fonctionnant sur le même principe que les classifications par<br />
dichotomie, sont encore très usités, en particulier pour des applications médicale et sanitaire<br />
dans l’identification des espèces présentes.<br />
Les approches culturales permettent également, par la méthode des dilutions successives<br />
utilisée en milieu gélosé ou en milieu liquide [méthode du nombre le plus probable (NPP) ou<br />
most probable number (MPN)] d’accéder à l’abondance totale de la fraction cultivable des<br />
communautés ainsi qu’à l’abondance de la fraction cultivable de certains taxons (Escherichia<br />
coli, Vibrio sp. …) ou groupes fonctionnels (bactéries sulfato-réductrices, halotolérantes, …)<br />
via l’utilisation de milieux spécifiques dits sélectifs.<br />
Cependant, une faible proportion d’espèces procaryotes et en particulier archéennes est<br />
actuellement cultivée, majoritairement due à la difficulté de reproduire aussi fidèlement que<br />
possible en laboratoire les ressources et les conditions physiques et chimiques auxquelles sont<br />
soumis les procaryotes dans leur environnement. Par exemple, les milieux de culture utilisés<br />
sont souvent trop riches par rapport au milieu marin oligotrophe et conduiraient donc à des<br />
stress nutritifs et osmotiques. L’absence d’éléments essentiels non déterminés est aussi une<br />
hypothèse forte. Pour tenir compte de ces particularités, des milieux de culture ont été<br />
développés à partir d’eau de mer naturelle, d’extrait de sédiments ou encore d’extrait de<br />
poissons ou de mollusques (Brisou, 1980).<br />
Les approches culturales s’avèrent donc peu adaptées à l’étude de la diversité des<br />
communautés hormis lorsqu’elles sont couplées à des techniques moléculaires dites alors<br />
culture-dépendantes (e.g. microbial source tracking, Scott et al., 2002). Ces approches restent<br />
cependant la clé de voûte de la biologie moléculaire à travers les collections de souches qui<br />
ont permis le développement des sondes taxonomiques et fonctionnelles.<br />
2.3 Approches moléculaires<br />
Une alternative à la culture et à ses biais (sélection de moins de 10% des taxons présents)<br />
(Amann et al., 1995) est l’utilisation de techniques basées sur des approches moléculaires.<br />
En écologie microbienne, ces approches ont permis de révéler de nouveaux génomes<br />
associés à de nouvelles fonctions biogéochimiques (e.g. l’oxydation anaérobie de<br />
l’ammonium (annamox) des planctomycétales, Kuenen, 2008; chimiohétérotrophie de<br />
17
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
l’oxydation du CO des Roseobacter, Moran and Miller, 2007), ou bien même plus simplement<br />
des génomes constituant l’essentiel de la biomasse bactérienne et restés jusqu’alors cryptiques<br />
(e.g. Pelagibacter ubique, Morris et al., 2002). Le développement de la biologie moléculaire<br />
permet de prendre en compte la diversité structurale et fonctionnelle, afin d’aborder la<br />
question du « qui fait quoi ? » pour un compartiment biologique que l’on avait jusque là<br />
coutume de considérer comme une « boite noire »,<br />
2.3.1 Numération des procaryotes<br />
Les études des communautés procaryotes se sont longtemps limitées à la caractérisation<br />
de l’abondance des individus au sein des communautés via des approches culturales ou<br />
l’utilisation de la microscopie optique.<br />
Des méthodes de numération basées sur l’utilisation de marqueurs fluorescents appelés<br />
fluorochromes (acridine orange, DAPI, SYBR Green) permettent de déterminer le nombre<br />
total de procaryotes présents dans un échantillon. Ces marqueurs fluorescents en s’intercalant<br />
entre les bases des acides nucléiques (ADN, ARN) rendent fluorescentes les cellules sous<br />
l’effet d’une lumière incidente. Les fluorochromes excités émettent une fluorescence qui peut<br />
être détectée par plusieurs types d’instruments : (i) la microscopie à épifluorescence (MEF) ou<br />
(ii) la cytométrie en flux (CMF) qui est réputée permettre une mesure rapide et automatisée de<br />
l’abondance procaryote en particulier en milieu aquatique (Lemarchand et al., 2001 ; Marie et<br />
al., 2001 ; Lavrentyev et al; 2004). La CMF s’avère par conséquent adaptée à des études à<br />
grande échelle (Jacquet et al., 1998) qui génèrent un nombre important d’échantillons. Mais<br />
une adaptation de protocole est indispensable lorsque l’on travaille sur des communautés<br />
benthiques. En effet les procaryotes sont fixés sous forme de biofilm aux particules<br />
sédimentaires (Hall-Stoodley et al., 2004). Il est donc impératif de les désorber de cette<br />
matrice et de désagréger les éventuels agrégats cellulaires. Pour cela, des protocoles ont été<br />
développés, basés sur (i) l’extraction par une action physique comme la sonication (Danovaro<br />
et al., 2001), pouvant être couplée à l’action chimique d’un agent dispersant comme le sodium<br />
pyrophosphate (Weinbaueur et al., 1998 ; Klauth et al., 2004), puis sur (ii) la séparation des<br />
procaryotes de la matrice par décantation (Weinbaueur et al., 1998) , par centrifugation<br />
(Duhamel and Jacquet, 2006), ou par migration forcée sur un gradient de densité (e.g. gel de<br />
Nycodenz; Amalfitano and Fazi., 2008).<br />
Des méthodologies similaires ont été développées pour accéder à la microflore associée<br />
aux tissus de bivalves (Caro et al., 2009) mais ne s’avèrent efficaces que par la présence de<br />
18
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
globules de soufre élémentaire au sein des bactéries endosymbiontes des branchies qui en<br />
modifiant la densité cellulaire permettent la séparation entre les bactéries et les cellules<br />
animales.<br />
2.3.2 Analyse de la diversité<br />
L’analyse de la diversité des espèces procaryotes est rendue possible grâce à l’utilisation<br />
de techniques ciblant les gènes ribosomaux (e.g. gènes de l’ARNr 16S chez les procaryotes,<br />
ITS chez les bactéries). Ces gènes, du fait du rôle fondamental des ribosomes dans la synthèse<br />
protéique, sont très conservés et partagés par l’ensemble des organismes vivants.<br />
D’autres molécules ont également été utilisées en tant que marqueur taxonomique comme<br />
la cytochrome c oxydase (Hebert et al., 2003), la ribulose diphosphate carboxylase<br />
(Mummenhoff and Koch 1994), ou l’ARN polymérase à facteur sigma (Mittenhuber, 2002).<br />
Mais l’utilisation de ces molécules restant très controversée, en particulier du fait de la non<br />
présence chez tous les organismes, le marqueur taxonomique de référence reste l’ARNr<br />
(Amann et al., 1995).<br />
Les techniques utilisant les séquences des gènes codants pour l’ARNr comme marqueur<br />
taxonomique sont nombreuses (FISH, DGGE, TGGE, RFLP, ARISA….) 1 et permettent soit<br />
la recherche de taxons d’intérêts prédéfinis (Approches « Top to Bottom ») soit la<br />
caractérisation de la composition et/ou la structure de communautés.<br />
2.3.2.1 Analyses a priori: approches «Top to Bottom »<br />
Des approches utilisant des sondes taxonomiques ou fonctionnelles ont été développées<br />
afin de quantifier l’abondance de groupes taxonomiques ou fonctionnels.<br />
La technique FISH est une de ces approches basée sur l’hybridation d’une sonde sélective<br />
au niveau des ARN ribosomiques. Cependant les ARNr ne sont abondants qu'en début de<br />
phase exponentielle de croissance. Cette technique est donc limitée par le taux de croissance<br />
des procaryotes, mais aussi par le nombre de copies d'opérons ARNr par cellule et par<br />
l'accessibilité de la sonde sur la séquence cible (Ferrari et al., 2006). Cette technique apparait<br />
donc assez peu adaptée à une détection des procaryotes de l’environnement (i.e. par<br />
1 FISH: Fluorescence In Situ Hybridization ; DGGE : Denaturing Gradient Gel Electrophoresis; TGGE:Temperature<br />
Gradient Gel Electrophoresis; RFLP: Restriction Fragment Length Polymorphism; ARISA: Automated Ribosomal<br />
Intergenic Spacer Analysis.<br />
19
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
opposition aux procaryotes issus de cultures) et particulièrement des procaryotes aquatiques<br />
dont la taille et le faible taux de croissance entrainent fréquemment un signal de détection<br />
situé sous la limite du seuil de détection de cette technique. L'intensité de fluorescence étant<br />
l'un des principaux facteurs limitants, l'utilisation d'une méthode d'amplification de la<br />
fluorescence permet une estimation par MEF plus fiable. L'utilisation du CARD-FISH<br />
(Catalyzed Reporter Deposition-FISH) permet l'augmentation de l'intensité de fluorescence et<br />
du ratio signal/bruit de fond, grâce à l'amplification du signal par une sonde couplée à une<br />
peroxydase de type HRP (Horseradish peroxidase) et donc une meilleure détection des<br />
bactéries à faible taux d'ARNr (Lebaron et al., 1997; Pernthaler et al., 2002; Schönhuber et<br />
al., 1997).<br />
Une méthode équivalente mais automatisée est l’utilisation des biopuces. Elles permettent<br />
d’analyser rapidement l’expression de plusieurs milliers de gènes en un seul essai. Cette<br />
méthode consiste d’une part à fixer sur un support inerte des sondes de gènes d’intérêt<br />
taxonomique ou fonctionnel, sous forme de spots (plusieurs milliers) répartis de manière<br />
homogène sur le support. D’autre part l’ensemble des ARNm de l’échantillon sont<br />
rétrotranscrits en ADN complémentaire (ADNc) couplés à des fluorochromes de type cyanine<br />
(Cy3 ou Cy5). Les ADNc sont mis en contact avec la biopuce et vont pouvoir s’hybrider avec<br />
les sondes présentes. L’analyse de cette fluorescence sur chaque spot permet de déterminer le<br />
niveau d’expression des gènes d’intérêts recherchés. Cette technique relativement coûteuse est<br />
utilisée en écologie microbienne pour rechercher la présence simultanée de plusieurs taxons<br />
ou de différentes capacités métaboliques (Günther et al., 2006; Yergeau et al., 2007).<br />
Il est également possible d’estimer l’abondance d’un groupe taxonomique ou fonctionnel<br />
au travers de la quantification du nombre de copies de gène via la technique de quantitative<br />
Polymerase Chain Reaction (qPCR). Cette technique se base sur l’amplification d’une<br />
séquence d’ADN cible couplée à l’utilisation d’un marqueur fluorescent. L’intensité de la<br />
fluorescence à chaque cycle est directement proportionnelle à la quantité d’amplicons<br />
produite, elle-même directement proportionnelle à la quantité initiale d’ADN présente dans le<br />
milieu réactionnel (Brouwer et al., 2003). La valeur absolue du nombre de copies de gène est<br />
déterminée grâce à l’utilisation d’une gamme étalon d’un gène d’intérêt dont on connaît les<br />
concentrations initiales.<br />
20
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
2.3.2.2 Analyses sans a priori<br />
Ces techniques se basent toutes sur l’amplification d’un marqueur taxonomique par<br />
PCR. Cette étape d’amplification est indispensable puisqu’elle permet à la fois de générer une<br />
quantité d’ADN nécessaire aux analyses mais également de discriminer le marqueur d’intérêt<br />
au sein du pool d’ADN métagénomique.<br />
Parmi ces techniques, on peut distinguer d’un côté les techniques adaptées à l’étude<br />
de la diversité α (clonage séquençage et métagénomique) dont l’utilisation permet d’accéder à<br />
la composition de la communauté (liste des espèces) et de l’autre, les techniques adaptées à<br />
l’étude de la diversité β, basée sur la comparaison de profils génomiques (empreintes<br />
moléculaires) reflétant les structures des communautés.<br />
2.3.2.2.1 Séquençage et métagénomique<br />
La génomique et la métagénomique sont des approches basées sur le séquençage de<br />
l’ensemble des génomes d’un échantillon (Handelsman et al., 1998 ; Singh et al., 2008, Xu,<br />
2006). Elles permettent d’avoir un aperçu complet de la diversité des communautés ainsi que<br />
de l’ensemble des fonctions métaboliques potentielles (Hugenholtz and Tyson, 2008).<br />
Ce n’est que depuis une dizaine d’années que l’évolution des techniques de<br />
séquençage a rendu possible le séquençage d’un mélange de molécules d’ADN. Avant cela il<br />
était nécessaire d’isoler et d’amplifier la séquence nucléique d’intérêt (principe du<br />
clonage/séquençage).<br />
Le clonage / séquençage est une approche très utilisée en écologie microbienne pour<br />
déterminer la diversité de communautés procaryotes (Olsen et al., 1986; Head et al., 1998).<br />
Cette méthode se base sur la création d’une banque de fragments d'ADNr 16S chacun cloné<br />
dans le génome d’une cellule compétente (en général Escherichia coli) qui une fois mise en<br />
culture sur gélose générera un grand nombre de copies du gène au sein de chaque colonie. Les<br />
différents clones seront alors analysés par séquençage de Sanger (Sanger et al., 1977). Une<br />
séquence se présente sous forme d’un électrophorégramme dont il est possible d’extraire une<br />
séquence en base ATGC sous format FASTA via des logiciels d’analyse dédiés<br />
(e.g. Chromas, Technelysium Pty Ltd). Une étape de correction par visualisation de<br />
l’électrophorégramme est souvent nécessaire afin d’éliminer les parties de séquence sur<br />
lesquelles subsistent un doute quand à l’assignement de la base. Les séquences corrigées sont<br />
ensuite alignées entre elles (i.e. calées les unes par rapport aux autres à partir de séquences<br />
21
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
conservées communes entre toutes les séquences) à l’aide d’un logiciel spécifique (e.g. CAP3<br />
Sequence Assembly Program ; http://pbil.univ-lyon1.fr/cap3.php). Cette étape permet<br />
d’améliorer la fiabilité de la comparaison entre séquences (Grimont, 1995). A partir de ces<br />
séquences corrigées et alignées, des calculs de distances (e.g. neighbor-joining ; Saitou and<br />
Nei, 1987) sont réalisés afin de comparer les séquences. Les résultats se présentent<br />
principalement sous forme de dendrogramme ou arbre phylogénétique où la distance entre les<br />
branches représente la dissimilarité entre les séquences. Ces séquences peuvent également<br />
être comparées à des séquences de clones issues de base de données (e.g. Ribosomal<br />
Database Project, http://rdp.cme.msu.edu/; Basic Local Alignment Search Tool,<br />
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/blast/Blast.cgi). Il sera alors possible de situer<br />
phylogénétiquement l’organisme étudié. Cette technique permet donc d’identifier les espèces<br />
présentes, et de caractériser la composition des communautés procaryotes.<br />
Cependant, la diversité procaryote d’un échantillon étant généralement très<br />
importante, accéder à l’ensemble de la composition taxonomique requiert l’analyse d’un<br />
grand nombre de clones. Le prix et le coût en temps de l’analyse est donc important. Elle n’est<br />
par conséquent que très rarement utilisée pour l’analyse de la diversité β et γ d’un écosystème.<br />
De nouvelles techniques de séquençage massif, comme le pyroséquençage (Margulies<br />
et al., 2005) présentant d’importants avantages par rapport au séquençage de Sanger ont été<br />
développées. Parmi ces techniques, le pyroséquencage dont la technologie 454 (Life Sciences)<br />
est l’une des plus performantes et plus usitées, apparait comme un choix de méthode pertinent<br />
puisqu’il permet d’accéder à un nombre de séquence d’ADN plus important que le<br />
traditionnel séquencage par la technique de Sanger (Sogin et al., 2006). Il permet à la fois<br />
d’accéder à la diversité taxonomique et à la diversité fonctionnelle, avec une très haute<br />
résolution. En effet il s’agit d’un séquencage dit massif pouvant générer plus de 20 millions<br />
de paires de bases (soit 4-5 fois le génôme complet d’une espèce comme Escherichia coli) en<br />
4h (Margulies et al., 2005; Binladen et al., 2007), Ce haut débit est possible grâce à un<br />
couplage de technologies de pointes dont l’utilisation de plaques en fibre optique picotitrées<br />
(i.e. billionième de litre), qui contient 1.6 millions de puits. L’amplification du marqueur est<br />
réalisée par PCR en émulsion (emPCR) à partir d’ADN génomique nébulisé, dans des<br />
microréacteurs (i.e. microgoutellettes) (300 000 réactions PCR en parallèle avec un jeu<br />
d’amorces variées). Contrairement aux techniques de PCR classique, les nucléotides ne sont<br />
pas ajoutés tous ensemble mais les uns après les autres. Lorsqu’un nucléotide est incorporé au<br />
brin de synthèse, il libère un pyrophosphate qui est alors transformé en ATP par une<br />
ATPsulfurylase contenu dans le milieu réactionnel. Ce milieu réactionnel contient également<br />
22
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
de la luciférase et de la luciférine. En présence d’ATP la luciférase transforme la luciférine en<br />
oxyluciférine ; réaction chimique produisant une émission de lumière. Les séquences sont<br />
obtenues à partir du traitement de profils de luminescence (Ronaghi et al., 1998). Pour<br />
permettre le traitement d’un grand nombre de profil en simultané, l’ensemble est couplé à des<br />
technologies informatiques de pointes pour l’acquisition, le traitement et l’analyse des images<br />
(Margulis et al., 2005). Le pyroséquencage est à l’heure actuelle une technique en plein essor<br />
en écologie microbienne. Il a entre autre permis de révéler un grand nombre d’espèces jusque<br />
là inconnues car appartenant à ce qui est appelée la « biosphère rare » c'est-à-dire formée<br />
d’espèces très peu abondantes dans l’environnement (Pedros-Alio, 2006 ; Galand et<br />
al., 2009).<br />
2.3.2.2.2 Techniques d’empreintes moléculaires<br />
Contrairement aux autres techniques (séquençage, biopuce), les empreintes<br />
moléculaires permettent d’accéder rapidement à l’ensemble de la diversité des communautés<br />
d’un grand nombre d’échantillons. Ces méthodes sont les plus couramment utilisées pour faire<br />
des comparaisons de structure de communautés (diversité β). Elles se basent sur le<br />
polymorphisme de taille ou de composition de séquences nucléiques d’intérêt comme le gène<br />
codant pour l’ARNr 16S.<br />
Ces méthodes nécessitent le recours à des techniques de séparation des séquences par<br />
migration forcée appelées électrophorèse, soit sur un gel classique d’agarose ou d’acrylamide<br />
soit sur un gel en capillaire via un séquenceur. On parle alors de Capillary Electrophoresis-<br />
fingerprinting (CE-fingerprinting). Les techniques en capillaire sont plus précises, plus<br />
reproductibles, moins coûteuses et plus rapides que les techniques sur gel (Hong et al., 2007;<br />
Hori et al., 2006). Cependant elles ne permettent pas de récupérer les bandes afin de les<br />
séquencer et ne permettent donc pas une identification taxonomique (Costa et al., 2006 ; Mohr<br />
and Tebbe, 2006; Schmalenberger and Tebbe, 2003).<br />
2.3.2.2.2.1 Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (ARISA)<br />
L’ARISA est une méthode de CE-fingerprinting basée sur le polymorphisme de taille<br />
des séquences intergéniques ADNr 16S-23S appelées ITS (Intergenic Transcribed Spacer).<br />
L’ITS est considéré comme l’unité taxonomique opérationnelle (OTU) (Fisher and Triplett,<br />
1999 ; Ranjard et al., 2000). Cette méthode consiste donc à amplifier les régions intergéniques<br />
23
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
des espèces présentes dans un échantillon à l’aide de deux amorces situées respectivement sur<br />
la partie aval de l’ADNr 16S et sur la partie amont de l’ADNr 23S. L’une des deux amorces<br />
(en général celle s’hybridant sur l’ADNr 16S) est couplée à un fluorochrome permettant la<br />
détection de l’amplicon par fluorimétrie. Les différents ITS, générés par amplification, sont<br />
séparés en fonction de leur taille par migration électrophorétique en capillaire via un<br />
séquenceur. Au niveau du séquenceur les différents fragments sont détectés lors de leur<br />
passage devant un photomultiplicateur, leur temps de migration est enregistré permettant<br />
d’estimer la taille des fragments grâce à une courbe étalon interne. Un profil de pics de<br />
fluorescence appelé arisogramme est alors généré où le nombre de pics représente la richesse<br />
taxonomique en OTU ; la taille du pic, la composition en OTU et l’intensité de fluorescence<br />
l’abondance relative des OTU présentes.<br />
Cependant l’absence d’ITS chez un grand nombre d’archées ou de planctomycètes par<br />
exemple restreint en écologie des procaryotes, l’utilisation de cette technique à l’étude de la<br />
diversité bactérienne.<br />
2.3.2.2.2.2 Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism (T-RFLP)<br />
Comme l’ARISA, la T-RFLP est une méthode de CE-fingerprinting mais basée sur le<br />
polymorphisme de taille de séquences d’ADNr 16S après restriction enzymatique c'est-à-dire<br />
après coupure de la séquence d’ADN au niveau de motifs nucléiques particuliers dépendants<br />
du choix de l’enzyme (Avaniss-Aghajani et al., 1994 ; Liu et al., 1997). L’ADNr 16S est<br />
amplifié à l’aide d’un couple d’amorces situées de part et d’autre de l’ADNr 16S, et dont<br />
l’amorce amont est couplée à un fluorochrome permettant comme pour l’ARISA la détection<br />
des fragments par le séquenceur. Lors de la restriction enzymatique, les fragments d'ADN<br />
sont chacun clivés en plusieurs fragments de tailles différentes mais seul le fragment couplé<br />
au fluorochrome pourra être détecté d’où l’appellation « Terminal » de cette technique de<br />
RFLP.<br />
Le choix de l’enzyme de restriction est prépondérant car choisir l’enzyme qui permet<br />
de générer un maximum de fragments de tailles différentes, conditionne la diversité générée<br />
par cette technique et donc sa résolution. En général les enzymes à site de restriction<br />
tétramérique sont les plus utilisées. Les enzymes AluI, HaeIII et HhaI sont décrites comme les<br />
plus résolutives aussi bien pour l’étude de la diversité des communautés bactériennes<br />
qu’archéennes (Danovaro et al., 2009 ; Luna et al., 2009)<br />
24
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
2.3.2.2.2.3 Rapide aperçu d’autres techniques utilisées en écologie<br />
microbienne<br />
Il existe de nombreuses autres techniques d’empreintes moléculaires se basant pour la<br />
plupart sur le polymorphisme de taille, de séquence ou de conformation d’un marqueur<br />
moléculaire.<br />
La SSCP (Single Strand Conformation Polymorphism) et son équivalent automatisé<br />
CE-SSCP est une technique de différenciation de l’ADN (en général ADNr 16S) selon les<br />
propriétés de conformation de cette molécule, c’est-à-dire sa structure secondaire, sous sa<br />
forme simple brin. Les fragments d'ADN de même taille mais de séquence différente sont<br />
séparés grâce aux différences de mobilité induites par les différences de structure secondaire<br />
(Hebenbrock et al., 1995, Lee et al., 1996).<br />
La DGGE (Denaturing Gradient Gel Electrophoresis) et la TGGE (Temperature<br />
Gradient Gel Electrophoresis) sont des méthodes basées sur la séparation électrophorétique<br />
sur gel d’acrylamide à gradient dénaturant (urée et formamide pour la DGGE, température<br />
pour la TGGE) (Myers et al., 1985 ; Muyzer and Smalla, 1998). Contrairement à la SSCP, ces<br />
techniques se basent sur le polymorphisme de composition en bases nucléiques d’un<br />
marqueur d’ADN double brin. Les séquences nucléiques double brin sont d’abord amplifiées<br />
par PCR. Puis ces séquences sont séparées par migration sur gel d’acrylamide en conditions<br />
dénaturantes. La séparation est basée sur la diminution de la mobilité électrophorétique de<br />
l’ADN lors du changement de conformation de la molécule double brin induit par une<br />
augmentation soit de la température (TGGE) soit de la concentration en un agent dénaturant<br />
(DGGE). Afin de maintenir une structure en double-brin, l’amplification est réalisée à l’aide<br />
d’une amorce clampée (possédant un motif GC répété entre 20 et 50 fois) permettant<br />
d’incorporer aux fragments d’ADN néosynthétisés un long motif très difficilement<br />
dénaturable. La dénaturation des brins (i.e. rupture des liaisons hydrogène entre les bases<br />
appariées des deux brins d’ADN) est dépendante de la composition en bases nucléiques de la<br />
séquence d’ADN et en particulier de son % GC mais également de la présence ou non d’une<br />
suite plus ou moins importante de bases GC. Cette technique basée sur l’utilisation de gels de<br />
polyacrylamide est limitée par les contraintes de reproductibilité mais présente l’avantage de<br />
pouvoir exciser certaines bandes d’ADN d’intérêt et les séquencer.<br />
25
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
2.3.2.2.2.4 Choix des techniques pour la caractérisation de la structure<br />
génétique des communautés bactériennes et archéennes<br />
La T-RFLP et l’ARISA sont les deux méthodes les plus couramment utilisées en<br />
écologie du fait de leur robustesse et de leur grande capacité à révéler une large diversité (e.g.<br />
Fisher and Triplett, 1999 ; Ranjard et al., 2000; Fuhrman et al., 2008 ; Luna et al., 2009 ;<br />
Collins et al., 2010). L’ARISA est souvent préférée à la T-RFLP pour l’étude des<br />
communautés bactériennes car elle permet de détecter un plus grand nombre de taxons et ainsi<br />
de révéler une plus large diversité bactérienne (Danovaro et al., 2006). Cependant comme<br />
indiqué précédemment l’ARISA n’est pas adaptée à l’étude des communautés archéennes,<br />
d’une part par l’absence d’ITS chez certains taxons archéens et d’autre part par le faible<br />
nombre de données répertoriées sur les ITS archéens. Du fait de la richesse des bases de<br />
données sur l’ADNr 16S aussi bien bactérien qu’archéen, et de la plus grande sensibilité de<br />
cette méthode par rapport à la DGGE par exemple (Moeseneder et al., 1999), la T-RFLP<br />
apparait alors comme la technique la plus adaptée à l’étude de la structure des communautés<br />
archéennes. C’est donc logiquement pour ce choix de méthodes que nous avons opté pour<br />
caractériser les structures génétiques bactériennes et archéennes au cours des différents<br />
travaux présentés dans les chapitres II et III.<br />
2.3.2.2.2.5 Contraintes et limites des techniques moléculaires<br />
Les techniques moléculaires pré-citées peuvent présenter des biais à différentes étapes<br />
(Tableau I.2) qu’il est important d’évaluer afin de mettre en place une méthodologie limitant<br />
leurs impacts.<br />
26
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Avantages Inconvenients<br />
ARISA Permet de détecter de très légères Ne cible pas l'ensemble des taxons archéens<br />
T-RFLP<br />
différences de population bactérienne<br />
Hautement résolutive pour l'analyse de la<br />
diversité bacterienne et archéenne<br />
Tableau I.2: Avantages et inconvénients des techniques moléculaires utilisées pour<br />
l’étude de la diversité microbienne.<br />
Tout d’abord la mesure de la diversité des communautés procaryotes à partir d’un<br />
même échantillon varie en fonction de la méthode d’extraction de l’ADN utilisée (Luna et al.,<br />
2009; Martin-Laurent et al., 2001; Stach et al., 2001 ; Tang et al., 2008). Pour limiter cet effet,<br />
il est possible de faire des réplicats d’extraction en utilisant des kits d’extraction/purification<br />
d’ADN différents mais les coûts financiers engendrés limitent cette possibilité. La majorité<br />
des études en écologie microbienne utilise un seul kit d’extraction/purification d’ADN, choisi<br />
en fonction de la nature de l’échantillon: eau (e.g. Newby et al., 2004), sol (e.g. Baniulyte et<br />
al., 2009), biofilm (e.g. Lyautey et al., 2005), tissu animal (e.g. Kellogg et al., 2009) ou<br />
végétal (e.g. Andreote et al., 2009). Afin d’améliorer le rendement d’extraction d’ADN<br />
(e.g. 83 % d’ADN supplémentaire extrait dans un sol (Bürgmann et al., 2001)), des méthodes<br />
de lyse mécanique (e.g. bead beating) sont souvent couplées à celles des lyses chimiques<br />
contenues dans les kits d’extraction/purification d’ADN (Bürgmann et al., 2001).<br />
Le choix des amorces PCR est également crucial car les amorces ciblées sont à<br />
l’origine de la sélection des espèces qui seront amplifiées (Zhu et al., 2002). Il est nécessaire<br />
que les amorces soient spécifiques afin de sélectionner un maximum d’espèces au sein de la<br />
communauté ciblée et un minimum d’espèces non-ciblées (Zhu et al., 2002). Cette technique<br />
peut conduire à des amplifications préférentielles, en particulier une meilleure amplification<br />
des fragments courts ou des fragments pour lesquels les amorces ont une meilleure affinité.<br />
27<br />
Moins résolutive que l'ARISA dans l'analyse des<br />
communautés bactériennes<br />
Biais du signal si restriction enzymatique<br />
incomplète<br />
DGGE/TGGE Excision des bandes d'ADN permettant Moyennement résolutive<br />
SSCP<br />
Séquencage<br />
le séquençage des gènes isolés Nécessite des amorces clampées<br />
par électrophorèse Biais de reproductibilité des conditions de<br />
migration électrophorétique<br />
Ne nécessite pas d'amorces clampées Signal biaisé par un taux élevé de réappariement<br />
des brins d'ADN<br />
La plus haute résolution phylogénétique Complexité des données à traiter nécessitant le<br />
recours à la bioinformatique<br />
Permet d'identifier l'espèce Prend du temps si recours à une étape de clonage
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Cependant ces biais de PCR semblent être d’autant moins importants que la communauté<br />
étudiée est diversifiée (Suzuki and Giovannoni, 1996).<br />
Comme nous l’avons vu précédemment les techniques de biologie moléculaire permettent<br />
de décrire la diversité des communautés procaryotes à travers des méthodes de<br />
(méta)génomique qui génèrent une liste de séquences nucléiques reflétant la composition en<br />
espèces ou à travers des techniques d’empreinte moléculaire mettant en évidence des<br />
variations de structure des communautés basées sur la comparaison des OTU présentes.<br />
Cependant, avec l’essor technologique, ces jeux de données deviennent de plus en plus<br />
complexes allant jusqu’à plusieurs centaines de milliers de séquences à analyser pour le<br />
pyroséquencage. Mais quel poids doit-on donner à chaque séquence, à chaque OTU lorsque<br />
l’on s’intéresse à la dynamique des patrons de diversité des communautés procaryotes ?<br />
Quelle fraction du signal doit-on considérer: la fraction dominante, la fraction rare,<br />
l’ensemble ? Quel seuil imposer pour discriminer une fraction dominante d’une fraction rare ?<br />
Ce sont ces questions que de récentes études soulèvent et qui sont l’enjeu actuel des<br />
développements méthodologiques pour le traitement de ces données.<br />
La présence d’OTU rares et leurs rôles en écologie microbienne sont très controversés,<br />
certains auteurs les considérant comme un artéfact du fait de leur caractère aléatoire (Kunin et<br />
al., 2010). D’autres auteurs au contraire soutiennent l’importance de cette biosphère rare<br />
pouvant potentiellement soutenir une fonction encore méconnue au sein des écosystèmes<br />
(Galand, 2009; Pedros Alio, 2006; Sogin et al., 2006). Cependant Gobet et al., (2011) ont<br />
montré par une approche « Multivariate Cutoff Level Analysis (MultiCoLA) » qu’en éliminant<br />
35-40% des OTU rares, les patrons écologiques sont maintenus, montrant la robustesse des<br />
l’analyse de la diversité β à la présence ou non de ces OTUs rares.<br />
Si distinguer les OTU les plus abondantes ne présente pas de difficultés particulières,<br />
distinguer en revanche, les OTU minoritaires peut s’avérer plus complexe en particulier si la<br />
quantité d’ADN analysée est faible. En effet l’intensité de ces OTU peut se situer au niveau<br />
voire en dessous de la limite de détection de la méthode. Il est donc important d’avoir recours<br />
à une méthode de détermination de la ligne de base afin de ne pas induire d’artéfacts (bruit de<br />
fond) dans l’analyse des données. Trois grands types de calcul de la ligne de base sont utilisés<br />
pour des données issues des deux techniques d’empreintes moléculaires, l’ARISA et la<br />
T-RFLP. La première méthode discrimine le bruit de fond par un calcul basé sur un<br />
pourcentage de contribution constant (Sait et al., en 2003) où les pics (i.e. amplicons émettant<br />
une fluorescence proportionnelle à leur abondance) ayant une abondance relative inférieure à<br />
ce pourcentage sont éliminés. L’élimination du bruit de fond peut également être fondé sur un<br />
28
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
calcul basé sur une intensité de fluorescence minimale (Dunbar et al., 2000). Les pics<br />
présentant une intensité de fluorescence inférieure à cette valeur sont ainsi éliminés. Enfin<br />
Osborne et al. (2006) émettent l’hypothèse que le bruit de fond se traduit par une relation de<br />
proportionnalité entre le nombre d’amplicons et l’intensité de fluorescence totale. Ils<br />
proposent alors un calcul dérivé du calcul de Sait et al. (2003) où plusieurs valeurs de<br />
pourcentage de contribution (appelé « divisor ») sont testées a priori. Le « divisor » amenant<br />
à la plus faible relation de proportionnalité entre la fluorescence initiale et le nombre de pics<br />
restants est appelé « optimal divisor » et définit la valeur de la ligne de base.<br />
Enfin, pour prendre en compte la variabilité technique de l’assignation des tailles de pics<br />
due majoritairement aux variations entre analyses, un traitement de données appelé<br />
« binning » peut être appliqué. Le binning consiste à assigner au sein d’un profil de taille<br />
d’amplicon PCR, une même taille d’OTU à des amplicons présentant des tailles voisines;<br />
l’amplitude de la gamme de taille est appelée « window size» ou taille de fenêtre. Cette taille<br />
de fenêtre est estimée de trois manières dans la littérature : (i) de manière a priori, Brown et<br />
al. (2005) estiment la taille de la fenêtre à 3 bp pour des fragments de taille inférieure à<br />
700bp, 5bp pour les fragments compris entre 700 et 100bp et 10 bp pour les fragments<br />
supérieurs à 1000bp; Hewson et al. (2006) se basent sur une fenêtre de 2 bp (ii) de manière<br />
empirique en analysant plusieurs réplicats d’un échantillon contrôle : Ramette en 2009 met en<br />
évidence une variation de taille d’amplicon d’une même souche contrôle de 1bp l’amenant à<br />
appliquer une valeur de fenêtre de 2bp ou (iii) in silico à l’aide d’un algorithme implémenté<br />
sur R (automatic binning, Ramette, 2009) qui détermine la valeur optimale de la fenêtre par<br />
un compromis entre une forte résolution de l’analyse (valeur de fenêtre faible, nombre d’OTU<br />
important) et une similarité élevée entre les profils étudiés (valeur de fenêtre large, nombre<br />
d’OTU plus faible).<br />
Si les corrections des données ont longtemps été réalisées « manuellement », le<br />
développement de script comme l’ « interactive binner » par Ramette (2009) permet<br />
d’automatiser le traitement de données.<br />
Aujourd’hui, le traitement des données de diversité génétique procaryote passe donc<br />
obligatoirement par une étape de traitement informatique plus ou moins complexe; les besoins<br />
en bioinformatique deviennent de plus en plus croissants avec le développement des<br />
techniques de séquençage massif.<br />
29
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
3. Les théories expliquant la structuration des communautés procaryotes<br />
Différentes théories, dépendantes de l’échelle d’observation à laquelle on se place, ont été<br />
proposées afin d’expliquer la structure des communautés procaryotes.<br />
A l’échelle globale, la théorie du cosmopolitanisme (Delong and Pace, 2001) prône<br />
l’ubiquité des espèces procaryotes, du fait de leur fort taux de dispersion résultant du nombre<br />
important d’individus composant les populations et du court temps de génération individuel.<br />
La faible taille des procaryotes serait également un facteur facilitant les phénomènes de<br />
dispersion sur de longues distances. Les faibles taux d’extinction et de spéciation de ces<br />
organismes, limitant la diversification spécifique à l’échelle locale, viennent également<br />
renforcer la théorie du cosmopolitanisme. Le faible taux de spéciation s’expliquerait par<br />
l’importante plasticité génotypique et phénotypique des espèces ainsi que l’absence apparente<br />
de barrière de dispersion et par conséquent d’isolement géographique, source de spéciation.<br />
Cependant, selon les études de Horner-Devine et al. (2004) et de Ramette and Tiedje (2007)<br />
certains taxons procaryotes auraient une aire de distribution plus réduite du fait d’une capacité<br />
de dispersion moindre. Ces études mettraient ainsi en évidence une structuration spatiale de la<br />
biodiversité procaryote.<br />
A l’échelle locale, les assemblages des communautés procaryotes sont principalement<br />
expliqués par deux théories. D’un côté, la théorie neutre proposée par certains écologistes<br />
comme Hubell (2001) qui soutient que l’apparition, la migration, et l’extinction des espèces<br />
sont les principaux facteurs contrôlant la richesse spécifique au sein d’une communauté<br />
(Hubell, 2001; Zhou and Zhang 2008). D’autre part, la théorie de l’assemblage par la niche<br />
écologique définie par Beijerinck (1904) reprise plus tard par Baas-Becking (1918) affirme<br />
que seules des espèces utilisant des ressources différentes peuvent coexister au sein d’une<br />
communauté (de Wit and Bouvier, 2006).<br />
4. Les communautés procaryotes des sédiments benthiques marins<br />
Au sein des écosystèmes marins, les sédiments constituent le réceptacle ultime de la<br />
plupart des apports de matières organiques terrigènes mais également d’une large proportion<br />
des flux de particules d’origine marine (Freese et al., 2008). Les particules organiques<br />
sédimentaires sont soumises à d’importants processus d’altération appelés diagenèse précoce<br />
(Figure I.3) diminuant la labilité de la matière organique le long de la colonne sédimentaire<br />
(Berner, 1980; Canfield et al., 2005 ; Middelburg, 1989; Middelburg et al., 1993 ;<br />
30
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Sundby, 2006). Ces processus biogéochimiques sont contrôlés par la dégradation de la<br />
matière organique par les bactéries et les archées à partir de différents oxydants contenus dans<br />
les sédiments et/ou l’eau porale.<br />
Figure I.3: Profil diagénétique dans les sédiments : minéralisation de la matière<br />
organique (Emerson and Hedges, 2003).<br />
Le long de la colonne sédimentaire, les communautés procaryotes vont se répartir en<br />
fonction de i) de l’accepteur terminal d’électrons utilisé dans l’oxydation de la matière<br />
organique et ii) du rendement énergétique du métabolisme impliqué. Ainsi de la surface des<br />
sédiments vers le fond, un microprofil d’accepteurs d’électrons en zones dû à la distribution<br />
des métabolismes procaryotes mis en jeu dans l’oxydation complète de la matière organique<br />
peut-être décrit : en premier lieu l’oxygène puis la zone des nitrates, la zone des oxydes de<br />
manganèse puis de fer, la zone des sulfates et finalement la zone du dioxyde de carbone<br />
(Van Capellen and Wang, 1996). La minéralisation de la matière organique est l’un des<br />
principaux mécanismes par lequel les communautés procaryotes benthiques se développent<br />
(Middelburg and Meysman, 2007). De manière plus générale, les communautés procaryotes<br />
du sédiment jouent un rôle écologique et biogéochimique majeur dans les écosystèmes<br />
benthiques, du fait de leur forte abondance (>10 8 cell.g -1 ) (Montagna, 1982) et de leur grande<br />
variété métabolique. En plus de leur implication dans le turnover de la matière organique<br />
sédimentaire (Schmidt, 1998; Danovaro et al., 2002 ; Ikenaga et al., 2010), les communautés<br />
31
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
procaryotes forment l’un des principaux premiers échelons du réseau trophique en contribuant<br />
pour environ 50% de la production primaire (Benlloch et al., 1995).<br />
Appréhender la dynamique des communautés procaryotes et les facteurs qui la<br />
contrôlent apparait donc comme primordial pour comprendre le fonctionnement des<br />
écosystèmes benthiques. Pourtant ce n’est que récemment que des études se sont intéressées<br />
aux liens entre les patrons de diversité des communautés bactériennes et les paramètres<br />
environnementaux (Bertic and Ziebis, 2009; Boer et al., 2009; Hewson et al., 2007; Ikenaga et<br />
al., 2010; Lasher et al., 2009; Sapp et al., 2010). Et, à ce jour, excepté quelques études sur les<br />
sédiments abyssaux (Danovaro et al., 2009) ou sur des patrons de gènes d’activités<br />
particulières (e.g. ammonium mono-oxygénase) (Singh et al., 2010), les études sur les<br />
communautés archéennes du sédiment restent encore très succinctes.<br />
La diversité des communautés procaryotes des sédiments marins est décrite comme<br />
influencée par différents facteurs environnementaux comme les conditions physiques et<br />
chimiques du sédiment incluant la localisation géographique (Green and Bohannan, 2006), la<br />
taille des particules sédimentaires (Jackson and Weeks, 2008), la teneur en eau (Hewson et<br />
al., 2007), le pH et le potentiel d’oxydo-réduction (Edlund et al., 2008), la température<br />
(Pomeroy and Deibel, 1986), la pression (Kato et al., 1998) la salinité (Crump et al., 2004;<br />
Prieur et al.,1987) ; mais également des facteurs biotiques comme la concentration en<br />
chlorophylle a (Polymenakou et al., 2005), la disponibilité des ressources (Rowe et al., 1991;<br />
Torsvik et al., 2002) c'est-à-dire la quantité et/ou la qualité de la matière organique (Bissett et<br />
al., 2007, Cammen, 1982, Polymenakou et al., 2005) la teneur en nitrates et en phosphates<br />
inorganiques (Rubin and Leff, 2007; Ikenaga et al., 2010).<br />
Les procaryotes sont également soumis aux pressions trophiques comme la présence<br />
d’organismes brouteurs (Sherr and Sherr, 1994; Simek et al., 2001) ou de virus (Fuhrman,<br />
1992; Fuhrman and Suttle, 1993; Hewson et al., 2003; Schwalbach et al., 2004; Winter et<br />
al., 2004) régulant les dynamiques des communautés procaryotes.<br />
La dynamique des communautés procaryotes peut également être modifiée par la<br />
présence d’invertébrés marins pouvant par exemple faciliter la colonisation des sédiments par<br />
les procaryotes via des mécanismes de pré digestion ou de concentration de la matière<br />
organique dans des pelotes fécales rejetées dans les sédiments (Hanson and Tenore, 1981;<br />
Hargrave, 1976). Mais ces invertébrés marins peuvent également controler la croissance<br />
procaryote soit par production de substances bactéricides soit en favorisant la croissance de<br />
certains procaryotes à activités bactéricides (Amade et al., 1987, Gonzales et al., 2007 ;<br />
Moriaty, 1990; Romanenko et al., 2008; Parisi et al., 2008; Wardlaw and Unkles, 1978).<br />
32
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Parmis ces invertébrés marins, la présence d’organismes ingénieurs du sédiment<br />
comme le polychète terebellidae Melinna palmata ou le crustacé décapode thalassinidé<br />
Upogebia pusilla, peut également modifier les profils de diversité des communautés<br />
procaryotes benthiques à travers des mécanismes de remaniements sédimentaires. Le transport<br />
des particules (bioturbation) et les mouvements d’eau (bioirrigation) créent des patrons de<br />
zonations géochimiques entrainant des changements des conditions d’oxydo-réduction et la<br />
formation de microenvironnements (Emerson and Hedge, 2003). Ces mécanismes peuvent<br />
influer sur la diversité procaryote via (i) une modification de la biogéochimie des sédiments<br />
(bioirrigation, oxygénation, pH), (ii) une remise en suspension des procaryotes des sédiments<br />
ou (iii) un enfouissement des procaryotes dans des zones anoxiques du sédiment (Aller, 1994;<br />
Bertics and Ziebis, 2009; Kristensen and Kostka, 2005; Kogure and Wada, 2005; Lohner et<br />
al., 2007; Marinelli et al., 2002 ; Reichardt, 1989).<br />
D’une part, on peut distinguer l’activité des organismes de la macrofaune benthique<br />
dont les activités de ventilation et de forage peuvent affecter la minéralisation de la matière<br />
organique, les cycles des nutriments, les interactions biogéochimiques ainsi que les flux<br />
benthiques et pélagiques (Rhoads, 1974; Aller, 1982, 1988, 1994; Kristensen et al., 1991,<br />
2000; Gilbert et al., 1998, 2003; Banta et al., 1999). Ces activités peuvent par exemple<br />
conduire à un transport de l’oxygène jusqu’à 80 cm de profondeur (Ziebis et al., 1996), alors<br />
que la pénétration de l’oxygène due à la diffusion moléculaire n’est que de quelques<br />
millimètres dans les sédiments côtiers non bioturbés (Revsbech et al., 1980; Glud et al.,<br />
1994). La construction de terriers augmente également la surface des zones d’interface eau-<br />
sédiment offrant des surfaces supplémentaires pour la colonisation et la diversification<br />
métabolique des procaryotes (Aller and Aller, 1986; Meyers et al., 1987; Reichardt, 1989;<br />
Grossman and Reichardt, 1991; Marinelli et al.,2002).<br />
D’autre part, la rhizosphère des plantes marines forme un réseau dense de racines et de<br />
rhizomes affectant fortement les processus biogéochimiques benthiques et par conséquent la<br />
diversité de la microflore des sédiments (Duarte and Chiscano 1999; Marbà et al., 2006). En<br />
effet une activité microbienne distincte a été observée au niveau des apex des racines à<br />
l’échelle micrométrique. Il a été également montré que les herbiers marins libéraient du<br />
carbone organique dissous pouvant influer de manière significative sur la composition et<br />
l’activité microbienne associées à la rhizosphère. De forts taux de fixation de l’azote, source<br />
de compétition entre procaryotes et plantes, ainsi qu’une augmentation des activités de<br />
sulfato-réduction, ont également été observés au niveau des rhizosphères. L’ensemble de ces<br />
observations mettent en évidence un lien étroit entre les communautés procaryotes et la<br />
33
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
rhizosphère à l’échelle micrométrique (Duarte et al., 2005 ; Kristensen et al. 2005 ; Larkum et<br />
al., 2006).<br />
Parmi les écosystèmes marins, les écosystèmes côtiers/littoraux présentent des<br />
particularités du fait de leur position à l’interface océan-continent. Les communautés<br />
procaryotes qui y vivent présentent donc des spécificités et sont soumis à des règles<br />
d’assemblages propres à ces écosystèmes. L’ensemble de ces particularités est developpé dans<br />
la partie 6 du chapitre I.<br />
5. Les communautés bactériennes associées aux invertébrés marins benthiques<br />
5.1 Généralités<br />
Les invertébrés marins sont les hôtes d’une flore procaryote abondante et diversifiée,<br />
formant un ensemble de communautés bactériennes et archéennes associées (Cavanaugh,<br />
1994 ; Haygood et al., 1999). On peut distinguer trois voies d’acquisition de cette flore par les<br />
invertébrés (Figure 4) (Dubilier et al., 2008; Bright and Bulgheresi, 2010): (i) la transmission<br />
verticale c'est-à-dire la transmission des parents à la descendance qui se fait via<br />
l’incorporation des procaryotes à la surface ou au sein des gamètes ; (ii) la transmission<br />
horizontale par acquisition de procaryotes entre hôtes contemporains indépendamment des<br />
mécanismes de reproduction ; (iii) la transmission latérale c'est-à-dire l’acquisition de la flore<br />
directement via l’environnement à travers des mécanismes actifs de filtration ou<br />
d’enfouissement ou de manière passive par simple balnéation dans un environnement<br />
septique.<br />
34
Modes d’acquisition<br />
Interactions<br />
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Les communautés procaryotes d’un invertébré marin<br />
Commensalisme ou<br />
parasitisme bénin<br />
(Flore de transit)<br />
Transmission<br />
latérale<br />
Transmission<br />
horizontale<br />
Tube digestif Autres tissus<br />
Relation trophique<br />
(Flore du bol<br />
alimentaire)<br />
Figure I.4 : Communautés procaryotes associées à un invertébré : mode de transmission<br />
et interaction flore associée/hôte<br />
L’habitat, et en particulier la voie trophique, pourraient représenter le principal<br />
déterminant de la composition des communautés procaryotes associées aux invertébrés marins<br />
benthiques. En effet, ceux-ci se nourrissent entre autres de microorganismes planctoniques et<br />
de microorganismes benthiques remis en suspension à l’interface sédiment - colonne d’eau<br />
par des mouvements hydrodynamiques. Au niveau du système digestif, les procaryotes ainsi<br />
ingérés peuvent être (i) lysés et absorbés (bol alimentaire), (ii) simplement transiter et être<br />
rejetés dans les sédiments via les fèces, après prolifération ou non dans le système digestif<br />
(bactéries allochtones) (ii) ou former une flore permanente et/ou intimement liée à l’épiderme<br />
appelée flore résidente (bactéries autochtones) (Harris, 1993; Romero et al., 2002).<br />
Au niveau des autres tissus, les communautés procaryotes associées sont formées d’un<br />
consortia de taxons présentant des interactions symbiotiques plus ou moins étroites (endo- ou<br />
ecto-symbiontes) et plus ou moins bénéfiques (mutualisme, commensalisme, parasitisme)<br />
susceptibles d’affecter la fitness de l’hôte (Cavanaugh 1994). Le terme « symbiotique » est<br />
utilisé dans le sens proposé par Taylor et al. (2007) et se réfère à deux ou plusieurs<br />
35<br />
Transmission<br />
verticale<br />
Mutualisme,<br />
parasitisme<br />
(Flore résidente)<br />
X<br />
Toutes interactions<br />
jusqu’à l’endosymbiose<br />
(Flore associée)
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
organismes associés vivant en sympatrie durant une longue période, sans impliquer de notions<br />
de bénéfice ou de nuisance les uns envers les autres.<br />
Ces interactions ne sont pas récentes puisqu’on estime la présence d’endosymbiontes chez<br />
les éponges dès leur apparition au Précambrien. Les micro-organismes les plus étroitement<br />
associés présentent donc une longue histoire évolutive commune avec leurs hôtes (Taylor et<br />
al., 2007). C’est l’une des raisons pour laquelle, les communautés procaryotes des éponges<br />
sont actuellement les plus étudiées. Au sein des éponges on dénombre en moyenne 10 8 à 10 10<br />
bactéries par gramme de tissu frais ce qui peut représenter jusqu’à 40 % de la biomasse totale<br />
de l’éponge conduisant certains chercheurs à parler de « bactériosponges » (Vacelet and<br />
Donadey, 1977; Henstchel et al., 2006). L’étude de ces organismes a permis la découverte<br />
d’un nouveau phylum bactérien baptisé « Poribacteria » signifiant étymologiquement<br />
bactéries des éponges (Fieseler et al., 2004). De nombreuses archées symbiontes des éponges<br />
marines ont également été caractérisées (Lee et al., 2003). Si les symbiontes acquis par<br />
transmission verticale comme Zooxanthella sont présents dès les premiers stades de<br />
l’évolution, une dynamique des patrons de diversité a également été mise en évidence par la<br />
présence de ribotypes distincts à chaque stade de l’évolution. En effet, les symbiontes<br />
transmis horizontalement ne sont souvent pas internalisés avant le développement complet de<br />
la planula (Apprill et al., 2009). Il est possible que ces symbiontes particuliers jouent un rôle<br />
important dans le recrutement benthique (Apprill et al., 2009). On aurait alors une succession<br />
de processus qui conduirait au remplacement graduel des symbiontes des juvéniles au profit<br />
des symbiontes des adultes. Le corail est également un modèle d’étude pertinent pour<br />
comprendre les interactions entre les invertébrés et leurs communautés procaryotes. L’étude<br />
de 3 espèces différentes de corail, révélant la présence de 6000 ribotypes associés, a montré<br />
l’extrême diversité des communautés procaryotes coralliennes (Rohwer et al., 2002). La<br />
plupart des espèces procaryotes associées au corail sont décrites comme appartenant à la<br />
biosphère rare (Sogin et al., 2006).<br />
De manière plus générale, aucun organisme marin n’a été décrit à ce jour comme ne<br />
présentant pas de communautés procaryotes associées. Les bryozoaires (Zimmer and<br />
Woollacott, 1983), les isopodes marines (Zimmer et al., 2001), les crabes (Rameshkumar et<br />
al., 2009), les crustacés (Meziti et al., 2010), les gorgones (Harder et al., 2003) sont quelques<br />
exemples déjà décrits illustrant la diversité des organismes qui hébergent une large diversité<br />
de procaryotes.<br />
Quelques chercheurs se sont penchés sur deux problématiques : (i) l’hôte est-il capable de<br />
réguler ces communautés associées, face aux variations de l’environnement ? (ii) Existe-il des<br />
36
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
procaryotes associés, hôtes dépendants ? La composition des communautés bactériennes du<br />
corail vivant serait différente de celle du corail mort mais également de celle de l’eau<br />
environnante suggérant une capacité de sélection de la part de l’hôte (Hansson et al., 2009).<br />
Certaines ribotypes bactériens ont été retrouvés chez une espèce hôte du Panama et chez la<br />
même espèce hôte présente aux Bermudes (Rohwer et al., 2002). Il a également été démontré<br />
chez le corail Lophelia pertusa la présence de bactéries tissus dépendantes, comme<br />
candidatus Mycoplasma corrallicola sur l’ectoderme des tentacules et quelques espèces<br />
endodermiques de la cavité gastrique (Neulinger et al., 2009). Ces observations suggèrent<br />
donc, chez certains invertébrés marins, un déterminisme d’hôte des communautés procaryotes<br />
associées. Mais il a également été observé que certains procaryotes associés à Lophelia<br />
pertusa variaient de manière dépendante de conditions environnementales régionales<br />
(Schöttner et al., 2009). Il existe également des ribotypes associés à une même espèce<br />
d’invertébré marin qui diffèrent selon la région géographique (Klaus et al., 2005; Littman et<br />
al., 2009). Ces observations suggèrent donc un déterminisme d’habitat pour certaines<br />
communautés procaryotes.<br />
D’un point de vue fonctionnel, les communautés procaryotes semblent participer à la<br />
digestion de la nourriture, comme montré chez la larve de l’huitre creuse Crassostrea gigas<br />
(Prieur et al., 1990) mais aussi semblent procurer des facteurs de croissance (vitamines, acides<br />
aminés) comme montré chez la palourde Calyptogena magnifica (Newton et al., 2008). Chez<br />
les éponges, les symbiontes interviendraient dans les cycles biogéochimiques, incluant (i) la<br />
fixation du carbone via la photosynthèse (cyanobactéries symbiotiques) (Wilkinson, 1983),<br />
(ii) la nitrification (Corredor et al., 1988 ; Diaz and Ward, 1997), (iii) la fixation de l’azote<br />
(Shieh and Lin, 1994 ; Wilkinsons et al., 1999), (iv) le métabolisme de l’azote secrété par<br />
l’éponge et ses autres symbiontes (Hoffmann et al., 2009) ainsi que (v) le métabolisme<br />
anaérobie comme l’anammox (Hoffmann et al., 2005). Certaines archées se transmettant par<br />
transmission verticale via les larves d’éponges (Sharp et al., 2007; Steger et al., 2008) seraient<br />
capables de réaliser l’oxydation de l’ammonium (Holmes and Blanch, 2007). C’est également<br />
grâce à la présence de leurs communautés procaryotes que des mollusques, vivant sur le bois,<br />
comme les tarets (ex : Teredo navalis) peuvent s’en nourrir. En effet, les bactéries<br />
endosymbiontes de leurs branchies possèdent des enzymes (cellulase, nitrogénase) permettant<br />
la digestion de la cellulose et la supplémentation du régime alimentaire de l’hôte, déficitaire<br />
en azote (Norman, 1977; Waterbury et al., 1983 ; Distel, 2003 ; Zurel et al., 2011). Le rôle<br />
fonctionnel des communautés procaryotes est particulièrement bien décrit chez le corail<br />
(Mouchka et al., 2010). Certaines bactéries symbiotiques associées au mucus fourniraient une<br />
37
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
protection contre les pathogènes au moyen de compétition interspécifique. En effet elles<br />
occuperaient de manière préférentielle des niches du fait de leur rapide taux de croissance<br />
empêchant ainsi l’installation d’autres bactéries (Mouchka et al., 2010). D’autres bactéries<br />
seraient capables de sécréter certains antibiotiques comme mécanismes de défenses contre les<br />
bactéries libres incluant les bactéries potentiellement pathogènes (Castro et al., 2002;<br />
Ritchies, 2006). Les bactéries associées au corail incluant celles dans les tissus auraient une<br />
fonction équivalente à celle du système immunitaire (hypothèse des bactéries probiotiques)<br />
(Reshef et al., 2006). Les changements de diversité bactérienne pourraient donc affecter la<br />
fitness du corail. En effet des phénomènes de blanchiment des éponges ont été observés dus à<br />
la perte partielle ou totale des cyanobactéries associées (Vicente, 1990; Gammill and Fenner,<br />
2005). La perte des symbiontes est souvent en lien avec des changements de conditions<br />
environnementales comme la température (Webster et al., 2008).<br />
5.2 Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Parmi les invertébrés marins, les bivalves fouisseurs comme la coque (Cerastoderma<br />
edule) et la palourde (Ruditapes philippinarum) sont susceptibles d’avoir un impact important<br />
sur les communautés procaryotes benthiques, du fait de leur double compétence, la remise en<br />
suspension des sédiments par bioturbation et leur fort taux de filtration à l’interface eau-<br />
sédiment. En effet il a été démontré en écosystème lacustre, une augmentation de la diversité<br />
métabolique et de l’activité des micro-organismes par la présence de la moule zébrée<br />
Dreissena (Lohner et al., 2007) mais également une stimulation des activités bactériennes de<br />
nitrification, dénitrification ou de production d’ammonium en présence du bivalve Malcoma<br />
balthica (Henriksen et al., 1983). Par ailleurs une augmentation de la richesse taxonomique<br />
des biofilms estuariens est également observée en présence de récifs d’huîtres (Nocker et<br />
al., 2004).<br />
En tant que filtreurs, les bivalves marins sont également connus pour abriter une<br />
grande variété de micro-organismes (parasites, virus, champignons, bactéries), micro-<br />
organismes largement étudiés car responsables de toxi-infection chez l’homme (Mason and<br />
McLean,1962) et d’altérations chez les bivalves (Farley, 1972; Alderman et Jones, 1969;<br />
Bricelj et al., 1992). Parmi ces micro-organismes, les bactéries ont été plus particulièrement<br />
étudiées. Ainsi, une abondante littérature rapporte l’occurrence de bactéries pathogènes pour<br />
l’homme chez les bivalves (e.g. Clostridium botulinum, Salmonella sp., Vibrio<br />
parahaemolyticus) mais également la présence de bactéries indicatrices de contamination<br />
38
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
fécale (e.g. Escherichia coli) chez l’huître (Perry and Bayliss, 1936 ; Perreira et al., 2006), la<br />
coque (Nicholson et al., 1989; Martinez et al., 2009) ou la palourde (Hood et al., 1983 ;<br />
Hayati Hamdan et al., 2008). La détection d’Escherichia coli dans des palourdes issues de<br />
sites contaminés et leur disparition quelques jours après la fin de l’épisode de contamination<br />
suggère une relation dynamique entre la microflore des palourdes et celle de leur<br />
environnement (Serais et al., 2010). Les bactéries sont également impliquées dans des<br />
épisodes de mortalité massive de bivalves à l’état de larves (McGladdery, 1999; Sindermann,<br />
1990; Paillard et al., 2004) ou dans le développement de pathologies comme la nocardiose<br />
chez l’huître du Pacifique Crassostrea gigas (Friedman et al., 1998) et la maladie de l’Anneau<br />
Brun chez la palourde japonaise Ruditapes philippinarum (Paillard et al., 2004). Les bactéries<br />
impliquées sont le plus souvent des espèces à Gram négatif (Prieur et al., 1990). Le genre<br />
Vibrio est le plus impliqué dans les mortalités de palourdes (Paillard et al., 2004). Ces<br />
bactéries sont largement répandues dans les environnements aquatiques à travers le monde ;<br />
elles sont « communes » dans les eaux chaudes, particulièrement quand la température est<br />
proche de 17°C, et suivant les espèces, il existe une gamme de tolérance en salinité (Wright et<br />
al., 1996). Bien que la littérature soit riche de travaux portant sur l’étude des pathologies de<br />
mollusques et des agents infectieux associés pour les pathologies déclarées, il n’existe que<br />
très peu de travaux faisant état de connaissances sur l’abondance et/ou la diversité de la<br />
microflore procaryote (bactéries, archées) associée aux bivalves marins. Tanaka et al. (2004)<br />
ont montré que la flore intestinale de l’abalone était très diversifiée, variable selon le régime<br />
alimentaire et composée d’α, γ, et ε-Protéobactéries, de Fusobacteria et de Mollicutes. Si<br />
certaines espèces associées affectent négativement la fitness des bivalves comme les bactéries<br />
endoparasites qualifiées de « Mycoplasma-like » (Azevedo, 1993) et de « Rickettsia-like »<br />
(Carballal et al., 2001), d’autres au contraire ont co-évolué avec les bivalves à travers des<br />
relations bénéfiques. En effet, quelques études plus récentes montrent que des interactions<br />
bactéries – bivalve peuvent s’avérer bénéfiques pour les deux partenaires chez des espèces<br />
comme Codakia orbicularis et Myrtea sp. (Caro et al., 2007; Brissac et al., 2011) ou Solemya<br />
velum (Scott and Cavanaugh, 2007). Dans ces symbioses mutualistes, des bactéries chimio-<br />
autotrophes proliférant dans des cellules de la branchie appelées bactériocytes,<br />
consommeraient les sulfures présents dans l'eau interstitielle du sédiment grâce à l’activité de<br />
filtration de l'animal. En retour, ce dernier se nourrirait, au moins partiellement, du carbone<br />
bactérien ainsi édifié en hydrolysant les bactéries du bactériocyte, et bénéficierait<br />
indirectement de l’activité de détoxification des sulfures liée à l’activité bactérienne (Caro et<br />
al., 2009).<br />
39
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
De manière générale, les interactions entre les bivalves et leurs communautés procaryotes<br />
associées semblent être diversifiées et complexes mais les connaissances sur la dynamique de<br />
ces communautés procaryotes, la nature des interactions et les mécanismes d’acquisition de<br />
ces communautés restent encore très sommaires.<br />
6. Les zones de transition: un modèle d’étude pertinent pour l’étude de la<br />
dynamique des patrons structuraux des communautés procaryotes<br />
6.1 Généralités<br />
Les zones de transition côtières sont des écosystèmes situés à l’interface océan-continent.<br />
Parmi ces zones, on peut distinguer d’une part les embouchures de fleuves soumises aux<br />
intrusions d’eau de mer liées aux phénomènes de marée et appelées estuaires; et d’autre part<br />
les lagunes, des étendues d'eau plus ou moins saumâtres généralement peu profondes séparées<br />
de la mer par un cordon littoral (Pérez-Ruzafa et al., 2011). L’hydrochimie des zones de<br />
transition est directement liée à l’importance de la contribution des apports des bassins<br />
versants et des apports océaniques. Ainsi s’établissent, des zones continentales vers les zones<br />
océaniques, de nombreux gradients physiques et chimiques, comme la salinité, la température<br />
des masses d’eau, les teneurs en sels nutritifs, en oxygène et en matière organique plus ou<br />
moins labile influant sur les assemblages des organismes y vivant (e.g. poissons, macro-<br />
invertébrés, procaryotes …) (Weinstein et al.,1980; Rakoconski et al., 1992 ; Giovannoni et<br />
al., 1990 ; Crump et al., 2004 ). Ces gradients peuvent générer une forte hétérogénéité spatiale<br />
et de ce fait une grande diversité γ et une forte diversité β entre les communautés au sein<br />
d’habitats contrastés.<br />
L’importance des vents dominants, associés à la circulation des masses d’eaux<br />
(marées, débit des affluents, courants transverses …) entraine un taux journalier de<br />
renouvellement des masses d’eau important, renforcé par les faibles hauteurs d’eau. Les taux<br />
de sédimentation et d’évaporation élevés, couplés aux courants tidaux entraînent une anoxie<br />
rapide des sédiments dès les premiers millimètres de profondeur (Danovoro and Pusceddu,<br />
2007 ; Borin et al., 2009). Les faibles hauteurs d’eau ne permettent pas une minéralisation<br />
complète de la matière organique au sein de la colonne d’eau entrainant une accumulation<br />
importante de matière organique à la surface du sédiment qui constitue alors pour ces<br />
écosystèmes, le lieu prépondérant de la minéralisation de la matière organique et du recyclage<br />
des nutriments (Nedwell, 1984). Ces écosystèmes très productifs sont souvent dominés par<br />
40
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
des macrophytes (e.g. Spartina spp. and Zostera spp.) et des macroalgues (e.g. Ulva spp.)<br />
(Newell, 1982). La production primaire est excédentaire, et surpasse les capacités de<br />
consommation par les herbivores ; la matière organique produite par la production primaire<br />
devenant donc disponible pour les consommateurs. Lorsque les apports en matière organique<br />
vers les sédiments excèdent les capacités d’utilisation des consommateurs, ils sont accumulés<br />
dans les sédiments. Une grande partie de cette matière organique est réfractaire et donc non<br />
consommable directement par les consommateurs (Pusceddu et al., 2003). De ce fait elle doit<br />
être fragmentée pour entrer dans les hauts niveaux trophiques. Cette fonction clé est assurée<br />
par les procaryotes benthiques (Tibbles et al., 1992; Fiordelmondo et al., 2003; Manini et<br />
al., 2003).<br />
D’autres part, ces écosystèmes fournissent d’importants services: régulation des<br />
hauteurs d’eau limitant les inondations, stabilisation du littoral, rétention de nutriments et de<br />
sédiment, qualité des eaux, réservoirs de biomasses et de biodiversité, zones récréatives et<br />
touristiques (Levin et al., 2000; Moss, 2000). La valeur de leur potentiel économique a été<br />
estimée à au moins 22.000 US dollars ha -1 an -1 (Costanza et al., 1997). Mais de ce fait ces<br />
zones sont soumises à de nombreuses perturbations d’origine anthropique (Nogales et<br />
al., 2007) liées au développement de l’ensemble des activités économiques (tourisme,<br />
agriculture, industrie, pêche, urbanisation…). Ces perturbations peuvent être de différentes<br />
natures, (i) enrichissement en matière organique d’origine allochtone, (ii) apport de pollutions<br />
biochimiques (nitrates, nitrites, ammonium), (iii) apport de communautés allochtones (apports<br />
de procaryotes via le rejet des eaux usées) ou (iv) modification physique de l’habitat (e.g.<br />
endiguement, draguages). La dynamique des communautés procaryotes benthiques peut donc<br />
être influencée par ces différentes perturbations (ou ces différents apports abiotiques et/ou<br />
biotiques).<br />
6.2 Les communautés procaryotes des zones de transition<br />
6.2.1 Généralités<br />
Au sein de ces environnements, les procaryotes et en particulier les procaryotes<br />
benthiques jouent un rôle clé dans la reminéralisation de la matière organique permettant le<br />
recyclage des nutriments nécessaire à la production primaire et représentant une importante<br />
source trophique pour les brouteurs benthiques (Alongi, 1994).<br />
41
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
Comme nous venons de le voir, les écosystèmes de transition se caractérisent par une<br />
hydrodynamique importante et divers gradients biologique, physique et chimique. Il en résulte<br />
donc, d’une part, d’importants phénomènes de dispersion des micro-organismes selon la<br />
théorie du cosmopolitanisme ou « everything is everywhere » appliquée à l’échelle locale ; et<br />
d’autre part, une structuration par l’environnement des communautés microbiennes le long<br />
des gradients (de Wit, 2007). Aux communautés autochtones viennent s’ajouter de manière<br />
transitoire, des communautés allochtones issues des apports océaniques et continentaux. Ces<br />
communautés, bien qu’en conditions non-optimales, peuvent survivre voire se développer<br />
lentement au sein des zones de transition et de ce fait participer au fonctionnement<br />
biogéochimique de l’écosystème (Figure I.5).<br />
Figure I.5 : Représentation des assemblages microbiens en zone de transition (de Wit,<br />
2007).<br />
Au sein de la colonne d’eau, les communautés procaryotes de ces écosystèmes<br />
estuariens, peuvent présenter des populations « niche-dépendant » mais également des<br />
populations capables de coloniser une large diversité d’habitats (e.g. plus ou moins saumâtres,<br />
plus ou moins anoxiques …) comme décrits par la théorie neutre (Giovannoni et al., 1990;<br />
Morris et al., 2002; 2004).<br />
En revanche au niveau de l’habitat sédimentaire, les connaissances se réduisent à<br />
certains groupes fonctionnels particuliers, les bactéries sulfato-réductrices (Devereux and<br />
Mundfrom, 1994) ou les réducteurs d’acides humiques (Coates et al., 1999) et à certains<br />
environnements particuliers comme les sédiments sulfidogéniques (Gray and Herwig, 1996),<br />
42
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
oxiques (Li et al., 1999) ou les vases des écosystèmes tropicaux (Madrid et al., 2001; Todorov<br />
et al., 2000).<br />
Dans ce type de zone de transition la diversité procaryote est fonction de la salinité et<br />
en particulier de la variation temporelle de ce paramètre (Prieur et al., 1987, Crump et al.,<br />
2004 ). Par exemple, Dale et al. (2009) ont montré que les bactéries réalisant l’oxydation<br />
anaérobie de l’ammonium (ANAMMOX) y étaient particulièrement sensibles : les bactéries<br />
du genre Scalindua présentent un caractère ubiquiste, et sont adaptées aux fortes comme aux<br />
faibles salinités et sont résistantes aux variations saisonnières. Au contraire celles du genre<br />
Brocadia et du genre Kuenenia ne semblent être adaptées qu’aux environnements<br />
dulçaquicoles à oligohalins pour le premier et qu’aux environnements salins pour le second.<br />
6.2.2 Principal modèle d’étude : les communautés procaryotes du Bassin<br />
d’Arcachon<br />
6.2.2.1 Présentation du Bassin d’Arcachon<br />
Bordant la côte atlantique française, le Bassin d’Arcachon est un écosystème lagunaire<br />
de régime macrotidal situé à l’interface océan-continent. Il est donc le lieu d’un important et<br />
permanent échange d’eau entre l’Océan Atlantique et le continent ; la circulation d’eau se<br />
faisant via un réseau de chenaux, « les passes », à une vitesse moyenne de 2m/s soit 130<br />
millions à 400 millions de m 3 d’eau échangés par marée. Le Bassin d’Arcachon est le<br />
réceptacle de 3,45 millions de m 3 d’eau douce par jour apportés principalement par la Leyre<br />
un affluent localisé dans la partie sud-est du bassin. Ces flux d’eau ainsi que son<br />
hydrodynamique, entraînant un faible renouvellement de ses eaux internes, induisent la<br />
formation de gradients de température et de salinité au sein du bassin (Bouchet, 1968; Fenies,<br />
1984; Gassiat,1989 ; Auby,1991; D’Elbee et Castel 1995; Plus et al., 2009).<br />
La zone intertidale de la lagune, représentant environ deux tiers de la surface totale<br />
(110 km 2 ), est constituée de sédiments sableux à sablo-vaseux, principalement recouverts par<br />
un herbier à zostère naine, Zostera noltii, considéré comme l’un des plus vastes herbiers de<br />
phanérogames d’Europe avec une surface de près de 45,64 km 2 en 2007 (Auby et al., 2011).<br />
Zostera noltii est une magnoliophyte largement répandue dans l'Atlantique Nord, de la Suède<br />
jusqu'à la Mauritanie. Cette angiosperme est l’un des principaux producteurs primaires de cet<br />
écosystème (Auby and Labourg, 1996), et est également décrite par Blanchet (2004) comme<br />
espèce structurant les communautés de macro-invertébrés. Les fonds des différents chenaux<br />
43
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
sont quant à eux tapissés par la zostère marine Zostera marina. Les herbiers sont importants<br />
puisqu’ils interviennent en tant que stabilisateur de leur substrat en réduisant les contraintes<br />
hydrodynamiques qui s’appliquent au niveau des sédiments et en limitant les effets de<br />
l’agitation de l’eau sur le taux de remise en suspension des particules fines (Fonseca 1996 ;<br />
Gacia and Duarte, 2001 ; Neumeier, 2007).<br />
Le Bassin d’Arcachon est également un écosystème très productif qui permet une<br />
exploitation de la ressource biologique, essentiellement orientée vers la conchyliculture<br />
(16600 tonnes d’huîtres cultivées en 2009). Par ailleurs, on trouve de nombreux bivalves<br />
d’intérêts économique et écologique dans le bassin : récifs d’huîtres sauvages (65177 tonnes<br />
en 2010), palourdes (5773 tonnes en 2010), coques (tonnage non répertorié), moules (790<br />
tonnes en 2011) ou encore crépidules (318 tonnes en 2011).<br />
Ces caractéristiques font du Bassin d’Arcachon un site à fort intérêt socio-<br />
économique, touristique et écologique. Il apparait donc comme un modèle d’étude pertinent<br />
pour étudier la qualité d’un tel écosystème ainsi que le fonctionnement biologique de l’habitat<br />
benthique et en particulier celui des communautés procaryotes y résidant.<br />
6.2.2.2 Les procaryotes du Bassin d’Arcachon<br />
Les procaryotes du Bassin d’Arcachon ont fait l’objet d’études préalables en<br />
particulier dans le cadre de deux grands projets européens, le programme CLEAN (The<br />
Coastal Lagoon Eutrophication and ANaerobic processes research programme, 1991-1994,<br />
Responsable, P. Caumette) et le programme ROBUST (The ROle of BUffering capacities in<br />
STabilising coastal lagoon ecosystems, 1996-1999, Responsable, R. de Wit), qui se sont<br />
intéressés à la charge bactérienne des sédiments ainsi qu’à la diversité taxonomique et à la<br />
diversité fonctionnelle des communautés procaryotes de cet écosystème.<br />
Au sein de cet écosystème, il a pu donc être mis en évidence que la densité totale en<br />
bactéries est plus importante dans les sédiments des estrans nus que dans ceux des estrans<br />
colonisés par l’herbier à Zostera noltii. Cette différence de charge bactérienne pourrait être<br />
due à la compétition entre les bactéries et les zostères, pour les ressources en matière<br />
organique (Caumette, 1996). Une diminution progressive de la charge bactérienne en fonction<br />
de la profondeur a été observée, dans les sédiments nus, et expliquée par l’accumulation de<br />
matière organique provenant de la colonne d’eau à la surface des sédiments (Caumette, 1996).<br />
En revanche, les communautés bactériennes présentaient une abondance maximale dans la<br />
zone comprise entre 1 et 3 cm de profondeur, zone correspondant à la rhizosphère des<br />
44
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
herbiers. Les racines sont à la fois une source de matière organique labile et jouent également<br />
un rôle important dans le remaniement sédimentaire, favorisant la pénétration de la matière<br />
organique vers les couches plus profondes du sédiment (Caumette, 1996).<br />
La composition en espèces des procaryotes du sédiment, a également été caractérisée<br />
au niveau d’une zone centrale du Bassin d’Arcachon (Ile aux Oiseaux) colonisée par de<br />
l’herbier à Zostera noltii. D’une part, Benlloch et al. (1995) se sont intéressés à la diversité<br />
des bactéries cultivables via une méthode de clonage/séquençage à partir d’ADN issu de<br />
colonies isolées sur gélose nutritive marine. Ces auteurs ont mis en évidence la dominance des<br />
Cytophaga, des Flexibacter et des Bacteroides, groupes ayant un rôle important dans le<br />
turnover de la matière organique. Les α Protéobactéries étaient également très représentées.<br />
Les SAR11, marine group A de Fuhrman ainsi que des bactéries d’origine continentale<br />
(Gram+ et groupe de bactéries du sol nouvellement décrit par Liesch and Stockebrand en<br />
1992) étaient également présentes bien que plus faiblement représentées. D’autre part,<br />
Cifuentes et al., (2000) par une méthode de clonage/séquençage à partir cette fois ci, d’un<br />
extrait d’ADN issu d’un échantillon de sédiment, ont mis en évidence huit grands taxons<br />
bactériens: les α, β, δ, ε, et γ Protéobactéries, les Cytophaga, les Spirochètes et les Gram+ à<br />
haut pourcentage GC. Contrairement à l’étude portant sur les bactéries cultivables de<br />
Benlloch et al. (1995), cette étude a montré la dominance des δ Protéobactéries (44% des<br />
clones) dont 36% présentaient la capacité de réduire les sulfates. Ces bactéries sulfato-<br />
réductrices (BSR) appartenaient aux genres ou espèces Desulfospina joergensenii,<br />
Desulfocapsa sulfoexigens, Desulfovibrio, Desulfobacter, Desulfobacula et Desulfobacterium.<br />
Les γ Protéobactéries dont des Pseudomonas, des Aeromonas et des Photobacterium,<br />
formaient le second groupe dominant (27% des clones). Parmi les quinze clones d’archées<br />
présents, cinq ont été identifiés comme des Crenarchées dont trois proches de Crenarchaeum<br />
symbiosum et deux proches de clones environnementaux des sources chaudes de Yellowstone<br />
(USA).<br />
Un intérêt a également été porté sur deux activités biogéochimiques clés dans le<br />
fonctionnement de cet écosystème, la sulfato-réduction et la fixation de l’azote, via<br />
l’utilisation de techniques culturales. Les BSR étaient abondantes aussi bien en présence<br />
qu’en absence d’herbier (2.10 7 bactéries par cm 3 de sédiments), particulièrement dans les deux<br />
premiers centimètres qui hébergaient 90% des BSR totales. Les BSR sont les témoins de la<br />
richesse en matière organique du milieu. D’autres groupes ayant une implication dans le cycle<br />
du soufre étaient également représentés : (i) les colorless sulfur bacteria, très abondantes dans<br />
le milieu (10 9 bactéries par cm 3 de sédiment) et majoritairement présentes dans les deux<br />
45
Chapitre I: Synthèse bibliographique<br />
premiers centimètres du sédiment (99.5%), (ii) les phototrophic sulfur bacteria, faiblement<br />
représentées par rapport aux colorless sulfur bacteria et également majoritairement présentes<br />
dans les deux premiers centimètres des sédiments (90%) et (iii) les purple sulfur bacteria qui<br />
sont des bactéries phototrophes anoxygéniques. Plusieurs nouvelles espèces de bactéries<br />
pourpres comme Thiorhodococcus minus (Guyonaud et al., 1997) ou Roseospira marina<br />
(Guyonaud et al., 2003) ont d’ailleurs été découvertes et décrites pour la première fois, dans<br />
les sédiments anoxiques du Bassin d’Arcachon. Aucune green sulfur bacteria n’a été détectée.<br />
Ces bactéries ne supportant pas l’oxygène, leur développement pourrait être inhibé par des<br />
apports importants en oxygène via les mouvements tidaux (Caumette, 1996). La fixation de<br />
l’azote a également été étudiée au niveau de l’herbier du Bassin d’Arcachon. Elle est décrite<br />
comme faible (10 2 à 10 4 bactéries par mL de sédiments) par rapport aux autres écosystèmes<br />
côtiers colonisés par des phanérogames marines (>10 6 bactéries par mL de sédiments). Les<br />
BSR ont été décrites comme les principaux microorganismes responsables de la fixation de<br />
l’azote (plus de 75% de l’activité). La croissance limitée des bactéries fixatrices d’azote<br />
pourrait provenir (i) d’une faible épaisseur de la zone oxique dans les sédiments, (ii) d’une<br />
faible teneur en ammonium de l’eau surnageante, (iii) de la compétition pour l’ammonium<br />
entre les bactéries hétérotrophes et les micro-organismes phototrophes, (iv) de la compétition<br />
pour l’ammonium et pour l’oxygène avec les plantes marines (v) de l’hydrodynamisme et/ou<br />
de la bioturbation, qui remettent en suspension des bactéries ou les enfouissent dans des zones<br />
anoxiques du sédiment, et enfin (vi), de l’inhibition à basse mer de cette activité par les hautes<br />
températures et par la lumière (Caumette, 1996).<br />
Bien que ces projets apportent une première analyse du fonctionnement microbien de<br />
cet écosystème, l’état des connaissances sur les procaryotes du Bassin d’Arcachon reste<br />
toutefois succinct. En effet, la plupart des approches ne concernaient que la fraction<br />
bactérienne cultivée. De plus, aucune étude ne s’est pour le moment interrogée sur la structure<br />
des communautés procaryotes incluant les communautés archéennes à l’échelle de<br />
l’écosystème, bien que l’importance de comprendre les liens entre la diversité procaryote et le<br />
fonctionnement des écosystèmes de transition soit soulignée dans plusieurs études de Wit<br />
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Zurel D, Benayahu Y, Or A, Kovacs A, Gophna U (2011)<br />
Composition and dynamics of the gill<br />
microbiota of an invasive Indo-Pacific oyster in<br />
the eastern Mediterranean Sea. Environmental<br />
Microbiology 13:1467-1476.
CHAPITRE II:<br />
Patrons spatiaux de diversité génétique des<br />
communautés procaryotes du sédiment en zone<br />
littorale<br />
63
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
La caractérisation des patrons de diversité des communautes procayotes est une étape<br />
clé en écologie pour comprendre les facteurs qui structurent ces communautés. Les<br />
procaryotes forment un groupe dominant sur Terre (Whitman et al., 1998; Forney et<br />
al., 2004), et soutiennent un grand nombre de processus écologiques : minéralisation de la<br />
matière organique, production primaire, par exemple (Bissett et al., 2007; Crump et al., 2004;<br />
Hewson et al., 2006 ; Ikenaga et al., 2010; Rubin and Leff, 2007). Pourtant les lois qui<br />
régissent la distribution des procaryotes sont encore peu connues et plusieurs théories<br />
généralisatrices sur les modalités d’assemblage des communautés s’affrontent<br />
(e.g. Langenheder and Szekely, 2011). Du fait de leur taille microscopique et de la spécificité<br />
de leur mode de prolifération (dynamique des populations, plasticité métabolique) mais<br />
également de leur appréhension, en écologie, comme des groupes fonctionnels (e.g. bactéries<br />
dénitrifiantes, bactéries sulfato-réductrices), les procaryotes ont longtemps été considérés<br />
comme des organismes à part. Les théories écologiques sur la distribution des macro-<br />
organismes ne pouvaient donc, pensait-on, s’appliquer aux procaryotes. Au début du XX ème<br />
siècle, les travaux de Beijerinck (1911) repris par Baas-Becking (1930), aboutissent à un<br />
axiome toujours discuté « everything is everywhere but the environment selects » (de Wit and<br />
Bouvier, 2006). Cette affirmation postule que les procaryotes ont un effectif et une capacité<br />
de dispersion importante qui rend possible leur présence dans n’importe quel environnement,<br />
mais que les contraintes environnementales locales ne favorisent que certaines espèces. La<br />
sélection par l’environnement (species sorting) à l’échelle locale est communément admise<br />
(exemple de la colonne de Winogradsky). Mais le débat oppose d’une part, la théorie de<br />
l’assemblage par la niche qui soutient que des espèces ne peuvent vivre ensemble au sein<br />
d’une communauté que si elles diffèrent entre elles dans l’utilisation des ressources et d’autre<br />
part, la théorie neutre qui soutient que les assemblages relèvent d’un ensemble de<br />
phénomènes complexes (extinction, immigration, spéciation …) incluant également une<br />
composante aléatoire (Hubbell, 2001). En revanche, l’ubiquité des espèces à l’échelle globale<br />
(« everything is eveywhere ») repris par Delong et Pace en 2001 sous le nom de théorie<br />
cosmopolite, est beaucoup plus débattue. En effet, l’avènement de la biologie moléculaire a<br />
permis de relancer l’étude de la diversité procaryote avec une capacité analytique<br />
indéniablement plus adaptée (cultivables et non-cultivables, cadence de traitement des<br />
échantillons). Contredisant l’idée d’un cosmopolitisme des espèces procaryotes, des études<br />
suggèrent l’existence d’une biogéographie de ces espèces c'est-à-dire l’existence d’une<br />
dispersion des espèces soumises à des barrières géographiques conditionnant leur spéciation.<br />
Ce processus produisant une répartition inégale des espèces (ici les OTU) dans l’ensemble des<br />
65
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
biotopes est perceptible expérimentalement, par une augmentation de la dissimilarité des<br />
communautés procaryotes en fonction de la distance géographique notamment (Green and<br />
Bohannan, 2006; Fulthorpe et al., 2008). Une « aire de répartition » serait donc observée, bien<br />
que plus faible et plus difficile à mettre en évidence que chez les macro-organismes (Green<br />
and Bohannan, 2006). Cependant, les connaissances sur la biogéographie des communautés<br />
procaryotes est encore limitée et en particulier dans les sédiments benthiques côtiers.<br />
chapitre.<br />
C’est dans ce contexte que nous avons développé les travaux présentés dans ce<br />
Références<br />
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Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
1. Dynamique spatiale inter-habitat des procaryotes d’un sédiment de<br />
surface à l’échelle d’un écosystème<br />
Cette première partie s’intéresse à la dynamique spatiale inter-habitat de la structure<br />
génétique des communautés procaryotes peuplant les sédiments de surface. Le Bassin<br />
d’Arcachon apparait comme un bon modèle pour étudier les patrons spatiaux des<br />
communautés procaryotes et les règles générales d’assemblage des communautés. En effet cet<br />
écosystème est une zone d’écotone entre les écosystèmes marins côtiers (Golfe de Gascogne)<br />
et les écosystèmes continentaux aquatiques et terrestres (bassins versants de ses affluents dont<br />
La Leyre). Cette zone d’interface océan-continent est géographiquement délimitée et orientée<br />
par l’entrée des masses d’eau marine sous l’influence du flux tidal à l’ouest, et une entrée<br />
principale d’eau continentale à l’est. On y décrit traditionnellement un gradient de<br />
confinement croissant d’ouest en est. C’est enfin une zone de sédimentation où les processus<br />
benthiques intègrent le fonctionnement hydrobiogéochimique de la lagune.<br />
Pour cette étude, nous avons saisi l’opportunité de coupler nos mesures à celles d’une<br />
étude visant à améliorer notre connaissance de l’origine et de la qualité de la matière<br />
organique au sein des sédiments de la lagune, cause attendue de la structuration des<br />
communautés que nous étudions.<br />
Ce travail est présenté sous forme d’un projet d’article en préparation pour publication.<br />
67
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
68
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
TITLE: Bacterial and archaeal diversity patterns in the Arcachon Bay’s<br />
surface sediments<br />
Author names:<br />
Guillaume Meisterhans 1 , Florence Jude-Lemeilleur 1 , Sophie Dubois 1 , Natalie Raymond 1 , Martin Plus 2 , Hugues Blanchet 1 , Antoine Grémare 1 ,<br />
Nicolas Savoye 1 , Frédéric Garabetian 1<br />
1 <strong>Université</strong> de <strong>Bordeaux</strong> UMR 5805 EPOC <strong>Bordeaux</strong> F-33000 France.<br />
2 IFREMER, LER/AR, Quai du Cdt Silhouette, 33120 Arcachon, France<br />
E-mail Addresses:<br />
G. Meisterhans 1 (g.meisterhans@epoc.u-bordeaux1.fr),<br />
F. Jude-Lemeilleur 1 (f.jude@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
S. Dubois 1 (s.dubois@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
N. Raymond 1 (n.raymond@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
Abstract:<br />
69<br />
M. Plus 2 (Martin.Plus@ifremer.fr)<br />
H. Blanchet 1 (h.blanchet@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
A. Grémare 1 (a.gremare@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
N. Savoye 1 (n.savoye@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
F. Garabetian 1 (f.garabetian@epoc.u-bordeaux1.fr<br />
Prokaryotic communities play a major ecological role in marine sediments but the<br />
drivers of diversity patterns at large spatial scale are yet poorly documented. In transitional<br />
waters both marked biogeochemical gradients (habitat hypothesis) and species dynamics<br />
within an ecotone (biogeographic hypothesis) could affect spatial diversity patterns. To<br />
address this question, triplicate sediment cores were collected on April and September 2009,<br />
in 29 stations distributed among the various habitats of a macrotidal lagoon located on the<br />
French Atlantic coast. Bacterial and archaeal assemblage compositions were assessed by<br />
Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis (ARISA) and 16S rDNA based Terminal<br />
Restriction Fragment Length Polymorphism (T-RFLP), respectively. Data were analyzed<br />
together with contextual environmental data using PRIMER 6 statistical software. This study<br />
highlights the low gamma diversity of prokaryotic communities in Arcachon Bay sediment<br />
that could be explained by the relative homogeneity of the habitat due to sediment reworking<br />
by hydrodynamics. Consequently, only two prokaryotic sub-communities were differentiated<br />
in April as in September by emersion frequency and granulometric parameters. A next step in<br />
these investigations would be to determine the metabolic activities associated with these<br />
different sub-communities.<br />
Keywords: microbial assemblages; benthic biocenosis; transient ecosystem; molecular<br />
diversity
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
70
Introduction<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
The ocean is the main organic carbon reservoir with more than 95% of total carbon on<br />
earth (Watson and Orr, 2003). Part of the available fraction of this organic matter (OM) is<br />
respired by bacteria (Robinson and Williams, 2005) which have long been assigned the role<br />
of OM remineralizers (Cho and Azam, 1988). Thanks to their ecological importance bacteria<br />
deserved special attention for studying the assemblages’ abundances, activity, and more<br />
recently, structure using 16S ADNr culture-independent tools (Nealson, 1997). As a distinct<br />
phylogenetic group archaea proved to share most oceanic biota with bacteria (e.g. De Long,<br />
1992) and it is now admitted that bacteria and archaea form taxonomically diverse and<br />
metabolically complex assemblages in most marine biota (Karl, 2007). Considering the entire<br />
community dynamics and their drivers appears as an important key to understand the<br />
ecosystem functioning.<br />
Sediments are the ultimate receptacle of the oceanic organic matter fuelling a variety<br />
of ecological and biogeochemical processes (Middleburg and Meysman, 2007). Inside,<br />
bacterial and archaeal populations are the catalysts of various conversions forming<br />
assemblages which are seemingly structured by local drivers, mainly redox gradients, linked<br />
to organic matter diagenesis (Froelich et al. 1979; Berner 1980) and reshaped by bioturbation<br />
(Aller and Yingst, 1985; Bertics and Ziebis, 2009; Pischedda et al. 2011). This fits to the<br />
niche assembly theory which asserts that species live together in a community only when they<br />
differ from one another in resource uses. As an alternative to the niche assembly theory,<br />
Hubbell and other ecologists introduced a neutral model (Hubell, 2001; Zhou and Zhang<br />
2008). They argued that the number of species in a community is controlled by species<br />
extinction and immigration or speciation of new species. Both species sorting and neutral<br />
processes affect the assembly of bacterial communities, the observation scale determining the<br />
respective contributions of the species assembly mechanisms (Langenheder and<br />
Szekely, 2011).<br />
Studies to assess the link between bacterial community diversity patterns in sediments<br />
and environmental parameters were conducted only few years ago (Bertics and Ziebis, 2009;<br />
Boer et al., 2009; Hewson et al., 2007; Ikenaga et al., 2010; Lasher et al., 2009; Sapp et al.,<br />
2010). However to date, archaeal community diversity patterns are still poorly documented<br />
(Singh et al., 2010, Danovaro et al., 2009).<br />
71
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Due to high interactions between abiotic and biotic parameters, and the difficulty to<br />
quantify all of them the description of the prokaryotic habitat heterogeneity at large spatial or<br />
temporal scale turns out to be difficult. Transitional environments represent relevant models<br />
to question the influence of environmental parameters on prokaryotic community structure,<br />
since environmental gradients such as salinity, continental discharges, sedimentation - erosion<br />
zones, generate a high spatial heterogeneity (de Wit, 2007).<br />
Previous studies on estuarine bacterioplanktonic community showed not only the<br />
presence of niche dependent bacterial phylotypes but also phylotypes occurring in a broad<br />
range of habitat agreeing the neutral assembly theory of bacteria (Giovannoni et al., 1990;<br />
Morris et al., 2002; 2004). In estuarine sediments, previous studies focused on particular<br />
functional bacterial group (e.g. denitrifying bacterial communities) (Scala and Kerkhof, 2000;<br />
Burns et al., 2002; Bowman et al., 2005) or on particular environment (Madrid et al., 2001;<br />
Todorov et al., 2000) but few at a large spatial-scale (Hewson et al., 2007). In the Arcachon<br />
Bay, a temperate macrotidal lagoon on the French Atlantic coast, a low 16S rDNA bacterial<br />
clone diversity was reported in the plankton collected in single central site as compared to a<br />
Mediterranean lagoon (Benlloch et al., 1995). The clone library mainly included sequence<br />
related to Cytophaga, Flexibacter, Bacteroides and alpha Proteobacteria. In the sediments of<br />
the Arcachon Bay Zostera noltii meadow, a broad diversity of sulphate-reducing bacteria and<br />
the occurrence of archaeal clones was reported (Cifuentes et al., 2000). No study questionned<br />
the entire prokaryote community structure at the ecosystem-scale despite its importance for<br />
ecosystem functioning (de Wit, 2007; 2008).<br />
To address this question, bacterial and archaeal genetic diversity patterns were<br />
assessed using molecular fingerprinting approaches [Automated Ribosomal Intergenic Spacer<br />
Analysis (ARISA) and Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism (T-RFLP)],<br />
respectively, on 29 sites in the Arcachon Bay that were visited twice. Fifteen contextual<br />
environmental parameters were (i) to describe, at ecosystem-scale, the benthic bacterial and<br />
archaeal community patterns again contrasted benthic macro-invertebrate habitats and (ii) to<br />
assess the habitat specificity of prokaryotic communities linked with environmental factors<br />
known to control their patterns.<br />
72
Materials and methods<br />
Study site: Arcachon Bay<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
The Arcachon Bay (44°40’N, 1°10’W) is a 180-km 2 semi-sheltered macrotidal lagoon<br />
on the French Atlantic coast. This transitional ecosystem is strongly impacted by oceanic and<br />
continental inputs depending on season and/or location. Atlantic oceanic-water inputs are<br />
about 384 10 6 m 3 for spring tide cycles and annual mean fresh-water inputs 3.2 10 6 m 3 .d -1<br />
(Plus et al., 2009). The major tributary (85%) is the River Leyre forming an internal delta in<br />
the bay southern corner while 17 other tributaries form the remaining 25% of freshwater<br />
hydric flux (Plus et al., 2009). Hydraulic and hydrodynamics control the dynamics of<br />
nutrients (Rimmelin et al., 1998; Deborde et al., 2008) and sediments (Ganthy et al. in press),<br />
leading to the formation of various habitats (e.g. Bouchet 1995, Blanchet, 2004). At low tide a<br />
so-called intertidal area of 115 km 2 is emerged and differenciated from the remaining 65 km 2 ,<br />
forming the subtidal area. About 46 km 2 of the 115 km 2 intertidal area are covered by Zostera<br />
noltii meadow, a dominant primary producer in this ecosystem (Auby et al., 2011) that<br />
seasonnaly stabilizises surface sediments (Ganthy et al., 2011). Finally, depending on the<br />
spatial location, sediment composition can be affected by various factors like freshwater<br />
inputs or resuspension processes.<br />
Sampling design and operations<br />
In April and September 2009, sampling operations based on a 29-sites selection where<br />
conducted on board of R/V Planula IV by a multidisciplinary team aiming to study<br />
simultaneously the origin and composition of sediment organic matter (Dubois et al., 2011);<br />
the spatial patterns of Zostera noltii and benthic macrofauna biomasses (in prep) and the<br />
bacterial and archeal community dynamics (this study).Site selection aimed to investigate<br />
most of the habitats of the Arcachon Bay. Habitats were defined a priori based on a simplified<br />
cartography of the benthic macro-invertebrates communities from Blanchet (2004) (Figure<br />
1A).<br />
73
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
A<br />
B<br />
GS<br />
S<br />
T<br />
GV<br />
GH<br />
R<br />
F<br />
Intertidal Zostera noltii community<br />
Intertidal low-level muddy sand and sandy mud community<br />
Intertidal inner high-level sand community with reduced salinity<br />
Subtidal sandy mud and muddy sands community<br />
Subtidal muds and community<br />
Subtidal high-energy sand community<br />
E<br />
L K<br />
N<br />
V<br />
J<br />
M<br />
I<br />
O<br />
H<br />
Q<br />
P<br />
A<br />
B<br />
CS<br />
CV CH<br />
D<br />
PHI<br />
X<br />
Figure 1: Choice of the 29 sampling sites in Arcachon Bay.<br />
A: Cartography of the benthic biocenoses drawn based on the structure of the benthic macro-invertebrates<br />
communities in Blanchet (2004).<br />
B: Localization of sites within the bay: black boxes indicate that the sites are in subtidal areas, white boxes in<br />
intertidal areas.<br />
The primary clustering factor was tide, discriminating subtidal communities (12 sites)<br />
and intertidal communities (17 sites). Subtidal communities were differentiated based on the<br />
sediment granulometry (i) the subtidal low-level muddy sand and sandy mud community<br />
(7 sites: B, CS, F, GS, I, J and L) (ii) the subtidal mud community (4 sites: A, D, E, and H)<br />
and (iii) subtidal high-energy sand community (1 site: K) (Figure 1B). The sediment type and<br />
the occurrence of seagrass meadow discriminated intertidal communities: (i) the intertidal<br />
inner high-level sand community with reduced salinity (2 sites: PHI and Z), (ii) the intertidal<br />
low-level muddy sand and sandy mud community (9 sites: CV, GV, O, S, R, T, V, X and Y)<br />
and (iii) the intertidal Zostera noltii community (6 sites: CH, GH, M, N, P and Q). The set of<br />
sampled sites covers most of the internal part of the lagoon. The distances between the closest<br />
74<br />
Y<br />
Z
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
and most far away sites are about 20 m (GH vs GV) and 14km (T vs Z), respectively. For<br />
Zostera noltii and macro-invertebrate biomass assessment, sediment samples were collected<br />
using a hand-core sampler (0.4 m 2 ) or a Van Veen sampler (0.1 m²) for intertidal and subtidal<br />
sites respectively. For the microbiological analyses, the surface sediments (top 5mm) were<br />
sampled as triplicate cores (diameter = 28.6 mm) collected manually by foot (intertidal sites)<br />
or SCUBA diving (subtidal sites) within a 5m² area with truncated sterile 50 mL syringes.<br />
Set of environmental variables<br />
Different contextual environmental parameters were assessed (Table 1). The sediment<br />
granulometry (median particle grain-size, pelite content and Trask index), the sediment<br />
content in water or organic matter (sediment particulate organic carbon content (SOC),<br />
sediment particulate organic nitrogen content (SON), the sediment Chlorophyll a content<br />
(Chla) were analyzed by standard methods as described in Dubois et al. (2011). Accordingly,<br />
parameter ratios (SOC/Chl.a, C/N ratio) were calculated to assess qualitative aspect of the<br />
sediment organic matter. For Zostera noltii and macro-fauna, biomasses were determined as<br />
ash-free dry weight (afdw) after desiccation (60°C, 48h) and calcinations (550°C, 2h).<br />
Sediment oxic/reduce interface was determined by measuring with a graduated rulerthe depth<br />
of oxic layer in the sediment cores. Salinity, temperature, current speed and emersion percent<br />
data were outputs of the MARS (Model for Applications at Regional Scale) hydrodynamic<br />
model developed for Arcachon Bay by IFREMER (Plus et al., 2009). A detailed description<br />
of the model is provided in Lazure and Dumas (2008). In this model, cell dimensions are<br />
235 x 235 m. Consequently each site is located in a different cell allowing the estimation of<br />
the different parameters’ annual medians for 2009.<br />
75
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Table 1: Description of Arcachon Bay's sampling sites including GPS localization, hydrodynamical<br />
characterization, physico-chemical properties of surrounding water, sediment properties and abundances or<br />
biomasses of sediment living organisms. “afdw” was used for ash-free dry weight and “dw” for dry weight.<br />
Site Longitude Latitude<br />
Emersion<br />
frequency<br />
76<br />
Water current<br />
velocity median<br />
Salinity<br />
median<br />
Water<br />
temperature<br />
median<br />
Annual Annual Annual Annual<br />
Lambert Lambert % m∙s -1 ‰ °C<br />
A 328721.659 1972211.34 0.0 0.15 29.14 16.59<br />
B 327807.89 1970919.413 0.0 0.22 30.66 16.59<br />
CH 329150.438 1969963.117 51.5 0.01 30.32 16.23<br />
CS 327201.869 1969953.559 0.0 0.22 30.97 16.55<br />
CV 328946.541 1970721.358 22.07 0.08 30.05 16.51<br />
D 327429.82 1968659.983 0.0 0.18 29.86 16.54<br />
E 323271.055 1975728.881 0.0 0.16 30.44 16.43<br />
F 324072.462 1972866.398 0.0 0.24 31.13 16.57<br />
GH 321663.704 1974767.367 27.7 0.09 31.45 16.47<br />
GS 321833.31 1974064.179 0.0 0.15 31.35 16.48<br />
GV 321619.416 1974841.691 5.7 0.11 31.36 16.60<br />
H 326880.743 1974820.032 0.0 0.17 29.94 16.51<br />
I 325612.308 1973315.858 0.0 0.24 30.42 16.57<br />
J 324476.947 1968222.267 0.0 0.14 31.51 16.53<br />
K 323122.852 1969836.762 0.0 0.39 32.56 16.46<br />
L 319672.003 1970215.577 0.0 0.12 32.98 16.24<br />
M 324955.526 1970605.123 18.7 0.12 32.01 16.54<br />
N 324877.047 1974158.906 31.5 0.11 30.43 16.73<br />
O 325468.442 1972338.172 26.0 0.10 30.67 16.62<br />
P 327459.274 1973112.299 28.5 0.09 29.49 16.60<br />
PHI 332895.843 1969780.966 28.5 0.06 20.44 16.26<br />
Q 328965.908 1973354.427 31.6 0.10 28.59 16.54<br />
R 322678.4 1971685.526 35.3 0.09 31.92 16.58<br />
S 321893.505 1975766.182 33.6 0.12 31.25 16.53<br />
T 323037.007 1976887.489 33.0 0.07 30.70 16.56<br />
V 325521.876 1976573.328 29.8 0.09 29.54 16.45<br />
X 326676.097 1968527.918 21.6 0.13 30.76 16.44<br />
Y 328540.515 1968904.558 12.9 0.18 29.42 16.47<br />
Z 331731.942 1966846.523 46.4 0.02 26.26 16.84
Table 1(continued):<br />
Site<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
SOC content SOC content /Chl a SON content C:N ratio<br />
April September April September April September April September April September<br />
% % % ∙ µg -1 % ∙ µg -1<br />
% % cm cm<br />
A 2.13 3.21 0.09 0.13 0.34 0.34 6.32 0.06 0.0 2.0<br />
B 0.09 0.51 0.14 0.83 0.01 0.05 1.85 0.03 0.0 0.0<br />
CH 0.57 1.04 0.04 0.07 0.06 0.11 5.18 11.10 2.0 2.5<br />
CS 0.68 0.87 0.24 0.31 0.08 0.09 7.56 11.70 3.0 1.0<br />
CV 1.23 1.04 0.13 0.11 0.13 0.11 11.18 11.40 3.0 2.5<br />
D 0.21 0.08 0.10 0.04 0.02 0.01 26.71 0.00 4.5 0.0<br />
E 0.54 0.26 0.16 0.08 0.06 0.02 21.61 0.00 2.5 3.5<br />
F 0.17 0.14 0.06 0.05 0.02 0.01 11.95 0.00 1.0 3.0<br />
GH 0.30 0.63 0.04 0.09 0.04 0.06 5.00 11.40 2.0 0.0<br />
GS 0.44 1.07 0.14 0.35 0.05 0.12 3.67 12.20 5.0 0.0<br />
GV 0.14 0.29 0.03 0.06 0.02 0.03 4.67 11.30 6.0 0.0<br />
H 0.39 0.17 0.15 0.06 0.04 0.02 22.24 0.00 2.5 0.5<br />
I 0.13 0.36 0.07 0.18 0.01 0.03 3.78 0.01 0.0 0.0<br />
J 1.97 0.66 0.18 0.06 0.23 0.06 30.45 0.00 1.0 3.0<br />
K 0.11 0.20 0.08 0.16 0.01 0.02 6.33 0.00 2.0 2.0<br />
L 1.49 1.15 0.17 0.13 0.13 0.12 12.01 0.01 5.0 4.0<br />
M 0.74 1.87 0.08 0.20 0.08 0.19 3.97 0.05 2.0 0.0<br />
N 0.87 2.93 0.06 0.19 0.12 0.33 2.60 0.15 2.0 0.0<br />
O 0.58 0.62 0.07 0.07 0.06 0.06 9.63 0.01 2.0 2.0<br />
P 3.22 1.83 0.57 0.32 0.31 0.18 17.89 0.01 1.0 2.0<br />
PHI 0.58 1.13 0.08 0.16 0.05 0.12 4.72 0.03 0.0 1.0<br />
Q 1.78 2.83 0.31 0.49 0.20 0.30 5.95 0.06 2.0 2.5<br />
R 0.63 1.93 0.09 0.29 0.07 0.23 2.74 0.10 0.0 0.0<br />
S 3.58 3.56 0.06 0.06 0.39 0.39 9.15 0.05 4.0 3.0<br />
T 1.85 2.37 0.12 0.16 0.21 0.26 7.00 0.04 3.0 2.5<br />
V 3.34 3.97 0.42 0.50 0.36 0.40 8.28 0.06 0.0 0.0<br />
X 0.42 0.22 0.04 0.02 0.05 0.02 17.52 0,00 0.0 0.0<br />
Y 2.19 1.92 0.30 0.26 0.22 0.19 11.78 0.02 0.5 1.0<br />
Z 3.43 1.73 0.13 0.07 0.37 0.18 19.47 0.01 5.5 3.5<br />
77<br />
Sediment oxic/reduce<br />
interphase
Table 1 (continued):<br />
Site<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Water content Particle grain-size median Trask index<br />
April September April September April September April September<br />
µm µm % %<br />
A 0.80 0.67 18.1 16.8 2.41 2.33 0.81 0.84<br />
B 0.06 0.36 462.8 25.9 1.27 3.25 0.01 0.68<br />
CH 0.42 0.39 24.6 50.4 2.96 3.35 0.72 0.55<br />
CS 0.38 0.39 19.6 110.8 2.63 3.61 0.77 0.4<br />
CV 0.55 0.39 22,0 57.9 2.64 3.2 0.77 0.52<br />
D 0.20 0.19 407.5 288.6 1.39 2.82 0.15 0.2<br />
E 0.35 0.23 256.2 351.8 3.18 1.30 0.28 0.26<br />
F 0.44 0.22 338,0 165.0 1.30 1.59 0.14 0.09<br />
GH 0.3 0.30 112.2 150.8 2.75 2.44 0.35 0.19<br />
GS 0.45 0.35 131.8 215.2 2.82 1.34 0.34 0.23<br />
GV 0.23 0.24 145.1 393.2 2.97 4.64 0.32 0.12<br />
H 0.30 0.22 429.4 258.0 1.39 1.36 0.18 0.31<br />
I 0.09 0.38 320.9 13.3 1.26 2.48 0.03 0.15<br />
J 0.48 0.67 12.6 311.0 2.08 1.25 0.91 0.83<br />
K 0.09 0.21 276.3 105.4 1.19 2.79 0.02 0.03<br />
L 0.72 0.51 14.2 94.4 2.65 3.08 0.81 0.36<br />
M 0.17 0.58 21.7 33.6 3.03 3.82 0.72 0.4<br />
N 0.36 0.56 20.3 118.5 2.94 3.10 0.73 0.59<br />
O 0.40 0.40 83.8 19.9 3.13 2.93 0.43 0.36<br />
P 0.76 0.44 18.2 19.3 2.36 2.78 0.82 0.74<br />
PHI 0.25 0.33 25.7 21.7 3.46 2.88 0.67 0.76<br />
Q 0.50 0.63 17.1 87.1 2.45 3.62 0.81 0.73<br />
R 0.31 0.34 65.9 24.3 3.22 2.64 0.49 0.43<br />
S 0.68 0.70 17.1 25.4 2.19 2.92 0.85 0.74<br />
T 0.38 0.52 21.3 30.2 2.78 2.35 0.74 0.7<br />
V 0.76 0.68 25,0 89.4 2.34 3.87 0.77 0.73<br />
X 0.30 0.22 129.1 261.2 3.53 1.52 0.35 0.07<br />
Y 0.47 0.57 17.7 19.5 2.31 2.52 0.83 0.8<br />
Z 0.80 0.59 21.3 41.5 2.58 4.13 0.77 0.58<br />
78<br />
Pelite content
Table 1 (continued):<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Site<br />
Macrofauna<br />
organism biomass<br />
Zostera noltii<br />
biomass<br />
April April April September<br />
g (afdw) ∙ m -2<br />
sediment<br />
mg (dw)∙ m -2<br />
sediment<br />
A 1.23 0 1.64 1.03<br />
B 0.62 0 1.65 1.37<br />
CH 14.78 14.5 2.57 2.03<br />
CS 5.22 0 1.85 1.23<br />
CV 15.11 0 3.41 2.49<br />
D 12.19 0 1.93 2.69<br />
E 9.82 0 4.2 2.07<br />
F 5.53 0 3.22 2.42<br />
GH 28.25 15.1 4.57 3.55<br />
GS 7.67 0 2.44 1.44<br />
GV 6.51 0 3.66 3.51<br />
H 2.04 0 3.98 4.74<br />
I 2.87 0 6.76 2.84<br />
J 12.23 0 2.9 2.51<br />
K 1.18 0 1.91 1.82<br />
L 18.53 0 1.58 1.55<br />
M 10.91 3.6 5.17 1.93<br />
N 6.56 17.8 5.7 1.57<br />
O 21.14 0 5.49 2.64<br />
P 11.26 2.4 1.79 3.44<br />
PHI 5.29 0 5.77 1.99<br />
Q 113.15 25.1 3.07 1.98<br />
R 16.9 0 5.3 6.24<br />
S 2.28 0 4.22 1.67<br />
T 1.46 0 4.21 4.2<br />
V 7.31 0 5.17 2.49<br />
X 1.35 0 1.64 2.14<br />
Y 6.2 0 1.64 2.08<br />
Z 12.4 0 2.88 1.5<br />
79<br />
Prokaryotic abundance<br />
x 10 8 cell.g (dw) -1 sediment
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Bacterial and archaeal abundances<br />
Sample preparation for storage was conducted in the lab, within 6 h after sample<br />
collection. Triplicate 1 mL sediment samples taken from the top 5mm of the core were mixed<br />
with 1 mL of formalin (3.7% final) and stored at -80°C until analysis. From formalin<br />
preserved samples, prokaryotes were desorbed from sediment particles using a protocol<br />
modified from Duhamel and Jacquet (2006). Tween 80 (0.5% final) and sodium<br />
pyrophosphate (0.1% final) were mixed with the sample by gentle shaking (30 min, 720 rpm)<br />
the suspension was then sonicated (ultrasonic bath, 20 min). Finally cellular fractions<br />
containing prokaryotes were purified using a migration on Gentodenz density gradient<br />
(1.310 g.mL -1 ) according to Amalfitano and Fazi (2008). Cellular fractions were preserved in<br />
formalin (3.7% final) at -80°C until flow cytometry analysis in the Plateforme Cytométrie-<br />
Imagerie (Observatoire Océanologique de Banyuls sur Mer, http://www.obs-banyuls.fr/pci/).<br />
Extemporaneously, cellular fractions were diluted in filtered seawater (1:100 v/v) and were<br />
stained during 10 min with SYBR® Green I (50 µl. mL -1 ; 25X, Molecular Probes, Invitrogen<br />
Cergy Pontoise, France). Then a standard 0.97 µm fluorescent bead suspension was added as<br />
internal reference to each sample before running, at low flow rate (10 µL.min -1 ), allowing a<br />
single-cell analysis (Amalfitano and Fazi, 2008). Data were acquired by CellQuest software<br />
(Becton, Dickinson and Company, Franklin Lakes, NJ USA). Cytogram analysis provided<br />
event numbers, identified as prokaryotic cell numbers, during the count time (1 min). Counts<br />
were subsequently normalized to flow rate and to the mass of extracted sediment to calculate<br />
a density as number of prokaryotic cells per gram of sediment.<br />
Bacterial and archaeal fingerpinting<br />
ARISA and T-RFLP were used for assessing bacterial and archaeal diversity patterns<br />
respectively. ARISA is known to be more efficient than T-RFLP for the determination of<br />
bacterial diversity (Danovaro et al., 2006), but cannot be applied to archaea, as most of them<br />
are known to have no ITS region (Danovaro et al., 2009).<br />
Sample preparation for storage was conducted in the lab, within 6 h after sample<br />
collection. Triplicate1 mL sediment samples taken from the top 5mm of the core were mixed<br />
with 2.5 mL of preservative buffer (100 mM Tris-HCl [pH 8.0], 100 mM Na EDTA [pH 8.0],<br />
1.5 M NaCl and 1% [wt/vol] cetyltrimethylammonium bromide) (Zhou et al., 1996).<br />
80
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
DNA was extracted from 700µL of preserved buffer samples, using a bead beating<br />
method (FastPrep and lysis matrix E; 5.5 m∙s -1 ; 30 s twice, MP Biomedicals, Illkirch, France)<br />
coupled to UltraClean® Soil DNA Isolation Kit (MO BIO Laboratories, Inc., Carlsbad, CA,<br />
USA). For each sample the amount of DNA was determined by spectrofluorimetry (LS 55,<br />
PerkinElmer, Courtaboeuf, France) using SYBR® Green I (Molecular Probes, Invitrogen,<br />
Cergy Pontoise, France), and quantified using DNA standard 1mg∙mL -1 solutions of calf<br />
thymus DNA (Sigma Aldrich, St. Quentin Fallavier, France).<br />
Sediment bacterial community diversity patterns were assessed using the PCR-based<br />
whole-community fingerprinting approach ARISA of bacterial DNA (Fisher and Triplett,<br />
1999). ARISA amplifies the Intergenic Transcribed Spacers (ITS) between the 16S and 23S<br />
rRNA genes using a fluorescent primer and the ITS size represents the operational taxonomic<br />
unit (OTU). Results are displayed as the amount of different PCR products of specific<br />
fragment length (ITS size). For each sample, the ARISA amplification step was conducted in<br />
triplicates. The amplification was run according to Ranjard et al. (2000) using universal<br />
bacterial primers SDBact (5’-TGC GGC TGG ATC CCC TCC TT-3’ labelled at the 5’ end<br />
with the phosphoramidite dye 5-FAM fluorochrome) (Normand et al., 1996) and LDBact<br />
(5’-CCG GGT TTC CCC ATT CGG-3’) (Normand et al., 1996) (Molecular Probes Invitrogen<br />
Cergy Pontoise, France) with the following conditions: (i) 94°C for 5 min; (ii) 35 cycles of<br />
94°C for 1 min, 55°C for 1 min, 72°C for 1 min, and then (iii) 72°C for 5 min. The 25 µL-<br />
reaction mixtures contained 1 x PCR buffer, 1.5 mM MgCl2, 0.3 mg∙mL -1 of bovine serum<br />
albumin (MP Biomedicals, Illkirch, France), 5% of DMSO, 0.2 mM of each dNTP, 0.1 µM of<br />
each primer, 1U of Taq polymerase (Promega, Charbonnières-les-Bains, France) and 10 ng of<br />
template DNA. ARISA amplified products were purified using a QIAquick PCR Purification<br />
Kit (QIAgen, Courtaboeuf, France) and quantified by spectrofluorimetry as for extracted<br />
DNA.<br />
Sediment archaeal community diversity patterns were assessed using another PCR-<br />
based whole-community fingerprinting approach, the T-RFLP. T-RFLP amplifies partial 16S<br />
ribosomal RNA genes (16S rDNA) using a fluorescent primer. The amplified products were<br />
digested by restriction enzyme which generates T-RFs (Terminal - Restriction Fragments).<br />
The T-RFs size represents the operational taxonomic unit (OTU). For each sample, the<br />
T-RFLP amplification step was conducted in triplicates. The amplification was run according<br />
to Gantner et al. (2011) with modifications and using archaeal primers 340F<br />
(5′-CCCTAYGGGGYGCASCAG-3′ labelled at the 5’ end with the phosphoramidite dye<br />
81
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
5-FAM fluorochrome) (Gantner et al. 2011) and 1000R (5′-GGCCATGCACYWCYTCTC-3′)<br />
(Gantner et al. 2011) (Molecular Probes Invitrogen Cergy Pontoise, France) with the<br />
following conditions: (i) 98°C for 2 min; (ii) 35 cycles of 95°C for 30 sec, 57°C for 30 sec,<br />
72°C for 90 sec, and then (iii) 72°C for 7 min. The 25 µL-reaction mixtures contained<br />
1 x PCR buffer, 2 mM MgCl2, 3.3 mg∙mL -1 of bovine serum albumin (MP Biomedicals,<br />
Illkirch, France), 0.8 mM of each dNTP, 0.5 µM of each primer, 0.8U of Taq polymerase<br />
(Promega, Charbonnières-les-Bains, France) and 100 ng of template DNA. About 50 ng of<br />
16S rRNA gene amplicons from each of the three triplicate PCR were digested separately at<br />
37°C for 4 h in a 20 µl reaction volume that contained 5 U of the restriction endonuclease<br />
AluI (Promega, Charbonnières-les-Bains, France), selected as Luna et al. (2009) demonstrated<br />
that it is highly efficient in assessing archaeal phylotype richness in benthic assemblages.<br />
Restriction digestions were stopped by incubation at 65°C for 20 min, and samples were then<br />
kept frozen at -20°C until analysis. Then, triplicates digested amplification products were<br />
pooled together and purified using a QIAquick Nucleotide Removal Kit (QIAgen,<br />
Courtaboeuf, France) and quantified by spectrofluorimetry as for extracted DNA.<br />
Ten ng of bacterial ARISA or 1µL of archaeal T-RFLP purified products from each<br />
sample were combined separately with 10 µL Hi Di formamide and an ARISA internal<br />
LIZ1200 or T-RFLP LIZ600 standard (Applied Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France) before<br />
being heat treated (95°C, 5 min) and cooled on ice. ARISA or T-RFLP runs were performed<br />
on a 3730XL Capillary Genetic Analyser (Applied Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France),<br />
using a 50 cm capillary and standard Genemapper protocol, which detects the relative<br />
abundance of different sized labelled PCR products (Plateforme Genome-Transcriptome<br />
Pierroton INRA, <strong>Bordeaux</strong>-Aquitaine,<br />
www.pierroton.inra.fr/biogeco/site_pole_agro/genoseq.html). Results were read using the<br />
ABI Peak scanner software provided by Applied Biosystems (Courtaboeuf, France) where<br />
each profile of peaks in an electrophoregram defines bacterial or archaeal diversity<br />
fingerprint. Fluorescence data (peak areas and peak sizes) were exported to Microsoft Excel<br />
to allow the data analysis. Peak size values were rounded to the nearest whole number and<br />
ARISA peaks with a size inferior to 200 bp and T-RFLP peaks with a size inferior to 35 bp<br />
were considered as noise and excluded for analysis. Data were also transformed to abundance<br />
matrix.<br />
82
Statistical analyses<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
As bacterial and archaeal diversity analyses were performed on triplicate for each site,<br />
the three fluorescence intensities of each OTU per site were averaged to construct a bacterial<br />
and an archaeal OTU average relative abundance matrices. These 2 matrices were also laid<br />
end to end to generate a prokaryotic relative abundance matrix.<br />
From these matrices, Bray-Curtis similarities (BC) between sites were calculated from<br />
Primer software (PRIMER-E Ltd, Lutton, UK) according the following equation<br />
– – where OTUi,a is OTUi relative<br />
abundance in sample A and OTUi,b is OTUi relative abundance in sample B. Similarities were<br />
represented on non-multidimensional scaling (MDS) (Clarke and Warwick, 2001) On each<br />
MDS chart, every prokaryotic community was represented as one plot and the relative<br />
changes in community structure as the distances between the points. A stress value less than<br />
0.2 indicates a good representation of the BC distances between samples.<br />
Agglomerative hierarchical clustering based on Bray-Curtis similarity matrix was<br />
performed using Primer software to generate dendrogram showing the similarity among<br />
samples and allowing the determination of non a priori groups of sites.<br />
Statistical differences between a priori groups were tested using ANalysis Of<br />
SIMilarity (ANOSIM) a random permutation tests (Monte-Carlo test, 100,000 permutations)<br />
performed from similarity matrix (Kropf et al., 2004).<br />
An accumulation curve and the associated regression curve based on Michaelis-<br />
Menten equation was also designed a posteriori from the relative abundance matrix of all<br />
samples using Primer software.<br />
To estimate the diversity-level of each site, the Simpson indexes (D) were calculated<br />
as following: D = (SUM(NS/NT) 2 ) where NS represents the relative abundance of one OTU<br />
and NT the total number of OTU of the site.<br />
To compare differences between group in term of prokaryotic abundance, OTU<br />
richness or environmental data, Mann-Whitney tests were used when the set of data were<br />
unpaired and Wilcoxon when the set of data were paired. Tests were performed using the<br />
macro-command Merlin on Microsoft Excel software.<br />
83
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
SIMPER analysis was used to identify the OTU that contributed to the discrimination<br />
of sites allowing cluster differentiation. The overall significance of the difference between<br />
clusters is assessed by ANOSIM. The Bray-Curtis similarity measure is implicit to SIMPER.<br />
BIOENV analyses were used to find the combination that ‘best explains’ the OTU<br />
community patterns from a set of environmental parameters. BIOENV is based on the<br />
multiple correlations of Bray-Curtis similarities of community data and Euclidean distances<br />
of environmental data. The correlations reveal a combination of environmental variables that<br />
is more correlated to community similarity matrix. The Spearman R correlation coefficient of<br />
this test illustrates the strength of relationship. This analysis requires excluding strongly<br />
correlated parameters (R > 0.95) and the normalization of environmental data. Therefore,<br />
Spearman correlations among environmental parameters were tested using the macro-<br />
command Merlin on Microsoft Excel software in order to validate the environmental<br />
parameter selection prior to run the BIOENV analysis.<br />
RESULTS<br />
Significance of tests and correlation was considered at 5% level i.e. p value ≤ 0.05.<br />
The set of 29 sites selected in the inner part of Arcachon Bay provided contrasted<br />
subsets of physical and biogeochemical conditions regarding (Table 1): the emersion<br />
frequency, null for subtidal sites and ranging from 5.7 % (GV) to 51.5 % (CH) for intertidal<br />
sites ; median annual salinity ranging from 20.44 psu (PHI) to 32.98 psu (L) ; sediment<br />
granulometry e.g. median particle grain size ranging from 12,6 (J in April) to 462.8 (B on<br />
April) and the C:N ratio which is below detection limit for 7 sites and peak up to 30.5 (J in<br />
April). In April when data were avalaible, in intertidal area, 6 sites (CH, GH, M, N, P and Q)<br />
were colonized by Zostera noltii with densities ranging from 2.4 mg m -2 sediment at P to 25.1<br />
mg m -2 sediment at Q.<br />
No R-value of Spearman correlation higher than 0.95 was found among the selected<br />
parameters; as a consequence all the parameters could be kept to implement the BIOENV<br />
analyses.<br />
Abundances of prokaryotic cells ranged from 1.6 (L) to 6.8 10 8 cell.g -1 (I) in April and<br />
were significantly higher than September abundances which ranged from 1.0 (A) to 6.2 (R)<br />
10 8 cell.g -1 (Wilcoxon, p < 4 10 -3 ) (Table 1). Neither significant difference of abundances was<br />
84
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
observed among benthic macro-invertebrate habitats described in Blanchet (2004), nor<br />
between bare and Zostera noltii colonized sediments (Mann-Whitney, p > 0.05).<br />
Considering the whole set of samples collected in the 29 sites on the two sampling<br />
occasions, a total of 739 prokaryotic OTU was found ranging from 200 to 1196 bp size and 33<br />
to 649 bp size for bacteria and archaea, respectively. Among them, 440 bacterial and 258<br />
archaeal OTU were detected in April and 356 bacterial and 244 archaeal OTU in September.<br />
While most of the OTU (76%) were detected on both sampling occasion, significant<br />
differences were found between April and September prokaryotic communities (ANOSIM,<br />
R = 0.731, p < 0.001%). April and September community data were considered as temporal<br />
duplicates and analyzed separately hereafter.<br />
Accumulation curves, based on Michaelis-Menten regression, showed that a mean<br />
sampling of 6 sites in triplicate permits to estimate more than 75 % of theoretical total OTU<br />
richness of this ecosystem except for archaeal communities in April which required the<br />
sampling of 8 sites (Figure 2).<br />
Numbers of different OTU observed<br />
450<br />
375<br />
300<br />
225<br />
150<br />
75<br />
Figure 2: OTU-accumulation curves<br />
0 5 10 15 20 25 30 35<br />
Numbers of replicate samples<br />
Triangles and boxes with error bars represent the averages and SD of observed bacterial and archaeal OTU<br />
respectively as the samples are accumulated. These averages were obtained from 100,000 permutations of 29<br />
relative abundance matrices of OTU. Curves represent the curve regressions based on Michaelis-Menten<br />
equation. Black and gray symbols represent April and September data respectively.<br />
85
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
At site-scale, sediments harbored in April, a significant higher bacterial (S = 187 ± 27<br />
OTU cm -3 ; D = 0.04 ± 0.01) than archaeal (S = 79 ± 18 OTU cm -3 ; D = 0.1 ± 0.09) OTU<br />
richness (S) and Simpson diversity (D) (Wilcoxon test, p < 0.05); in September too, with S<br />
values of 148 ± 25 and 98 ± 20 OTU cm -3 and D values of 0.04 ± 0.01 and 0.1 ± 0.07 for<br />
bacterial and archaeal communities respectively (Wilcoxon test, p < 0.05).<br />
So-called rare OTU occurring in less than 10% of the investigated sites have<br />
represented 28 % of the 698 prokaryotic OTU in April and 26% of the 600 prokaryotic OTU<br />
in September.<br />
Co-occurrences of OTU were investigated by searching for correlation among 698<br />
OTU in April (600, in September). Significant correlation (Spearman, R value > 0.9) were<br />
only found for 432 out of 243253 possibilities (0,24%) in April and 521 out of 179700<br />
(0,29%) in September indicating low levels of OTU co-occurrences on the two sampling<br />
occasions.<br />
Fourteen bacterial and 12 archaeal OTU occurred in all the sampling sites in April; 17<br />
and 13 respectively in September. Among these OTU, 9 bacterial OTU (OTU# 266, 290, 320,<br />
322, 352, 470, 482, 528 and 636) and 5 archaeal OTU (OTU # 99, 153, 197, 265 and 493)<br />
occurred in April as in September.<br />
Intra-site Bray Curtis similarity ranged from 35% at the site I in September to 82% at<br />
the site PHI in September too, with a mean of 62 ± 13 %, for bacterial communities, and<br />
ranged from 25 % at the site PHI in April to 92 % at the site GS in April with a mean of<br />
68 ± 13 %, for archaeal communities. In April, no significant difference was observed<br />
(Wilcoxon test, p > 0.5) between bacterial and archaeal communities intra-site BC similarities<br />
while in September archaeal communities showed significantly higher (by a 1.2 fold) intra-<br />
site BC similarities (Wilcoxon test, p = 2.4 10 -4 )<br />
A priori analyses were performed to compare prokaryotic communities based on<br />
bacterial and archaeal relative abundance matrices, set end to end.<br />
Considering the 6 groups of sites defined based on benthic macro-invertebrate habitats<br />
described in Blanchet (2004), significant differences in the prokaryotic communities were<br />
recorded between groups in April (ANOSIM, R = 0.142, p = 0.042) and September<br />
(ANOSIM, R = 0.272, p = 0.002). More precisely, significant differences were found between<br />
intertidal and subtidal prokaryotic communities in April (ANOSIM, R = 0.2, p = 0.002) and<br />
86
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
September (ANOSIM, R = 0.5, p = 4 10 -5 ) (Figure 3A). Simpson indexes were significantly<br />
higher for the prokaryotic communities of intertidal sites than for the prokaryotic<br />
communities of subtidal sites in April (D, 0.03 ± 0.01 vs 0.05 ± 0.03) and September (D, 0.02<br />
± 0.00 vs 0.05 ± 0.03) (Mann-Whitney, p < 0.02).<br />
In the 17 intertidal sites, bare and Zostera noltii colonized sediments did not harbored<br />
significantly different prokaryotic communities (ANOSIM, p > 0.8) (Figure 3B). Consistenly,<br />
no significant differences in the Simpson index value was found between the two intertidal<br />
prokaryotic communities (D = 0.03 ± 0.01; Mann-Whitney, p > 0.2).<br />
.<br />
Bray-Curtis similarity (%)<br />
100<br />
75<br />
50<br />
25<br />
87<br />
Figure 3: Comparison of prokaryotic community<br />
structures from parameters described by Blanchet<br />
(2004) to structure the benthic macro-invertebrate<br />
communities.<br />
Light and dark gray histogram bars with error bars<br />
corresponded to intra-group similarities of<br />
prokaryotic communities; black histogram bars<br />
with error bars correspond to intergroup<br />
similarities of prokaryotic communities. Error bars<br />
represent standard deviation. Asterisks indicate<br />
statistical differences between intra-group and<br />
intergroup similarities when intra-group<br />
similarities were superior to inter-group<br />
similarities.<br />
A: Light gray: group of subtidal sites; dark gray:<br />
group of intertidal sites.<br />
B: Light gray: group of sites with Zostera noltii<br />
colonized sediment; dark gray: group of sites with<br />
bare sediment sites.<br />
Non a priori analyses were performed to compare prokaryotic communities based on<br />
bacterial and archaeal relative abundance matrices, set end to end.<br />
In April, a MDS plot of the BC similiraties calculated between the 29 prokaryotic<br />
communities allowed to distinguish two clusters of sites: cluster#1 included 10 sites (B, CS,<br />
D, GS, GV, H, I, K, L, X) with a mean BC similarity of 50.9 % ; cluster#2 included 17 sites<br />
(A, CH, CV, E, F, GH, J, N, O, P, PHI, Q, S, T, V, Y, Z) with an mean BC similarity of<br />
56.9 %. Sites M and R were outliers; clusters exhibited a 45% BC similarity (Figure 4A). The<br />
Simpson index was significantly lower in Group 1 (0.05 ± 0.03) than in Group 2 (D, 0.03 ±<br />
0.01) (Mann-Whitney, p < 0.03) especially due to the very low diversity in site B (D = 0.11)<br />
and CS (D = 0.8).<br />
0<br />
100<br />
75<br />
50<br />
25<br />
0<br />
April September<br />
April September<br />
A<br />
B
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Using Primer software a SIMPER analysis based on 698 OTU detected in April<br />
indicated that 6 bacterial and 14 archaeal OTU showed inter site variations in their relative<br />
abundances that explained 42% of the inter-group dissimilarity. Five bacterial and 8 archaeal<br />
OTU were ubiquitous. Among these, only one bacterial (# 322) and two archaeal OTU (#265<br />
and #385) showed higher abundance in Group 1 than in Group 2. For instance, the archaeal<br />
OTU #265 exhibited a mean relative abundance of 29.3 % in Group 1 and 8.3 % in Group 2<br />
and explained alone 10% of the inter-group dissimilarity.<br />
In september, a MDS plot of the BC similiraties calculated between the 29 prokaryotic<br />
communities allowed to distinguish two clusters of sites: cluster#3 included 10 sites (B, CS,<br />
D, E, F, GS, H, I, J, K) with a mean BC similarity of 58.0 % ; cluster#4 included 18 sites (A,<br />
CH, CV, GH, GV, L, M, N, O, P, PHI, Q, R S, T, V, Y, Z) with an mean BC similarity of<br />
62.0 %. The site X was an outlier; clusters exhibited a 48.7% BC similarity (Figure 4B). The<br />
Simpson index was significantly lower in Group 3 (0.05 ± 0.03) than in Group 4 (D, 0.02 ±<br />
0.00) (Mann-Whitney, p < 0.01).<br />
A SIMPER analysis based on 600 OTU detected in September indicated that 7<br />
bacterial and 11 archaeal OTU showed inter site variations in their relative abundances that<br />
explained 46% of the inter-group dissimilarity. Six of the bacterial OTU out of 7 and 7<br />
archaeal OTU out of 11 were ubiquitously found in September. Among these, 3 bacterial<br />
(#320, #322 and #636) and 5 archaeal OTU (#99, #153, #197, #265 and #493) occurred in<br />
April. Like in April, the archaeal OTU #265 exhibited a mean relative abundance of 36.2 % in<br />
Group 3 and 3.6% in Group 4, explaining a large part (16%) of the inter-group dissimilarity.<br />
88
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
2D Stress: 0.17<br />
2D Stress: 0.15<br />
89<br />
Figure 4: nMDS representation of<br />
prokaryotic communities patterns<br />
in April (A) and in September (B)<br />
based of Bray-Curtis similarity<br />
analyses and from all-OTU<br />
relative abundance matrices.<br />
Prokaryotic community of each<br />
site was represented by a plot.<br />
Gray diamonds represented sites<br />
of the Group 1; black diamonds,<br />
sites of the Group 2; gray circles,<br />
sites of Group 3 and black circles,<br />
sites of Group 4. Stress value<br />
indicates the relevance of graphic<br />
representation.<br />
A BIOENV analysis was performed using Primer software to identify those of the<br />
studied environmental parameters that explained the differences between groups.<br />
In April, a combination of five of the studied environmental parameters partially<br />
explained the prokaryotic community structure (R = 0.434, p < 2%): emersion frequency,<br />
annual median salinity, median particle grain-size, C:N ratio and depth of oxic/reduce<br />
interface. All environmental parameters but depth of the oxic/reduce interface exhibited<br />
significantly different values between the previously identified clusters of sites (Mann-<br />
Whitney test). The sites of cluster #1 were characterized by the highest values of median<br />
annual salinity (31.1 ± 1.0 ‰), median particle grain size (233.7 ± 167.8 µm) and C:N ratio<br />
(5.5 ± 5.7) (Figure 5).<br />
A<br />
B
Emersion frequency (%)<br />
C:N ratio<br />
60<br />
50<br />
40<br />
30<br />
20<br />
10<br />
0<br />
20<br />
15<br />
10<br />
5<br />
0<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Group Group 1 Group 2<br />
Group 1<br />
Group 2<br />
Sediment oxic/reduce<br />
interphase (cm)<br />
Figure 5: Comparison between groups of sites revealed in April, of environmental parameters shown by<br />
BIOENV analyses as structuring prokaryotic community patterns. For each chart, cross indicates the mean; bar,<br />
the median; the top of box, 75 th percentile; the bottom of box, 25 th percentile; top of tail, the highest value and<br />
the bottom of tail, the lowest values. Asterisks in superscript indicate statistical differences between groups at<br />
p = 0.05 level (Mann-Whitney).<br />
In September, a combination of five of the studied environmental parameters partially<br />
explained the prokaryotic community structure (R = 0.433, p < 2%): emersion frequency,<br />
median water current velocity, Trask index, water content and pelite content. All<br />
environmental parameters exhibited significantly different values between the previously<br />
identified clusters of sites (Mann-Whitney p < 0.05). The sites of cluster #3 were<br />
characterized by the highest values of emersion frequency (25.7 ± 1.4 %), median water<br />
current velocity (0.2 ± 0.1 m.s -1 ) and the lowest values of water (0.3 ± 0.1) and pelite content<br />
(0.3 ± 0.3 %) and Trask index (2.2 ± 0.9) (Figure 6).<br />
Water salinity median<br />
34<br />
32<br />
30<br />
28<br />
26<br />
24<br />
22<br />
20<br />
7<br />
6<br />
5<br />
4<br />
3<br />
2<br />
1<br />
0<br />
0<br />
Group 11 Group 2 2<br />
Group 1 Group 2 2<br />
Group 1 Group 22<br />
90<br />
Particle grain-size median<br />
(µm)<br />
500<br />
400<br />
300<br />
200<br />
100
Emersion frequency (%)<br />
Trask index<br />
Emersion frequency (%)<br />
Trask index<br />
60<br />
50<br />
40<br />
30<br />
20<br />
10<br />
0<br />
4<br />
3<br />
2<br />
1<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
0<br />
Group b Group c<br />
Group 4<br />
Group 3<br />
0.50,5<br />
0.40,4<br />
0.30,3<br />
0.20,2<br />
0.10,1<br />
Figure 6: Comparison between groups of sites revealed in September, of environmental parameters shown by<br />
BIOENV analyses as structuring prokaryotic community patterns. For each chart, cross indicates the mean; bar,<br />
the median; the top of box, 75 th percentile; the bottom of box, 25 th percentile; top of tail, the highest value and<br />
the bottom of tail, the lowest values. Asterisks in superscript indicate statistical differences between groups at p<br />
= 0.05 level (Mann-Whitney).<br />
To account for potential bias due to the randomness of rare OTU, similar<br />
complementary analyses were performed on matrices restricted to the subset of spatially<br />
ubiquitous OTU: 14 out of 440 bacterial and 12 out of 258 archaeal OTU in April and 17 out<br />
of 356 bacterial and 13 out of 244 archaeal OTU in September.<br />
Water current velocity (m.s -1 )<br />
Water content<br />
Water content<br />
Current speed median (m.s -1 )<br />
0<br />
0.8 0,8<br />
0,6<br />
0.6<br />
0.4 0,4<br />
0.2 0,2<br />
Groupe 1 Groupe 2<br />
Group 4<br />
0 0<br />
0<br />
Group b 4 Group c<br />
Group Groupe 1 4 Groupe 2<br />
Group b4 Group c<br />
Based on this dataset, April and September communities shared 8 out of 23 bacterial<br />
and 5 out of 20 archaeal OTU. Accordingly, prokaryotic communities showed significant<br />
differences in April and September (ANOSIM test, R = 0.948, p < 0.001%) (Figure 7). In<br />
April, the structure of the ubiquitous prokaryotic communities was explained by a<br />
combination of 5 environmental parameters (R= 0.474, p < 1%): emersion frequency, C:N<br />
ratio and the depth of oxic/reduce interface and these already explained the structure of the<br />
entire communities unlike longitude and SOC content. In September, emersion frequency,<br />
median water current velocity, Trask index, water content and pelite content explained the<br />
91<br />
Group 3<br />
% pelite<br />
1.01<br />
0.8 0,8<br />
0.6 0,6<br />
0.4 0,4<br />
0.2 0,2<br />
Group 3 Group 3 Group 3<br />
Pelite (%)
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
structure of ubiquitous prokaryotic communities (R= 0.489; p < 1%) fitting with the results of<br />
the analysis performed based on the whole prokaryotic communities.<br />
Discussion<br />
2D Stress: 0.13<br />
2D Stress: 0.11<br />
92<br />
Figure 7: nMDS representation of prokaryotic<br />
communities patterns in April (A) and in<br />
September (B) based of Bray-Curtis similarity<br />
analyses and from ubiquitous-OTU relative<br />
abundance matrices. Prokaryotic community of<br />
each site was represented by a plot. Gray<br />
diamonds represented sites of the Group 1;<br />
black diamonds, sites of the Group 2; gray<br />
circles, sites of Group 3 and black circles, sites<br />
of Group 4. Stress value indicates the<br />
relevance of graphic representation<br />
In this study, one goal was to enlarge the knowledge of prokaryotic diversity at<br />
ecosystem-scale in the Arcachon Bay and that required handling a large number of samples.<br />
With this aim capillary electrophoresis coupled fingerprinting methods such as ARISA<br />
A<br />
(Fisher and Triplett, 1999) and T-RFLP (Avaniss-Aghajani et al., 1994) are especially<br />
adapted methodologies. Both are currently used for estimating richness and community<br />
composition (Danovaro et al. 2009; Edlund et al., 2008) although the 16S – 23S intergenic<br />
transcribed spacer (ITS) size polymorphism that is assessed by ARISA is claimed to be the<br />
best fit to the bacterial species taxonomic level (Danovaro, 2005). In contrast archaeal<br />
diversity can hardly be approached by ARISA as some archaeal ITS possess no ITS (Leuko et<br />
al., 2007). For all this reasons bacterial and archaeal community structures were respectively<br />
assessed by ARISA and T-RFLP in the present study. Merging ARISA and T-RFLP OTU in a<br />
B
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
single matrix joined heterogeneous taxonomic proxies but intended to consider the entire<br />
prokaryotic communities in one attempt. The quite low percent of correlated OTU suggested<br />
an absence of redundancy of bacterial and archaeal taxa as a probable consequence of the<br />
specificity of the amplification protocols. There is no simple relationship between the<br />
occurrence of a bacterial or archaeal species and the number and types of retrieved OTU<br />
(Klappenbach et al., 2000). Consistent with the observation of Hewson and Fuhrman (2007),<br />
the quite low percent of correlated OTU (
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
higher diversity (D’ = 0.03) of prokaryotic community cluster #2 and #4 in April and<br />
September respectively.<br />
The bacterial OTU richness represented more than 148 OTU per cm 3 of surface<br />
sediment in each site of the Arcachon Bay on the two sampling occasions. This is consistent<br />
with the magnitude of OTU numbers reported elsewhere (e.g. Hewson and Fuhrman, 2007;<br />
Borin et al., 2009). Archaeal OTU exhibited significantly lower OTU richness in sediment.<br />
This could be related to their densities in the surface sediments where they were reported to<br />
be less abundant than bacterial cells (Molari et al., 2012). Accumulation curves, based on<br />
Michaelis-Menten equation showed that sampling 6 sites permitted to estimate 75 % of<br />
theorical total OTU richness, suggesting low gamma diversity within the 180 km 2 of this<br />
ecosystem. According to Whittaker's multiplicative law, gamma diversity is the product of<br />
alpha and beta diversity (Jost, 2007). The low gamma diversity of Arcachon Bay can be<br />
explained by the low beta diversity observed due to the presence of only two prokaryotic sub-<br />
communities per sampling time.<br />
The prokaryotic communities were composed by an important part of rare OTU<br />
(>25%). These OTU and their role in microbial ecology is an actual and controversial subject<br />
especially with the expansion of next generation massive sequencer (Gobet et al., 2010).<br />
These OTU are randomly present and consequently can be considered as artefacts (Kunin et<br />
al., 2010). In fact, our results showed that if the analysis of beta diversity was performed<br />
based only on ubiquitous-OTU similarity matrix, the clustering pattern was the same that<br />
from analyze of all-OTU similarity matrix. We also observed a high correlation between<br />
ubiquitous-OTU similarity matrix and all-OTU similarity matrix, consistent with the SIMPER<br />
test between groups that revealed the preponderant role of ubiquitous OTU in the clustering<br />
discrimination. Moreover, the omission of rare OTU unveiled longitude as a factor controlling<br />
the ubiquitous prokaryotic community spatial pattern. But others authors support the<br />
importance of these rare OTU in microbial ecology defining them as the “rare biosphere”<br />
(Galand, 2009; Pedros Alio, 2006; Sogin et al., 2006). Analyses of these sub-communities<br />
revealed on the one hand the presence of ubiquitous OTU and the scarcity of group-dependent<br />
OTU which questioned about the presence of true habitat dependent-OTU and consequently<br />
to the selection of OTU by habitat. These results fitted to the cosmopolitan theory. On the<br />
other hand, the ubiquitous OTU abundances showed variations between the two habitats<br />
fitting to the niche assemble theory. Differences of environmental conditions could lead to a<br />
shift in the communities with the predominant development of the most competitive OTU<br />
94
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
within each habitat. Emersion percent, granulometric parameters and salinity were revealed as<br />
structuring the prokaryotic communities of the Arcachon Bay sediment in April as in<br />
September except for the salinity that appeared as a controlling factor only in April. This is<br />
consistent with the increased of the Leyre river inputs during this spring rainfall period which,<br />
by a higher contribution, could become both a significant source of allochtonous prokaryotes<br />
as an osmotic selection factor via a decreasing of surrounding water salinity (Crump et al.,<br />
2004; Prieur et al., 1987). This is especially true in the sediment of the site close to the Leyre<br />
mouth that showed a continental particulate organic matter isotopic signatures (Dubois et al.<br />
in press) and consequently could be one of the hypothesize explaining the low diversity of the<br />
site B (D = 0.11).<br />
In parallel of our study, identification and numeration of macroinvertebrate organisms<br />
were realized in the same sites on the same sampling occasions (not presented data, Dubois et<br />
al. pers. comm.). Bray-Curtis similarity matrices of macroinvertebrate and prokaryotic<br />
communities appeared to be correlated one with the other (RELATE, R = 0.267 in April;<br />
R = 0.41 in September; p < 0.02 %). These results highlighted the links between the two kinds<br />
of communities. Sharing the same habitat both communities could present (i) direct<br />
interactions as trophic relationship (e.g. worms ingesting the sediment and the associated<br />
prokaryotes and excreting pseudo-feces and associated prokaryotic microflora) or symbiosis<br />
interactions (commensalism, parasitism or mutualism) (Prieur, 1991) but also (ii) indirect<br />
interactions via the modification of sediment habitat by bioturbation, that could lead to a<br />
change in prokaryotic communities (Bertics and Ziebis, 2010). The interaction between<br />
prokaryotic communities, the macrofauna biocenosis and the characteristics of their biotope<br />
are extremely complex due to high diversified interactions among them, and the difficulty to<br />
quantify an important number of abiotic and biotic parameters describing the habitat.<br />
CONCLUSION<br />
This study intended to describe the bacterial and archaeal community diversity in a<br />
transient ecosystem and understand the environmental key parameters driving their patterns<br />
using molecular approaches. Our results showed that Arcachon Bay sediment harbored a low<br />
gamma diversity of prokaryotes, composed by two-third of bacteria and a third of archaea.<br />
95
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
This low gamma diversity could be explained by the relative homogeneity of the<br />
habitat due to sediment reworking by hydrodynamics. Consequently, only two prokaryotic<br />
sub-communities were differentiated in April as in September by emersion frequency and<br />
granulometric parameters. Despite their large distribution area and their high density covering<br />
the intertidal sediment, Zostera noltii did not appear as a driver of prokaryotic communities;<br />
their influence on microbial activity could be only localized around rhyzosphere at millimeter<br />
scale. Finally, prokaryotic community patterns appeared to be partially controlled by the same<br />
environmental parameters as benthic macrofauna organisms.<br />
Acknowledgements<br />
This work was performed within the scope of the scientific programs ORIQUART<br />
(EC2CO-PNEC). G. Meisterhans is funded by a doctoral fellowship of the Region Aquitaine.<br />
The authors are grateful to Franck Salin (INRA, Pierroton) for ARISA analysis, Claude<br />
Courties (<strong>Université</strong> Pierre et Marie Curie, Banyuls sur Mer) for cytometry analysis. We also<br />
thank the sailors Francis Prince and Laurent Letort, P. Lebleu, B. Gouilleux, A. Garcia, L.<br />
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samples processing.<br />
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Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
2. Dynamique spatiale inter-écosystème<br />
2.1 Introduction<br />
Nous constatons que même au sein d’un écosystème prétenduement stratifié<br />
(e.g. gradients continentaux, tidaux) comme le Bassin d’Arcachon, les assemblages répondent<br />
finalement à l’habitat au sens large et ne réagissent que très peu au gradient chimique. Qu’en<br />
est-il à l’inverse si l’on compare des habitats similaires (sédiments vaso-sableux structurés par<br />
des apports en matière organique continentale) au sein de différents hydrosystèmes.<br />
Dans ce contexte, et au moyen d’une analyse de la structure des communautés<br />
bactériennes des sédiments à différentes échelles spatiales horizontale ou verticale allant du<br />
centimètre à la centaine de kilomètres, nous avons recherché des différences habitat-<br />
dépendant à l’échelle intra-écosystème et/ou entre écosystèmes. Afin de dissocier plus<br />
facilement le rôle des facteurs écologiques de celui de l’éloignement géographique, nous nous<br />
sommes basés sur une comparaison de trois écosystèmes (le Bassin d’Arcachon, la Vasière<br />
Ouest-Gironde, et l’estuaire de la Gironde).<br />
2.2 Sites d’étude et méthodologies<br />
2.2.1 Sites d’étude<br />
Au cours de ces travaux, nous nous sommes intéressés à trois écosystèmes situés dans le<br />
Golfe de Gascogne au sud-ouest de la France: le Bassin d’Arcachon décrit précédemment<br />
(chapitre I, partie 6.2 et chapitre II partie 1), la vasière Ouest-Gironde (VOG) et l’estuaire de<br />
la Gironde (4°20’ N, 0°45’W).<br />
2.2.1.1 La Vasière Ouest-Gironde<br />
La VOG est une couche sédimentaire de 290 x 10 6 tonnes de dépôts majoritairement vaso-<br />
argileux (> 75% ; Lesueur, 1992), s’étendant sur 420 km 2 au niveau du plateau continental du<br />
Golfe de Gascogne (Figure II.1). Son épaisseur moyenne de 4 m (Lesueur, 1992) résulte des<br />
processus de sédimentation des apports terrigènes de l’estuaire de la Gironde estimé à<br />
1.5 x 10 6 tonnes par an (Castaing and Jouanneau, 1987). Emportées par les courants, les<br />
matières en suspension terrigènes viennent s’accumuler dans la zone septentrionnale de la<br />
VOG. Puis environ 35% de la matière temporairement stockée (0.9 x 10 6 tonnes par an) est<br />
remise en suspension et se dispersent sous l’action de courants advectifs selon un gradient<br />
Nord-Est/ Sud-Ouest (Jouanneau et al., 1999). Il en résulte une différence de composition<br />
103
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
sédimentaire avec d’Ouest en Est une diminution de la teneur en particules fines au profit de<br />
la fraction sablo-vaseuse (Jouanneau et al., 1989). La teneur en carbone organique y est faible<br />
(0,8%), et la fraction labile, qui n’excède pas 10% du carbone organique total, proviendrait<br />
principalement de la biomasse en elle-même. En effet la part détritique sst rapidement<br />
incorporée dans le matériel vivant, et ne s’accumulerait donc pas (Relexans et al., 1992).<br />
Cependant un apport de matière fraîche (pic de chlorophylle a et de matière organique labile)<br />
au niveau de la zone occidentale de la VOG traduit la présence d’un gradient spatial Nord-Est/<br />
Sud-Ouest de labilité de la matière organique pouvant structurer les peuplements benthiques<br />
(Relexans et al., 1992). Autres facteurs structurant les peuplements, les processus de<br />
remaniement sédimentaire (bioturbation/ hydrodynamique) sont à l’origine d’une absence de<br />
gradients physiques et chimiques verticaux sur plusieurs centimètres de profondeur ainsi que<br />
de la présence de chlorophylle a au niveau de strates inférieures à 10 cm (Relexans et<br />
al., 1992).<br />
Stations Profondeur (m) Latitude N Longitude O<br />
V1 35 45°46'035 1°40'274<br />
V3 55 44°44'979 1°41'560<br />
V4 67 45°35’808 1°51’918<br />
Figure II.1 : La Vasière Ouest-Gironde (France):localisation des sites de prélevements V1,<br />
V3 et V4.<br />
104<br />
Estuaire de la<br />
Gironde
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
2.2.1.2 L’estuaire de la Gironde<br />
L’estuaire de la Gironde est le plus vaste estuaire français (Figure II.2), et le principal<br />
exutoire du Bassin Aquitain. Cet écosystème apparait comme un bon modèle d’étude des<br />
estuaires turbides par sa forte concentration en matières en suspension, pouvant dépasser les<br />
1 g.L -1 (Glangeaud, 1938), limitant ainsi la production primaire autochtone (Goosen et<br />
al., 1999). Ce système apparait donc globalement hétérotrophe (Heip et al., 1995), la<br />
dégradation de la matière organique (respiration hétérotrophe) y étant favorisée. Inversement,<br />
les biomasses phytoplanctoniques y sont faibles en comparaison avec les autres estuaires<br />
Nord Européens (Lemaire et al., 2002), le microphytobenthos contribuerait donc<br />
majoritairement à la production primaire (Irigoien, 1997). La balance production primaire /<br />
respiration hétérotrophe influe sur la disponibilité en O2 et par conséquent sur les maillons<br />
trophiques supérieurs.<br />
Phare<br />
Richard<br />
Figure II.2: Estuaire de la Gironde : positionnement des sites d’échantillonnage en fonction<br />
des secteurs halins définis par Rince (1983).<br />
105<br />
Saint<br />
Christoly<br />
Lamarque
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
2.2.2 Echantillonnages<br />
Vingt neufs sites ont été échantillonnés au niveau de Bassin d’Arcachon en Avril et<br />
Septembre 2009 et présentés précédemment (chapitre II-1) (Tableau II.1).<br />
Ecosystème<br />
Bassin<br />
d'Arcachon<br />
Vasière Ouest-<br />
Gironde<br />
Estuaire de la<br />
Gironde<br />
Tableau II.1 : Nombre et répartition des échantillons au sein des trois écosystèmes<br />
étudiés.<br />
Trois stations de la Vasière Ouest Gironde (V1, V3 et V4) ont été échantillonnées en<br />
juillet 2010 à bord du navire océanique le Côte de la Manche, au cours de la campagne<br />
BIOMIN1 (Figure II.1). Les prélevements ont été réalisés le long d’un gradient spatial vertical<br />
entre l’interface colonne d’eau/sédiment et 10 centimètres de profondeur (7 horizons: 0-10 ;<br />
10-20 ; 20-30 ; 30-50 ; 50-70 et 70-100 mm) et le long d’un gradient spatial horizontal de<br />
maturité de la matière organique.<br />
Les sédiments ont été échantillonnés en mars 2010 et juin 2011, au niveau de l’horizon de<br />
surface (0-5 mm) et au niveau d’un horizon plus profond (30-50 mm), sur trois sites soumis à<br />
des intrusions halines (Figure II.2) :<br />
Nombre de<br />
stations<br />
Nombre de<br />
carottes<br />
(i) le site « Lamarque » situé dans le haut estuaire, au niveau de la zone oligohaline<br />
dont la salinité moyenne est comprise entre 0,5 et 5 PSU<br />
(ii) le site « Saint Christoly », situé dans l’estuaire médian, au niveau de la zone<br />
mésohaline dont la salinité moyenne est comprise entre 5 et 18 PSU<br />
(iii) le site « Phare Richard », situé dans le bas estuaire, au niveau de la zone<br />
polyhaline dont la salinité moyenne est comprise entre 18 et 30 PSU<br />
106<br />
Nombre<br />
d'horizons<br />
Nombre de<br />
dates<br />
29 3 1 2<br />
3 3 7 1<br />
3 3 2 1
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Sur chaque site, trois carottes ont été prélevées manuellement ou à l’aide de carottiers<br />
multitubes (échelle décimétrique) et traitées uniformément (triplicats d’échantillonnage). Pour<br />
chaque carotte, deux prélèvements de 1cm 3 de sédiments ont été réalisés dans chaque horizon,<br />
préalablement homogénéisé puis conservés à -80°C soit dans un tampon de préservation de<br />
l’ADN pour des analyses de la diversité bactérienne en ARISA soit dans du formol-EMNF<br />
pour des analyses d’abondance bactérienne en cytométrie en flux (chapitre II.1).<br />
2.2.3 Analyse des communautés bactériennes<br />
Pour chaque échantillon de sédiment, une mesure de l’abondance bactérienne a été<br />
réalisée par cytométrie en flux au sein de la plateforme Cytométrie-Imagerie de Banyuls sur<br />
mer (France) après purification de la fraction cellulaire sur gradient de Gentodenz®<br />
(chapitre II.1).<br />
De même, une analyse de la diversité des communautés bactériennes a été réalisée en<br />
collaboration avec la plateforme Genome-transcriptome de Pierroton (INRA de <strong>Bordeaux</strong>)<br />
après extraction et purification de l’ADN total (Chapitre II.1).<br />
2.2.4 Analyses statistiques<br />
A partir des profils d’ARISA obtenus, un traitement de données a été réalisé (Chapitre<br />
II.1), permettant de déterminer un optimal divisor (Osborne et al., 2006) à 1/1000.<br />
(i.e. élimination des pics dont l’aire contribue pour moins de 1/1000 ème de l’aire totale de<br />
l’ensemble des pics). Une procédure de binning selon Ramette (2009) via l’utilisation de<br />
l’algorithme « interactive binner » (http://www.ecology-research.com) sous le logiciel R<br />
(http://cran.r-project.org/) a également été appliquée. La valeur de fenêtre a été estimée à<br />
2 ± 0.1 (WS : 2 ; Sh : 0.1). A partir de la matrice d’abondance relative obtenue, une matrice<br />
de similarité de Bray-Curtis a été calculée via le logiciel Primer 6.0 (PRIMER-E Ltd). La<br />
significativité et l’amplitude des différences de structure des communautés bactériennes de<br />
groupes d’échantillons définis a priori ont été déterminées par ANOSIM sous le logiciel<br />
Primer 6.0 (PRIMER-E Ltd).<br />
Les significativités des différences d’abondances bactériennes et de richesse en OTU des<br />
communautés bactériennes ont été déterminées (i) par ANOVA de Mann-Whitney lorsque 2<br />
groupes d’échantillons non-appariés étaient comparés ou (ii) par ANOVA de Kruskall-Wallis<br />
107
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
ou de Friedman lorsque 2 groupes d’échantillons indépendants ou appariés étaient comparés.<br />
Ces tests ont été réalisés à l’aide de la macro-commande Merlin sur Excel 2007. Le seuil de<br />
significativité retenu était de 0.05 ; une valeur inférieure à 0.01 indiquant une significativité<br />
importante.<br />
2.3 Résultats<br />
2.3.1 Abondance et structure des communautés bactériennes du Bassin d’Arcachon<br />
Les principaux résultats de l’analyse des communautés bactériennes du Bassin<br />
d’Arcachon sont présentés au niveau du chapitre II.1.<br />
L’analyse de la structure génétique des communautés bactériennes des sédiments de<br />
surface a mis en évidence la présence de deux types de communautés bactériennes l’une<br />
peuplant les sédiments intertidaux vaso-sableux hétérogènes, la seconde peuplant les<br />
sédiments subtidaux sablo-vaseux homogènes.<br />
d’abondance.<br />
Ces deux communautés bactériennes ne présentent pas de différence significative<br />
2.3.2 Abondance et structure des communautés bactériennes de la VOG<br />
Pour les 63 échantillons confondus, l’analyse de la diversité génétique bactérienne<br />
montre la présence de 295 OTU de taille variant de 200 à 1122 pb. Sur le site V1, 266 OTU<br />
ont été observées dont 3 % présentaient, indépendamment de l’horizon, un caractère constant<br />
(présentes dans tous les réplicats) et 24 % un caractère rare (c'est-à-dire présentes dans moins<br />
de 10% des réplicats). Sur le site V3, 194 OTU ont été observées dont 14 % d’OTU<br />
constantes et 64 % d’OTU rares. Sur le site V4, 224 OTU ont été observées dont 4 % d’OTU<br />
constantes et 54% d’OTU rares. Parmi elles, 166 OTU soit 56 % étaient présentes sur les trois<br />
sites échantillonnés dont seulement 2 OTU ubiquistes (OTU 308 et OTU 348) c'est-à-dire<br />
présentes dans tous les réplicats de toutes les stations.<br />
L’analyse des similarités de Bray-Curtis dont les différences sont représentées sur un<br />
MDS (Figure II.3), met en évidence une différence significative (2way-ANOSIM, R = 0.36 ;<br />
p < 0.01) de la structure des communautés bactériennes des trois sites avec une différence<br />
plus marquée pour le site V1 (Tableau II.2). Aucune différence significative de la structure<br />
108
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
des communautés bactériennes n’a été observée entre les horizons quelle que soit la station<br />
(2way-ANOSIM, p>0.05).<br />
Figure II.3 : Structure des communautés bactériennes de la VOG déterminée par ARISA :<br />
comparaison des similarités de Bray-Curtis représentées sur un MDS.<br />
Site<br />
Valeur du R de<br />
l'ANOSIM<br />
V1 vs V3 0.37<br />
V1 vs V4 0.39<br />
V3 vs V4 0.41<br />
Tableau II.2 : Valeur de R de l’ANOSIM (100000 permutations) basée sur la comparaison<br />
des similarités de Bray-Curtis entre les sites V1, V3 et V4 de la VOG.<br />
Les mesures ayant été réalisées en triplicat, pour chacun des 7 horizons par site, la<br />
variabilité moyenne intra-site a pu être calculée à partir de la matrice de similarité de Bray-<br />
Curtis. Cette variabilité est significativement plus faible à V1 (40 ± 16 %) qu’à V3 (59 ±<br />
11 %) et V4 (60 ± 17 %) (Mann-Whitney, p < 0.05).<br />
En parallèle l’abondance procaryotique a été mesurée par cytométrie en flux. La<br />
comparaison inter-site des abondances d’un même horizon, n’a pas mis en évidence de<br />
109<br />
V1:<br />
V3: +<br />
V4: ×<br />
2D Stress: 0,12<br />
Stress : 0.12
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
différence d’abondance entre les 3 sites (Friedman, p > 0.05). En revanche, une diminution<br />
significative de l’abondance, le long de la colonne sédimentaire a été observée, quelque soit le<br />
site avec une abondance moyenne de 39.10 7 ± 16.10 7 cell.g -1 de sédiment à l’interface<br />
eau/sédiment et de 9.10 7 ± 6.10 7 cell.g -1 sédiment au niveau de l’horizon 70-100 mm.<br />
2.3.3 Abondance et structure des communautés bactériennes de l’estuaire de la Gironde<br />
A partir des profils d’ARISA, une analyse de la diversité génétique bactérienne a été<br />
réalisée pour les échantillons prélevés en mars 2010 et uniquement pour les sites Lamarque et<br />
Phare Richard. En effet aucun amplificon n’a pu être obtenu par PCR pour les échantillons<br />
des deux horizons du site Saint Christoly.<br />
L’analyse des similarités de Bray-Curtis a mis en évidence une différence significative<br />
(2way-ANOSIM, R = 0.463; p < 0.03) de la structure des communautés bactériennes des deux<br />
sites avec une différence plus marquée pour l’horizon 30-50 mm [ANOSIM, R = 0.852,<br />
p < 0.1, valeur non significative due au faible nombre de réplicats et par conséquent au<br />
nombre de permutations possibles (10)]. Le site Phare Richard a montré une structure de<br />
communautés bactériennes différente entre les horizons (ANOSIM, R= 0.63, p < 0.1),<br />
contrairement au site Lamarque (ANOSIM, R= 0.037, p = 0.7).<br />
Les abondances des procaryotes sur les 3 sites d’étude, ont été mesurées en mars 2010<br />
et juin 2011. Les résultats sont présentés sous forme d’un histogramme (Figure II.4)<br />
différenciant les abondances procaryotes en cell.g -1 de sédiment en fonction des sites<br />
échantillonnées et des horizons étudiés.<br />
Lorsque l’on considère l’horizon sédimentaire, aucune différence significative<br />
d’abondance procaryote n’a été observée entre les deux dates échantillonnées, à l’exception<br />
du site Phare Richard dont l’horizon 30-50 mm présentait une abondance procaryote plus<br />
élevée en mars 2010 qu’en juin 2011 (0.68 ± 0.17 x 10 7 vs 0.20 ± 0.10 x 10 7 cell.g -1 de<br />
sédiment ; Mann-Whitney, p > 0.05).<br />
En mars 2010, seul le site Saint Christoly montre une variation spatiale verticale<br />
d’abondance procaryote, présentant avec une abondance significativement plus élevée dans<br />
l’horizon 0-5 mm que dans l’horizon 30-50 mm (Mann-Whitney, p < 0.05). Une variation<br />
110
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
spatiale horizontale a été observée au niveau de l’horizon 30-50, le site Lamarque hébergeant<br />
une plus forte abondance procaryote (1.2 ± 0.4 x 10 7 cell.g -1 de sédiment) que le site Phare<br />
Richard (0.68 ± 0.17 x 10 7 cell.g -1 de sédiment). Ce site hébergeait une plus forte abondance<br />
procaryote que le site Saint Christoly (0.070 ± 0.022 x 10 7 cell.g -1 de sédiment) (Mann-<br />
Whitney, p < 0.05). En revanche aucune variation d’abondance procaryote, entre site, n’a été<br />
observée pour l’horizon 0-5 mm (Kruskall-Wallis test, p > 0.05) avec une valeur d’abondance<br />
procaryote moyenne de 1.5 ± 0.7 x 10 7 cell.g -1 de sédiment.<br />
En juin 2011, les trois sites échantillonnés ont montré également une variation spatiale<br />
verticale d’abondance procaryote, l’horizon 0-5 mm présentant une abondance<br />
significativement plus élevée (1.3 ± 1.3 x 10 7 cell.g -1 de sédiment) que l’horizon 30-50 mm<br />
(0.27 ± 0.37 x 10 7 cell.g -1 de sédiment). Aucune différence significative d’abondance<br />
procaryote, n’a été observée entre le site le plus en amont (Lamarque) et celui le plus en aval<br />
(Phare Richard), pour les deux horizons étudiés (Mann-Whitney, p > 0.05). En revanche, le<br />
site médian, Saint Christoly, présentait des abondances procaryotes significativement plus<br />
faibles que les deux autres sites (Mann-Whitney, p < 0.05) aussi bien pour l’horizon 0-5 mm<br />
(0.49 ± 0.13 x 10 7 vs 1.7 ± 1.4 x 10 7 cell.g -1 de sédiment) que pour l’horizon 30-50 mm (0.064<br />
± 0.023 x 10 7 vs 0.037 ± 0.042 x 10 7 cell.g -1 de sédiment) (Figure II.4).<br />
111
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Figure II.4 : Abondance des procaryotes hétérotrophes en fonction des sites<br />
échantillonnés et des horizons étudiés. La : Lamarque, St : Saint Christoly, Ri : Phare<br />
Richard<br />
2.3.4 Comparaison des trois écosystèmes<br />
L’ensemble des jeux de données correspondant aux trois systèmes étudiés ont été mis en<br />
commun afin de pouvoir analyser les patrons de diversité bactérienne le long d’un gradient de<br />
distance géographique.<br />
Ri<br />
St<br />
La<br />
0,00E+00 1,00E+07 2,00E+07 3,00E+07 4,00E+07 5,00E+07<br />
Ri<br />
St<br />
La<br />
0,0E+00 1,0E+07 2,0E+07 3,0E+07 4,0E+07 5,0E+07<br />
En préambule il faut noter que la disparité des jeux de données limite leurs interprétations.<br />
Le nombre d’échantillons par écosystème est très différent entre les trois écosystèmes étudiés<br />
(i.e. 174 échantillons pour le Bassin d’Arcachon vs 63 échantillons pour la VOG vs 18<br />
échantillons pour l’estuaire de la Gironde). Aucun réplicat temporel n’a été réalisé, hormis<br />
pour le Bassin d’Arcachon (duplicat). De plus, si des descripteurs communs ont été analysés,<br />
les outils/méthodes utilisés pour les caractériser diffèrent entre les trois écosystèmes.<br />
112<br />
Juin 2011<br />
Mars 2011<br />
Abondance procaryotes (cell.g -1 de sédiment)<br />
0-5mm<br />
30-50mm
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
L’analyse des similarités de Bray-Curtis entre l’ensemble des communautés<br />
bactériennes, dont les différences sont représentées par un MDS (Figure II.5), a mis en<br />
évidence une différence significative (ANOSIM, R = 0.508 ; p < 0.01) de la structure des<br />
communautés bactériennes des trois écosystèmes. Les comparaisons entre les écosystèmes<br />
deux à deux ont montré une différence plus marquée (i.e. valeur du R de l’ANOSIM plus<br />
grande) entre les communautés bactériennes de l’estuaire de la Gironde et celles des deux<br />
autres écosystèmes (Estuaire de la Gironde vs VOG : ANOSIM, R = 0.833 ; p 0.05).<br />
VOG<br />
Bassin d’Arcachon<br />
Estuaire de la Gironde<br />
Figure II.5: MDS représentant les différences de structures des communautés bactériennes<br />
des sédiments des trois écosystèmes étudiés, basé sur l’analyse des similarités de Bray-Curtis.<br />
113<br />
2D Stress: 0,22<br />
Stress : 0.22
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Figure II.6 : Relation « distance-decay » appliquée aux communautés bactériennes du Bassin<br />
d’Arcachon, de la VOG et de l’Estuaire de la Gironde<br />
2.4 Discussion<br />
Similarité de Bray-Curtis (%)<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
L’étude de ces trois écosystèmes nous a permis de comparer les patrons de diversité<br />
des communautés bactériennes à diverses échelles géographiques.<br />
L’analyse de 255 échantillons de sédiments provenant de 34 stations de trois<br />
écosystèmes, pose d’abord la question de la dominance/rareté des OTU au sein des<br />
communautés bactériennes.<br />
0<br />
Les communautés bactériennes des trois écosystèmes étudiés sont composées d’une<br />
importante proportion d’OTU rares souvent supérieure à 50%. La présence systématique de<br />
quelques OTU avec de fortes abondances relatives au sein de chaque site, contribue jusqu’à<br />
46 % de l’abondance totale. Ces OTU peuvent être qualifiées d’OTU dominantes au sein de<br />
leurs communautés respectives (Figure II.7).<br />
Similarité de Bray-Curtis = -0,0935 distance géographique + 38<br />
0 20 40 60 80 100 120 140 160<br />
Distance géographique (km)<br />
114
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
Abondance relative au<br />
sein d’un échantillon (%)<br />
50<br />
40<br />
30<br />
20<br />
10<br />
0<br />
OTU<br />
dominantes<br />
1 10 100 1000 10000 100000<br />
Nombre d’OTU<br />
Figure II.7: Dominance ou rareté des OTU au sein des communautés bactériennes<br />
Ce type de structure de communautés apparait comme classique et suit les modèles<br />
structuraux observés aussi bien chez les macro-organismes (Grime, 1997) que chez les micro-<br />
organismes (Hughes et al., 2001; Zhou et al., 2002). Cependant cette diversité d’espèces<br />
(OTU) rares chez les micro-organismes est bien supérieure à celle observée chez les macro-<br />
organismes amenant Sogin et al. (2006) à introduire la notion de « biosphère rare ». La<br />
présence de ces OTU rares et leurs rôles potentiels sont très controversés. En effet Kunin et al.<br />
(2010) considèrent ces OTU comme un artéfact car elles présentent un caractère aléatoire.<br />
D’autres auteurs comme Galand (2009), Pedros Alio (2006) ou Sogin et al. (2006) soutiennent<br />
l’hypothèse que ces OTU assureraient une fonction encore méconnue au sein des<br />
écosystèmes. L’une de ces fonctions pourrait être liée à la capacité de résilience des<br />
écosystèmes (Grime, 1997; Sogin et al., 2006). Cependant, si la « biosphère rare » peut<br />
présenter un fort intérêt lorsque l’on s’intéresse à la diversité fonctionnelle d’une<br />
communauté, l’approche « Multivariate Cutoff Level Analysis (MultiCoLA) de Gobet et al.<br />
(2010) a montré qu’en éliminant 35-40% des OTU rares obtenus par pyroséquencage, les<br />
patrons écologiques sont maintenus, montrant la robustesse des approches de diversité β à la<br />
présence (ou non présence) de ces OTUs rares. Notre analyse par ARISA et T-RFLP de la<br />
dynamique spatiale des communautés procaryotes du Bassin d’Arcachon, nous amène<br />
également à la même conclusion. En effet l’analyse faite à partir des variations d’abondances<br />
relatives des 10-20 OTU ubiquistes au sein de l’écosystème, génère des patrons identiques à<br />
ceux obtenus à partir de l’analyse du jeu de données complet comportant 739 OTU.<br />
115<br />
VOG<br />
Vasiere<br />
Bassin d’Arcachon Bassin d'arcachon<br />
Estuaire de la estuaire Gironde<br />
OTU rares
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
L’ensemble de ces résultats amène donc à réfléchir sur l’utilité de techniques de séquençage<br />
massif qui génèrent des jeux de données complexes à analyser, lorsque l’on s’intéresse<br />
uniquement à la diversité β des communautés procaryotes.<br />
A l’échelle locale, les paramètres influant sur la dynamique spatiale horizontale des<br />
communautés bactériennes apparaissent semblables pour les trois écosystèmes étudiés.<br />
La qualité de la matière organique est l’un de ces paramètres. En effet l’étude des<br />
similarités entre les communautés bactériennes des trois sites de la VOG montre que le site<br />
V1 se distingue fortement des sites V3 et V4. Les flux benthiques totaux mesurés en parallèle<br />
montrent une décroissance de V1 à V4 indiquant une dégradation de la matière organique<br />
provenant des rejets continentaux de la Gironde (Deflandre, 2011). Il en résulterait une<br />
diminution de la labilité de la matière organique disponible à la dégradation sur les sites V4 et<br />
V3 par rapport à V1. De plus la mesure du rapport chlorophylle a / (chlorophylle a +<br />
phéophytine a), descripteur de la qualité de la matière organique végétale, montre la présence<br />
de matière végétale plus labile à la station V1 qu’aux deux autres stations (Deflandre, 2011).<br />
La qualité de la matière organique disponible à l’assimilation par les bactéries pourrait alors<br />
être un facteur structurant les communautés bactériennes. La qualité de la matière organique<br />
(i.e. rapport C/N) est également l’un des facteurs structurant mis en évidence par l’analyse<br />
BIOENV au niveau du Bassin d’Arcachon en avril 2009.<br />
La granulométrie semble également jouer un rôle structurant au sein de ces<br />
écosystèmes. En effet, l’analyse BIOENV met également en évidence au niveau du Bassin<br />
d’Arcachon, la structuration des communautés procaryotes par la granulométrie sédimentaire,<br />
à travers l’indice de Trask qui traduit l’hétérogénéité de taille des particules, la médiane<br />
granulométrique mais aussi le pourcentage en pélite. Au niveau de la VOG et en particulier au<br />
site V1, la variabilité intrasite de la granulométrie (e.g. couche de sable de 0.5 mm d’épaisseur<br />
à la surface de certaines carottes de V1) (Deflandre, 2011) pourrait également expliquer la<br />
variabilité des communautés bactériennes qui y est observée. En effet les propriétés<br />
granulométriques des particules sédimentaires sont souvent décrites comme structurant les<br />
communautés bactériennes en milieu terrestre (Kotani-Tanoi et al., 2007) comme en milieu<br />
benthique (Jackson and Weeks, 2008).<br />
Un autre facteur structurant commun entre le Bassin d’Arcachon et la VOG, est la<br />
présence d’oxygène. Ce facteur explique partiellement la différence entre les deux sous-<br />
communautés procaryotes à Arcachon (limite oxique/réduit) et pourrait expliquer la forte<br />
116
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
variabilité intra-site observée sur le site V1 de la VOG. En effet, la distribution de l’O2 montre<br />
elle-aussi une forte variabilité sur le site V1 (Deflandre, 2011). La corrélation entre la<br />
composition des communautés bacteriennes et la stratification des composés redox est<br />
d’ailleurs largement démontrée aussi bien dans les sédiments marins que dans les sols<br />
(Pett-Ridge 2005 ; Edlund et al., 2008).<br />
D’autre part, il semblerait y avoir un lien fort entre la structure des communautés<br />
procaryotes et celle de la macrofaune benthique et cela pour les trois écosystèmes étudiés.<br />
D’un côté, nous avons montré au niveau du Bassin d’Arcachon une importante corrélation<br />
entre les matrices de ressemblance des deux types de communautés. D’un autre côté,<br />
l’estimation de l’importance des structures biologiques à l’aide d’un profileur d’images<br />
sédimentaires (SPI) qui permet de déterminer un indice BHQ (Benthic Habitat Quality index<br />
(Nilsson et Rosenberg, 1997) pour chaque site (Deflandre, 2011) et l’analyse des<br />
communautés bactériennes discriminent l’une comme l’autre le site V1 des sites V3 et V4.<br />
L’activité de bioturbation pourrait influer sur les communautés bactériennes en modifiant par<br />
exemple la structure de l’habitat sédimentaire (e.g. granulométrie) (Bertics and Ziebis, 2009).<br />
Les sites V3 et V4 montrent également une forte homogénéneité spatiale verticale qui<br />
s’expliquerait par la présence d’une abondante faune benthique dont la présence de plusieurs<br />
espèces bioturbatrices comme Labidoplax digitata et Callianassa subterranea sur le site V4<br />
(Deflandre et al., 2011). Ces espèces bioturbatrices pourraient engendrer un remaniement<br />
sédimentaire conduisant à la fois à un brassage des espèces bactériennes en introduisant les<br />
espèces des couches supérieures vers les couches inférieures mais également à un brassage<br />
des composés chimiques (Bertics and Ziebis, 2009). Enfin au niveau de l’estuaire de la<br />
Gironde, les résultats mettent en évidence un lien étroit entre la respiration et l’abondance des<br />
procaryotes hétérotrophes à travers une équation corrélant l’activité de respiration à<br />
l’abondance des procaryotes de subsurface et à l’abondance de la macrofaune benthique<br />
(Delmares, 2011).<br />
A l’échelle locale, chaque système présenterait ses spécificités : structure des habitats<br />
définie par (i) la structure des communautés de macro-invertébrés (Bassin d’Arcachon), (ii) le<br />
gradient de matière organique (Vasière Ouest-Gironde) ou (iii) gradient halin (estuaire de la<br />
Gironde). Pour les communautés bactériennes des sédiments, des facteurs environnementaux<br />
attendus (qualité de la matière organique, O2, macrofaune) conditionnent les assemblages.<br />
Cependant ce type d’approche où les facteurs sont confondants, ne permet pas de conclure sur<br />
117
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
le rôle structurant de chaque facteur, mais met plutôt en évidence de manière générale une<br />
sélection des espèces (OTU) par l’environnement à l’échelle locale.<br />
Le but de cette comparaison des trois écosystèmes était également de s’intéresser à la<br />
structuration des communautés bactériennes à l’échelle globale.<br />
Si la distribution des bactéries a longtemps été soutenue par la théorie de la<br />
distribution cosmopolite, les récentes études basées sur des approches moléculaires révèlent<br />
une distribution biogéographique. L’étude de Cho et Tiedje (2000) est l’une des premières à<br />
mettre en évidence des patrons « distance-decay» en comparant des sites sur quatre continents<br />
par des approches d’empreinte moléculaire (BOX-PCR). Franklin and Mills (2003) ont<br />
montré cette même relation à plus faible échelle (2,5 cm à 11 m) tandis que Hillebrand et al.<br />
(2001) se sont attachés à montrer cette relation chez des eucaryotes unicellulaires à une<br />
échelle de 1 to 1000 km. Mettre en évidence une dynamique biogéographique des<br />
communautés procaryotes n’est pas évident puisqu’il est difficile de s’affranchir des facteurs<br />
environnementaux autres que la distance géographique. C’est une des limites actuelles<br />
majeures des études (Green and Bohannan, 2006). Nous nous sommes donc intéressés aux<br />
patrons de diversité des bactéries du sédiment de trois écosystèmes présentant des<br />
similitudes : trois écotones présentant une accumulation de matière particulaire fine et dont les<br />
apports océaniques ont la même origine, le Golfe de Gascogne. Notre approche par ARISA<br />
met en évidence une diminution de la similarité entre les communautés avec l’éloignement<br />
géographique des écosystèmes. Cependant bien que les deux sites de l’estuaire soient distants<br />
de plus de 60 km, ils montrent une similarité inter-site équivalente à la similarité intra-site. De<br />
même, au sein du Bassin d’Arcachon, la distance géographique entre les sites n’est pas un<br />
facteur explicatif de la structure des communautés, montrant alors, qu’au sein d’un système<br />
les facteurs environnementaux domineraient sur la distance géographique dans les processus<br />
régissant les assemblages bactériens. Une étude identique sur les sédiments prélevés entre Los<br />
Angeles et l’île Santa Catalana (environ 35 km) avait abouti à des conclusions identiques<br />
(Hewson et al., 2007). L’hypothèse de Baas-Becking « everything is everywhere, but, the<br />
environment selects » serait donc valable à cette échelle.<br />
118
2.5 Réferences<br />
Chapitre II: Communautés procaryotes des sédiments<br />
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334.
CHAPITRE III:<br />
Diversité des procaryotes à l’échelle d’un<br />
organisme benthique : cas des bivalves<br />
fouisseurs<br />
121
122
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Ce chapitre porte sur le déterminisme de la structure des communautés bactériennes<br />
associées à deux espèces de bivalves fouisseurs (la coque Cerastoderma edule et la palourde<br />
Ruditapes philippinarum). La structure de ces communautés a été analysée par une technique<br />
d’empreinte moléculaire, l’ARISA.<br />
La dynamique des communautés bactériennes associées à un hôte vivant est plus<br />
complexe que celle d’un habitat inerte comme le sédiment du fait du caractère « vivant » de<br />
cet hôte. En effet, les communautés bactériennes associées aux bivalves (CBAB) résultent à la<br />
fois de processus de transmission latérale par balnéation et filtration dans un habitat septique<br />
mais également de processus de transmission verticale et/ou horizontale c'est-à-dire<br />
directement entre hôtes. Les processus de transmission latérale impliquent que les CBAB sont<br />
potentiellement influencées par la dynamique spatiale et temporelle des communautés<br />
bactériennes de l’habitat des bivalves (eau et sédiment). Les processus de transmission<br />
verticale et/ou horizontale impliquent, eux, une co-évolution possible entre les CBAB et leur<br />
hôte. Ces modes de transmission peuvent suggérer un déterminisme des CBAB par l’habitat<br />
de l’hôte et par l’hôte lui-même (Figure III.A). Ce sont ces hypothèses qui ont été<br />
investiguées au cours de ce chapitre.<br />
Dans une première partie (Chapitre III.1) les CBAB ont été caractérisées à l’échelle<br />
d’un bivalve entier (la coque Cerastoderma edule), en lien avec son niveau d’infestation par<br />
un parasite trématode digène Bucephalus minimus. Cette caractérisation a été conduite sur des<br />
individus appartenant à une cohorte sur une durée de 10 mois. Comme pour l’habitat<br />
sédimentaire (Chapitre III), les CBAB étaient caractérisées par un nombre important d’OTU<br />
présentant un caractère aléatoire et peu abondant. De plus, aucune dynamique temporelle ni<br />
aucun effet de l’infestation parasitaire sur les CBAB à l’échelle de l’individu n’a été constaté.<br />
Il a été émis l’hypothèse que la forte similarité entre les communautés bactériennes<br />
d’individus physiologiquement différents pourrait être due à la dominance des communautés<br />
issues du tube digestif. Il nous est alors apparu important, pour les prochaines études, de non<br />
plus considérer les CBAB à l’échelle de l’individu entier mais à l’échelle plus fine de<br />
l’organe.<br />
Dans une deuxième partie (Chapitre III.2), notre intérêt s’est donc porté sur les CBAB<br />
d’un second modèle de bivalve marin, la palourde Ruditapes philippinarum, à l’échelle de<br />
trois organes: les branchies et le tube digestif considérés comme les sites primaires d’infection<br />
bactérienne car étant le plus en contact avec le milieu extérieur, et un pool d’organes internes<br />
123
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
(dénommé reste) séparé de la contamination bactérienne du milieu extérieur par des barrières<br />
physiques et immunitaires. Afin d’investiguer la part du déterminisme d’habitat de celle du<br />
déterminisme d’hôte sur la structure des communautés bactériennes, notre étude s’est basée<br />
sur la comparaison des communautés bactériennes d’individus appartenant à deux lots de<br />
palourdes présentant un état physiologique différent et provenant d’habitats contrastés. La<br />
structure des communautés bactériennes a été caractérisée d’une part sur des individus de<br />
l’habitat naturel et d’autre part sur des individus ayant subi une expérience de transplantation<br />
croisée afin de mieux différencier la part des deux types de déterminisme. Les résultats de<br />
cette étude ont mis en évidence l’influence majoritaire de l’habitat sur les CBAB du tube<br />
digestif et des branchies alors que la structure des CBAB des tissus internes plus constante,<br />
suggérerait un déterminisme d’hôte. De plus la modification de l’état de santé par le<br />
changement d’habitat apparait également comme un facteur structurant les CBAB de<br />
l’ensemble des organes étudiés.<br />
Pour valider l’hypothèse d’un déterminisme d’hôte sur les CBAB des organes internes,<br />
la dernière partie de ce chapitre (Chapitre III.1) s’est intéressée à comparer les CBAB de deux<br />
espèces de bivalves fouisseurs vivant en sympatrie. Les CBAB de ces deux bivalves ont été<br />
analysées en distinguant d’une part les branchies et le tube digestif liés au milieu extérieur, de<br />
plusieurs organes internes et en particulier l’hémolymphe qui en tant que support de la<br />
capacité immunitaire peut être considérée comme le compartiment le plus interne et le plus<br />
contrôlé de l’hôte. D’autre part un intérêt particulier a été porté aux CBAB les plus<br />
étroitement associées à leur hôte. Pour cela des individus des deux espèces ont subi une étape<br />
de dépuration de 21 jours afin d’éliminer la flore transitoire la moins étroitement associée aux<br />
bivalves. La comparaison des CBAB des deux hôtes bivalves a révélé une spécificité d’hôte<br />
de l’ensemble des CBAB des organes étudiés excepté celles du tube digestif dont le<br />
déterminisme d’habitat resterait le plus contributif. L’expérience de dépuration a mis en<br />
évidence que la majorité des CBAB associées au tube digestif était composée de populations<br />
transitoires faiblement associées alors que les CBAB des branchies présentaient une forte<br />
proportion de populations plus étroitement associées.<br />
Finalement l’ensemble de ces études a permis de mettre en évidence deux<br />
compartiments modèles pour l’étude des CBAB, le tube digestif majoritairement lié à l’habitat<br />
et l’hémolymphe majoritairement liée à l’hôte. Le choix de ces deux modèles apparait donc<br />
pertinent pour de futures études sur les CBAB et en particulier pour une vision fonctionnelle<br />
de leur structure.<br />
124
Etat de santé de l’hôte<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Partie 1: Diversité<br />
bactérienne à l’échelle<br />
d’un individu<br />
Espèce de l’hôte<br />
Partie 3: Diversité bactérienne à<br />
l’échelle de l’organe :<br />
déterminisme d’espèce<br />
CBAB des organes<br />
internes<br />
Transmission verticale et<br />
horizontale<br />
CBAB d’un bivalve<br />
Organes<br />
Partie 2: Diversité bactérienne à<br />
l’échelle d’un organe :<br />
déterminisme d’hôte ou d’habitat<br />
Figure III.A: Communautés bactériennes associées aux bivalves : mise en évidence d’un<br />
déterminisme d’hôte ou d’habitat<br />
125<br />
Habitat de l’hôte<br />
Transmission latérale<br />
CBAB pour communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Partie 2: Diversité<br />
bactérienne à l’échelle<br />
de l’ organe :<br />
déterminisme d’hôte ou<br />
d’habitat<br />
CBAB du tube digestif<br />
des branchies
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
126
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
1. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un individu<br />
Dynamics of Bacterial Communities in Cockles (Cerastoderma edule) with Respect to<br />
Trematode Parasite (Bucephalus minimus) Infestation.<br />
Author names: Guillaume Meisterhans 1 , Natalie Raymond 1 , Solène Lebreton 1 , Franck<br />
Salin 2 , Line Bourasseau 1 , Xavier de Montaudouin 1 , Frédéric Garabetian 1 , Florence<br />
Jude-Lemeilleur 1<br />
Affiliations and Addresses:<br />
G. Meisterhans 1 (g.meisterhans@epoc.u-bordeaux1.fr),<br />
N. Raymond 1 (n.raymond@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
S. Lebreton 1<br />
L. Bourasseau 1 (l.bourasseau@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
X. de Montaudouin 1 (x.de-montaudouin@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
F. Garabetian 1 (f.garabetian@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
F. Jude-Lemeilleur 1 ( f.jude@epoc.u-bordeaux1.fr)<br />
F. Salin 2 (franck.salin@pierroton.inra.fr)<br />
1 <strong>Université</strong> de <strong>Bordeaux</strong> UMR 5805 EPOC <strong>Bordeaux</strong> F-33000 France.<br />
2 Plateforme Génôme-transcriptôme de Pierroton UMR BIOGECO 1202 INRA - <strong>Université</strong><br />
<strong>Bordeaux</strong> 2<br />
Original manuscript submitted to Microbial Ecology on the 5 th November, 2010.<br />
Revised manuscript submitted to Microbial Ecology on the 20 th January, 2011<br />
Accepted manuscript to Microbial Ecology on the 31 St January, 2011<br />
Correspondence to : F. Jude-Lemeilleur, <strong>Université</strong> de <strong>Bordeaux</strong> UMR 5805 EPOC, station<br />
marine d’Arcachon, 2 rue du Pr Jolyet F-33120 Arcachon, France. Phone: +33556223911;<br />
Fax : +33556835104 ; E-mail : f.jude@epoc.u-bordeaux1.fr<br />
Short title: cockle bacterial communities<br />
127
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
128
Abstract:<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
The bacterial communities associated with the cockle (Cerastoderma edule) were investigated<br />
at the individual level through a 10 month monitoring programme. Temporal changes and<br />
those changes associated with a common parasite of the cockle, Bucephalus minimus were<br />
investigated by monthly sampling of individuals, selected based on their shell length (cohort<br />
monitoring). Cockle bacterial community abundance (CBCA) and diversity (CBCD) were<br />
estimated by epifluorescence microscopy counts and ARISA (Automated Ribosomal<br />
Intergenic Spacer Analysis) respectively. CBCA showed a temporal pattern peaking at 30 x<br />
10 6 cells per gram of cockle flesh and intervalval liquid in October and a significant 1.8 fold<br />
increase linked with B. minimus occurrence. CBCD was characterized by 112 ± 26 ITS<br />
(Intergenic Transcribed Spacer) per individual and showed a relative homology between<br />
individuals (52 ± 6 % , Jaccard similarity) in spite of more than 30% of rare ITS. Consistent<br />
with an undisturbed evolution of the condition index of the studied cohort individuals as an<br />
estimate of their physiological state, neither temporal nor parasite induced change in CBCA<br />
have been related to marked changes in CBCD.<br />
129
Introduction<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Many types of close associations between marine invertebrates and microorganisms<br />
have been described [27]. Some microorganisms are reported to colonize the host tissues as<br />
intracellular endosymbionts [8] or endoparasites [2, 4] which can be acquired by vertical<br />
transmission from parent to offspring [9] or by bathing in a septic environment including<br />
horizontal transmission by contemporary hosts [31, 42]. Other associations between marine<br />
invertebrates and microorganisms occur in the digestive tract of the animals [39]. The gut<br />
microflora includes mutualistic resident bacteria, commensal or benign parasitic transient<br />
bacteria and, lysed and absorbed bacteria [27]; the latter represent preys in a trophic<br />
interaction sensu stricto. However literature dealing with the diversity and community<br />
dynamics of microorganisms in their host related to the dynamics of host populations remains<br />
scarce.<br />
Choosing the cockle (Cerastoderma edule, L.), a common European bivalve of many<br />
coastal ecosystems, as an example and considering that during their life individuals grow,<br />
mature, progressively change their trophic sources [49], harbour different trematode parasites<br />
[16] and face varied climatic situations [19], we can hypothesize that bacterial communities<br />
associated with cockles will also undergo variation in structure, and abundance.<br />
The cockle represents a good biological model due to its economic value [20] and its<br />
ecological relevance for ecosystem functioning (e.g. bioturbation) [26]. Also, previous studies<br />
reported the occurrence of food borne pathogens and fecal indicator bacteria [38] and the<br />
infection by mycoplasma-like bacteria [3] or rickettsia-like bacteria [7], or by numerous<br />
trematode species suggesting contrasted patterns of interaction among these different<br />
organisms [5, 44]. These studies questioned the link between bacteria, macroparasite<br />
occurrence and individual cockle fitness.<br />
To address this issue, our study aimed (i) to characterize the structure (density,<br />
molecular fingerprints) of cockle bacterial communities (CBC) at the individual scale<br />
including methodological settings needed for bacterial genotyping in such a matrix (ii) to<br />
assess the CBC dynamics in cockle individuals of a given cohort during 10 months; (iii) to<br />
estimate whether the occurrence of a trematode parasite in cockles may impair bacterial<br />
communities in terms of diversity and abundance. Bucephalus minimus was selected because<br />
130
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
this species uses the cockle as a first intermediate host [13]. It means that the parasite<br />
reproduces asexually in the cockle, invades most of its tissues and that strong metabolic<br />
disturbance are expected. We monitored on a monthly basis the abundance (epifluorescence<br />
microscopy counts) and the genetic diversity (semi-nested ARISA fingerprinting) of bacterial<br />
communities associated with one individual cockle (CBC).<br />
Materials and Methods<br />
Sampling sites<br />
Cockles were sampled in the National Reserve of Banc d’Arguin situated in Arcachon<br />
Bay, a macrotidal lagoon along the French Atlantic coast (44°40’N, 1°10’W). At Banc<br />
d’Arguin, the habitat consists of moderately sheltered intertidal sand flats (median grain size<br />
= 350 µm). The water salinity and temperature ranges are 34 - 35 psu, and 9.5 - 21.0°C<br />
respectively. The benthic community biomass is dominated by cockles with abundance<br />
reaching 100 to 200 ind∙m -2 [17]. This population is characterized by high demographic<br />
fluctuations, fast individual growth and a relatively short lifespan [24].<br />
Cockle characterization<br />
Cockles from the May 2006’s cohort were sampled monthly at low tide from January<br />
to October 2007. This age-class was identified by cohort analysis. Individuals were<br />
selectively sampled using the shell length. At each occasion, a minimum of one hundred<br />
buried cockles were collected by hand, measured to 1-mm precision with a calliper, and<br />
stored at 4°C during transport to the laboratory. Cockles located at the sediment surface were<br />
discarded due to poor condition as Blanchet et al. [5] suggested that this abnormal position<br />
was a prelude to cockles’ death [16]. Prior to analyses, samples were stored at -20°C less than<br />
6 months. After thawing, cockles were washed with tap water, and opened under sterile<br />
conditions according to the French standards for bacteriological analyses of marine bivalves<br />
(AFNOR NF V 08-600 of October 2000). Individual shell mass and flesh and intervalval<br />
liquid (FIL) mass were weighed to 0.1 g precision. The wet FIL mass was converted to dry<br />
FIL mass using the following equation: dry FIL mass = 0.1259 x wet FIL mass<br />
(de Montaudouin, personal data). Condition index was measured as the ratio of the dry FIL<br />
mass (in mg) to the shell dry mass (in g) [51].<br />
131
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
B. minimus occurrence<br />
In order to note presence/absence of B. minimus (Bm+ versus Bm-) the foot of cockles<br />
was cut, squeezed between two sterile glass slides, and observed under a stereomicroscope<br />
(NIKON SMZ1500, HR plan Apo 1) [14]. The prevalence was defined as the percentage of<br />
parasitized cockles [6]. Then, FIL were shredded (blade OMNI TH) and stored in sterile<br />
flasks, at -20°C, for less than 2 years, until bacterial counts and diversity analyses were<br />
carried out.<br />
Bacterial counts<br />
Samples (shredded FIL) were thawed into a preservative buffer (Tris-HCl, 300 mM<br />
pH8; 0.1 M NaCl; 20 mM EDTA). Analyses were performed, for each month, on each FIL of<br />
between 2 and 5 Bm+ found and from each FIL of 3 Bm- cockles. An aliquot of 50 µL of<br />
each sample was labelled with a mixture containing two volumes of SYBR® Green I (25X,<br />
Molecular Probes, Invitrogen Cergy Pontoise, France) for one volume of propidium iodide<br />
(60µM, Molecular Probes, Invitrogen, Cergy Pontoise, France). This mixture is a<br />
modification of LIVE/DEAD® BacLight TM Bacterial Viability kit that is usually used to<br />
differentiate live from dead bacteria. It was applied to allow a better discrimination between<br />
bacteria and tissues of cockles. After fixation for 15 min at room temperature in darkness,<br />
samples were filtered onto 0.2-µm GTBP-pore-size, 25-mm diameter Isopore membrane<br />
filters (Millipore, Molsheim, France) under low vacuum pressure (200 mm Hg). The filters<br />
were removed from the filtering tower and mounted in non fluorescent immersion oil between<br />
a glass slide and cover slip, and stored at 4°C until counting with an epifluorescence<br />
microscope (Olympus BH2-RFCA, excitation filter BP490, magnification 1000) was carried<br />
out. Cockle bacterial community abundance (CBCA) was calculated using the following<br />
formula [CBCA=(FAxTN)/(SFxVxF)], with CBCA as number of cellular units per mL of<br />
sample; FA: effective Filtration Area of the membrane filter (here FA = 201 mm 2 ); TN: Total<br />
Number of cellular units (here TN ranged between 150 to 250); SF: Surface of microscopic<br />
Field (0.02 mm 2 ); V: filtered Volume (mL) and F: number of observation Fields investigated<br />
(here F = 50 minimum). The potential dilution of the FIL was taken into account for<br />
calculation of CBCA. The results were expressed as cell units per g of FIL.<br />
132
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Cockle bacterial community structure analysis by ARISA<br />
Changes in the cockle bacterial community diversity (CBCD) were assessed using the<br />
PCR-based whole-community fingerprinting approach ARISA (Automated Ribosomal<br />
Intergenic Spacer Analysis) of bacterial DNA [21]. ARISA amplifies the Intergenic<br />
Transcribed Spacers (ITS) between the 16S and 23S rRNA genes using a fluorescent primer<br />
and the ITS size represents the operational taxonomic unit (OTU). Results are displayed as<br />
the amount of different PCR products of specific fragment length (ITS size). For each cockle,<br />
DNA was extracted from 6 replicates of 25 mg of FIL, using a bead beating method (FastPrep<br />
and lysis matrix A; 6 m∙s -1 ; 40 s, MP Biomedicals, Illkirch, France) coupled to QIAamp DNA<br />
Mini Kit (QIAgen, Courtaboeuf, France). For each cockle, the pooled amount of DNA<br />
extracted from 150 mg (6 x 25 mg) of cockle FIL was determined by spectrofluorimetry<br />
(LS 55, PerkinElmer, Courtaboeuf, France) using SYBR® Green I (Molecular Probes,<br />
Invitrogen, Cergy Pontoise, France), and quantified using DNA standard 1mg∙mL -1 solutions<br />
of calf thymus DNA (Sigma Aldrich, St. Quentin Fallavier, France). The same amount of<br />
extracted DNA (10 ng) was used for each ARISA amplification assay. For each sample, the<br />
first ARISA amplification step was conducted in triplicates. The amplification was run<br />
according to Ranjard et al. [47] using universal bacterial primers SDBact (5’-TGC GGC TGG<br />
ATC CCC TCC TT-3’ labelled at the 5’ end with the phosphoramidite dye 5-FAM<br />
fluorochrome) [41] and LDBact (5’-CCG GGT TTC CCC ATT CGG-3’) [41] (Molecular<br />
Probes Invitrogen Cergy Pontoise, France) with the following conditions: (i) 94°C for 5 min;<br />
(ii) 35 cycles of 94°C for 1 min, 55°C for 1 min, 72°C for 1 min, and then (iii) 72°C for 5<br />
min. The 25 µL-reaction mixtures contained 1 x PCR buffer, 1.5 mM MgCl2, 0.3 mg∙mL -1 of<br />
bovine serum albumin (MP Biomedicals, Illkirch, France), 5% of DMSO, 0.2 mM of each<br />
dNTP, 0.1 µM of each primer, 1U of Taq polymerase (Promega, Charbonnières-les-Bains,<br />
France) and 20 ng of template DNA. A second PCR amplification was performed on 1 µL of<br />
the pooled first step PCR amplicons using the same forward primer (SDBact) and the reverse<br />
primer ITSReub (5’-GCC AAG GCA TCC ACC-3’) [34] (Invitrogen, Cergy Pontoise,<br />
France) recommended in [35]. Nested (or semi-nested) ARISA, a two successive PCR<br />
amplification of the ITS, was shown to enhance the detection threshold of natural microbial<br />
communities originating from complex matrices that possibly contain PCR inhibitors such as<br />
humic acids [35]. The amplification conditions were: held at 95°C for 5 min, 35 cycles of<br />
95°C for 30 s, 61°C for 30 s, and 72°C for 90 s and a final extension of 72°C for 10 min.<br />
Single-stage (i.e. first ARISA amplification step) and semi-nested PCR products were<br />
133
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
purified using a QIAquick PCR Purification Kit (QIAgen, Courtaboeuf, France) and<br />
quantified by spectrofluorimetry as for extracted DNA. Two ng of purified products from<br />
each sample were combined with 10 µL Hi Di formamide and an internal LIZ1200 standard<br />
(Applied Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France) before being heat treated (95°C, 5 min) and<br />
then cooled on ice. ARISA was performed on a 3730XL Capillary Genetic Analyser (Applied<br />
Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France), using a 50 cm capillary and standard Genemapper<br />
protocol, which detects the relative abundance of different sized PCR products labelled with<br />
the fluorescent primers (Plateforme Genome-Transcriptome Pierroton INRA, <strong>Bordeaux</strong>-<br />
Aquitaine, www.pierroton.inra.fr/biogeco/site_pole_agro/genoseq.html). Results were read<br />
using the ABI Peak scanner software provided by Applied Biosystems (Courtaboeuf, France)<br />
where each profile of peaks in an electrophoregram defines bacterial diversity fingerprint.<br />
Fluorescence data (peak areas and peak sizes) were exported to Microsoft Excel to allow the<br />
data analysis. Peak size values were rounded to the nearest whole number and peaks with a<br />
size inferior to 200 bp were considered as noise and excluded for analysis [35]. According to<br />
Osborne et al. [43] an optimal divisor (2500) was determined to eliminate the background<br />
fluorescence (data not shown). Moreover according to Ramette [46] data were binned<br />
(i.e. electrophoretic profiles alignement) using the interactive and automatic binning<br />
algorithms [their respective manuals and examples are available online (http://www.ecology-<br />
research.com)] implemented in the free, R programming language [The R Foundation for<br />
Statistical Computing (http://cran.r-project.org/)]. From Peakscanner output table, a custom R<br />
binning scripts [46] was applied (WS: 2; Sh: 0.1). All peaks with relative fluorescence<br />
intensity value inferior to 0,004 (1/optimal divisor) were not included in further analyses since<br />
they consisted of background peaks. Therefore, to consider a maximum of peaks while<br />
excluding background noise, only fragments with relative fluorescence intensity above a<br />
threshold of 0.4% and ranging between 200 and 1200 bp were considered as a true peak. Each<br />
true peak displayed represented one ITS and the peak area represented the relative abundance<br />
of the ITS present. Data were also transformed to abundance matrix. Similarity between<br />
profiles (presence/absence) was computed using Primer (PRIMER-E Ltd, Lutton, UK), from<br />
the Jaccard similarity index [J = 100 x c / (a + b - c)] where a is the number of ITS found only<br />
in sample A, b the number of ITS found only in sample B and c the number of ITS shared<br />
between samples A and B. Similarity between profiles (relative fluorescence) was computed<br />
from the Bray-Curtis similarity index [BC = 100 x (1 - sum (d-e))] where d is ITS relative<br />
abundance in sample D and e ITS relative abundance in sample E. A rarefaction curve based<br />
134
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
on Michaelis-Menten equation was designed a posteriori from the presence /absence matrix<br />
of all samples using Primer (PRIMER-E Ltd, Lutton, UK).<br />
Statistical analyses<br />
Mann-Whitney and Kruskall-Wallis tests were used to compare CBCA and CBCD<br />
similarity indexes (Jaccard and Bray-Curtis) between different sampling times or parasitic<br />
states. Statistical differences between groups were tested using ANalysis Of SIMilarity<br />
(ANOSIM) a random permutation tests (Monte-Carlo test, 100,000 permutations) performed<br />
from similarity matrix [32]. Comparison of the ARISA profiles (presence/absence matrix)<br />
obtained after single-stage and semi-nested PCR was analysed by non-multidimensional<br />
scaling (MDS) [10]. On each MDS chart every bacterial community was represented as one<br />
plot and the relative changes in community structure as the distances between the points. The<br />
two MDS were superimposed and symetric procrustes rotation rotates one MDS to maximize<br />
similarity, with the other MDS minimizing the sum of squared differences between the plots.<br />
Statistical differences between presence/absence matrixes obtained by each method were<br />
tested by 1,001 permutation tests. All tests and correlations were considered significant<br />
statistically at p value ≤ 0.05.<br />
Results<br />
Cockle sampling set<br />
A total of 46 cockles was analysed between January and October 2007, including 16<br />
cockles whose tissues where found to be parasitized by B. minimus (Bm+ cockle) (Table 1).<br />
Cockles were labelled using the sampling month number and a distinctive letter for each<br />
individual. Shell lengths ranged from 23 1 mm in January 2007 for 8-month old cockles to<br />
34 1 mm in October 2007 for 17-month old cockles. As a consequence of the sampling<br />
strategy (2006’s cohort cockles were selected), no variation of the shell length was expected<br />
within the set of cockles analysed monthly. Individual FIL mass ranged from 1.12 to 5.79 g<br />
and varied monthly (p = 0.002, Kruskall-Wallis based on Bm- individuals). On June, July,<br />
August and September 2007, when the number of collected Bm+ individuals was sufficient,<br />
no differences in the cockles FIL mass were found between Bm+ and Bm- individuals<br />
(p > 0.05, Mann-Whitney). The condition index increased from 32 4 ‰ in January 2007 to<br />
82 14 ‰ in June (p = 0.006, Kruskall-Wallis) with no significant difference found between<br />
135
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
May and June. From July to October the monthly mean condition index reached a plateau<br />
around 87 5 ‰. From June to October, no significant difference in condition index was<br />
found between Bm- and Bm+ individuals (p = 1.00, Mann-Whitney) (Fig.1.a).<br />
.<br />
Individual Date Shell length FIL mass<br />
mm g<br />
Bucephalus<br />
minimus<br />
136<br />
DNA extraction<br />
yield<br />
µg DNA g -1 [FIL]<br />
1a 04/01/2007 26 1,58 - 2,98<br />
1b 04/01/2007 23 1,12 - 0,88<br />
1c 04/01/2007 23 1,23 - 76,9<br />
2a 01/02/2007 26 1,80 - 2,73<br />
2b 01/02/2007 24 1,66 - 2,07<br />
2c 01/02/2007 26 1,75 - 0,32<br />
3a 08/03/2007 26 1,73 - na<br />
3b 08/03/2007 25 1,55 - na<br />
3c 08/03/2007 24 1,32 - na<br />
4a 05/04/2007 26 2,12 - 16,1<br />
4b 05/04/2007 27 2,28 na<br />
4c 05/04/2007 26 2,04 - 1,06<br />
5a 03/05/2007 27 2,18 - na<br />
5b 03/05/2007 28 2,84 - na<br />
5c 03/05/2007 28 2,54 - na<br />
6a 05/06/2007 29 1,88 - 6,93<br />
6b 05/06/2007 29 3,36 - 0,84<br />
6c 05/06/2007 29 2,54 - 0,56<br />
6d 05/06/2007 29 3,39 + 0,58<br />
6e 05/06/2007 29 5,11 + 1,21<br />
7a 04/07/2007 32 4,96 - 0,78<br />
7b 04/07/2007 32 3,94 - 0,96<br />
7c 04/07/2007 32 5,42 - 0,45<br />
7d 04/07/2007 32 3,25 + 0,40<br />
7e 04/07/2007 32 4,41 + 0,50<br />
7f 04/07/2007 32 4,00 + 0,36<br />
7g 04/07/2007 32 5,03 + 0,56<br />
8a 03/08/2007 33 3,08 - 2,92<br />
8b 03/08/2007 33 4,63 - 0,88<br />
8c 03/08/2007 33 5,38 - 0,84<br />
8d 03/08/2007 33 3,39 + 0,46<br />
8e 03/08/2007 33 3,02 + 0,42<br />
8f 03/08/2007 33 3,97 + 1,11<br />
9a 10/09/2007 33 3,53 - 1,09<br />
9b 10/09/2007 33 4,27 - 1,88<br />
9c 10/09/2007 33 5,79 - 0,82<br />
9d 10/09/2007 33 4,54 + 1,61<br />
9e 10/09/2007 33 4,44 + 0,83<br />
9f 10/09/2007 33 2,60 + 2,00<br />
9g 10/09/2007 33 4,85 + 0,36<br />
9h 10/09/2007 33 4,66 + 1,32<br />
10a 09/10/2007 34 4,46 - 0,58<br />
10b 09/10/2007 34 4,34 - 0,65<br />
10c 09/10/2007 34 4,08 - 0,63<br />
10d 09/10/2007 34 2,96 + 0,57<br />
10e 09/10/2007 34 5,39 + 0,59<br />
Table 1. Description of the<br />
individual 2006’s cockle<br />
cohort sampled at Banc<br />
d’Arguin (Arcachon Bay) in<br />
2007. Detection in cockle<br />
tissues of Bucephalus<br />
minimus is noted “+”; no<br />
detection is noted “-”; na, not<br />
available; FIL, Flesh and<br />
Intervalval Liquid.
ARISA settings<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
DNA extraction yields exhibited a high heterogeneity varying between 0.32 and<br />
16.1 µg∙g -1 [FIL]. One sampled cockle, individual “1c”, displaying a totally out of range value<br />
(76.9 µg∙g -1 [FIL]), was excluded for further analyses.<br />
To analyse the CBCD, the ARISA were based on semi-nested PCR amplification of a<br />
fraction of the former amplicon. Indeed after a single-stage PCR, 21 samples out of 38 did not<br />
display an interpretable ARISA profile (no peak detected). For the remaining 17 individuals,<br />
the extent of amplification yields obtained by single-stage PCR varied from 0.73 to 237 ng∙ng -<br />
1 [DNA template], mean SE = 27 8 ng∙ng -1 [DNA template] (Fig. 2). Semi-nested PCR<br />
amplification yields varied from 349 to 1,683 ng∙ng -1 [DNA template],<br />
mean = 817 45 ng∙ng -1 [DNA template]. One individual, cockle 9c, displaying a very low<br />
semi-nested PCR amplification yield (43 ng∙ng -1 [DNA template]), was excluded for further<br />
analyses. No correlation was found between single-stage PCR and semi-nested PCR<br />
amplification yields (p = 0.56, Spearman correlation). The CBCD profiles recovered from the<br />
two amplification strategies were compared using a procrustean rotation of the two non metric<br />
multidimensional scaling corresponding to either the samples amplified by single-stage or<br />
those amplified by semi-nested PCR (Fig. 3). Similar within-cluster plotting patterns were<br />
found between the two nMDS (p < 0.22, Procrustes correlation) indicating that semi-nested<br />
PCR amplification did not change the respective CBCD profiles obtained by single-stage PCR<br />
amplification. CBCD was consequently analysed by semi-nested-PCR ARISA on 37 cockles.<br />
Semi-nested PCR amplifiation yield<br />
(ng ng -1 [DNA template] )<br />
2000<br />
1500<br />
1000<br />
500<br />
0<br />
0 50 100 150 200 250<br />
Single-stage PCR amplification yield<br />
(ng ng -1 [DNA template])<br />
137<br />
Fig. 2. Comparison of DNA<br />
amplification yields<br />
between semi-nested PCR<br />
and single-stage PCR<br />
amplification of cockle<br />
bacterial communities using<br />
Ranjard et al. [47] and<br />
Lear and Lewis [35]<br />
amplification protocol for<br />
ARISA.
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Fig.3. Comparison of bacterial community profiles obtained by two different approaches (single-stage PCR and<br />
semi-nested PCR) on cockles sampled from January 2007 to October 2007 in Banc d’Arguin (Arcachon Bay).<br />
Plot is derived from nonmetric multi-dimensional scaling of ARISA using a Jaccard distance matrix similarity<br />
(ITS presence/absence matrix) (black box: single-stage PCR method, white box: semi-nested PCR method).<br />
Comparison was only realized on the bacterial communities of 17 cockle individuals which display an<br />
interpretable ARISA profile with single-stage PCR.<br />
Cockle bacterial community abundance (CBCA)<br />
The CBCA was measured on sampled Bm- cockle individuals from January to<br />
October 2007 (Fig. 1.b). During this period values of individual CBCA ranged from 1 x 10 6 to<br />
30 x 10 6 cells∙g -1 [FIL] corresponding to 2 x 10 6 and 162 x 10 6 bacterial cells per individual,<br />
respectively.<br />
8e<br />
8f<br />
7d<br />
7g<br />
7g<br />
2a 2a<br />
9d 9d<br />
8c 8c<br />
7a 7a<br />
8d 9a1a<br />
8a 8a10d<br />
8d<br />
10d 9b<br />
9b<br />
10e<br />
7dSn 7d<br />
9a<br />
1a<br />
During the first 5 months of the monitoring (January to May 2007), monthly Bm-<br />
CBCA were not significantly different (p = 0.34, Kruskall-Wallis), with an average of<br />
1.9 0.3 x 10 6 cells∙g -1 [FIL]. A marked and significant increase in the CBCA was observed<br />
between May and June, with a mean value of 12 1 x 10 6 cells∙g -1 [FIL] in June (p = 0.02,<br />
4a<br />
1b<br />
138<br />
7aSn 7a<br />
8aSn 8a<br />
2aSn 2a<br />
8cSn 8c<br />
7gSn 7g<br />
9b<br />
9bSn8dSn<br />
8d<br />
9dSn<br />
9d<br />
9a 9aSn 1aSn<br />
1a<br />
10dSn 10d<br />
8eSn 8e<br />
8fSn 8f<br />
10eSn 10e<br />
1bSn 1b<br />
4aSn 4a
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Mann-Whitney). From August to October 2007, the monthly mean CBCA significantly<br />
increased (p = 0.03, Kruskall-Wallis), peaking at 30 x 10 6 cells∙g -1 [FIL] in October.<br />
Bm+ cockles were detected from June 2007 when the mean shell length was 29 mm<br />
(Table1). The temporal pattern of Bm+ CBCA was comparable to the pattern described for<br />
Bm- individuals; maximal values occurred in October, mean = 40 x 10 6 cells∙g -1 [FIL].<br />
No significant difference in CBCA was found between Bm+ and Bm- individuals in<br />
June and July (p > 0.05, Mann-Whitney). Conversely, the cockle bacterial community<br />
abundance was 1.8 higher in Bm+ individuals than in Bm- individuals in August, September<br />
and October (p < 0.05, Mann-Whitney).<br />
(a)<br />
(b)<br />
Condition index (‰)<br />
Bacterial abundance<br />
cell * 106 g-1 [FIL]<br />
140<br />
105<br />
70<br />
35<br />
0<br />
50<br />
40<br />
30<br />
20<br />
10<br />
0<br />
a<br />
a(3)<br />
b<br />
a(3)<br />
b<br />
Bm- Bm+<br />
c<br />
a(3) a(3) a(3)<br />
c<br />
c,d<br />
d<br />
b(3) b(2)<br />
Jan-07 Feb-07 Mar-07 Apr-07 May-07 Jun-07 Jul-07 Aug-07 Sep-07 Oct-07<br />
c,d<br />
b(3)<br />
139<br />
d<br />
b(4)<br />
c,d<br />
b(3)<br />
c,d<br />
d(3)<br />
c,d<br />
c(3)<br />
d<br />
d(5)<br />
c,d<br />
d(3)<br />
c,d<br />
d(2)<br />
Fig.1. Monthly mean<br />
condition index (a) and<br />
bacterial community<br />
abundances (b) of non<br />
parasitized (Bm-) or<br />
parasitized (Bm+) cockles<br />
sampled from January 2007<br />
to October 2007 in Banc<br />
d’Arguin (Arcachon Bay).<br />
Number of replicates is<br />
between brackets. Error<br />
bars represent standard<br />
deviations (absence of error<br />
bars is due to a lack of<br />
replicates). Similar letters<br />
in superscript indicate no<br />
statistical differences<br />
among months at p=0.05<br />
level (Mann-Whitney).
ITS size<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
(a)<br />
Jan-07<br />
Feb-07<br />
Apr-07<br />
Jun-07<br />
Jul-07<br />
Aug-07<br />
Sep-07<br />
Oct-07<br />
(b)<br />
251 273<br />
273 227<br />
375 251<br />
227 295<br />
295 259<br />
257 253<br />
351 257<br />
200 401<br />
201 275<br />
777 433<br />
385 385<br />
259 375<br />
253 200<br />
369 431<br />
433 285<br />
431 407<br />
235 225<br />
291 293<br />
279 383<br />
307 201<br />
341 369<br />
333 351<br />
401 777<br />
347 569<br />
389 365<br />
387 367<br />
349 377<br />
407 235<br />
437 231<br />
327 333<br />
225 279<br />
275 291<br />
301 555<br />
293 233<br />
429 343<br />
353 329<br />
583 341<br />
285 583<br />
807 209<br />
377 211<br />
233 307<br />
379 389<br />
243 579<br />
775 379<br />
365 489<br />
357 241<br />
569 249<br />
343 271<br />
579 281<br />
383 501<br />
207 207<br />
231 217<br />
283 327<br />
331 429<br />
501 399<br />
513 483<br />
339 491<br />
ITS size<br />
Jun-07<br />
Jul-07<br />
140<br />
Aug-07<br />
Sep-07<br />
oct-07<br />
Fig.4. Frequency of<br />
bacterial ITS detected from<br />
individual cockles sampled<br />
from January 2007 to<br />
October 2007 in the<br />
Arcachon Bay, with a<br />
relative abundance higher<br />
than 1%.(a)Bm- individuals<br />
(b) Bm+ individuals.<br />
ITS monthly frequency is<br />
represented by a shade of<br />
grey where the color<br />
symbolizes the ITS<br />
frequency: white: not<br />
detected; light grey: 1 to 33<br />
%; dark grey: 34 to 66 %;<br />
black: 67 to 100 % of<br />
analysed individuals. Open<br />
black boxes underline the<br />
presence of ITS only found<br />
in Bm- or Bm+ individuals
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Cockle bacterial community diversity (CBCD)<br />
A total of 284 ITS, ranging from 200 to 909 bp in size, was detected by semi-nested<br />
PCR ARISA analysis of the bacterial community of 37 cockles. Among the detected ITS, 41<br />
(14% of all ITS) were detected only in Bm- cockle set, 15 (5% of all ITS) were detected only<br />
in Bm+ cockle set whereas 228 ITS were shared by the two sets.<br />
Regarding temporal patterns in Bm- and Bm+ respectively, (i) 3 ITS (ITS# 227 ,251,<br />
273) have been detected every month in every tested cockle; (ii) 77 ITS out of 269 (Bm-) and<br />
91 ITS out of 243 (Bm+) have been detected every month and, (iii) 66 of these ITS were<br />
found in both Bm- and Bm+ cockles. Third of the detected ITS (93 out of 284) occurred in<br />
less than 10 % of individuals sampled during the monitoring. A focus on the 108 ITS<br />
contributing to more than 1% of total abundance was realized (Fig.4.). Regarding their<br />
temporal pattern in Bm- and Bm+ respectively, 9 ITS and 8 ITS have been detected every<br />
time ; among these ITS 5 were indistinctly found in Bm- and Bm+ cockles. Half of the<br />
detected ITS (51 out of 108) were only detected once or twice during the 10-month monthly<br />
monitoring. These ITS were moreover characterized by a rare occurrence being generally<br />
found in only 1 of the 3 replicate individuals.<br />
The high proportion of rare ITS (detected by the 2 discrimination methods) resulted in<br />
a low mean level (mostly < 50%) of Jaccard and Bray-Curtis similarities of CBC between<br />
individuals. CBC similarities of Bm- individuals collected at different times (e.g. two<br />
consecutive months Jaccard similarity = 49 ± 10 %, Fig. 5.a; Bray-Curtis similarity =<br />
46 ± 14 %, Fig. 5.b) were not significantly lower than similarities recorded between<br />
individuals collected on the same date (Jaccard similarity = 52 ± 8 %, Fig. 5.a; Bray-Curtis<br />
similarity = 53 ± 14 %, Fig. 5.b) (p > 0.1, Mann-Whitney). As a consequence, no temporal<br />
pattern could be evidenced using presence / absence data and Jaccard index or peak relative<br />
intensity data and Bray-Curtis index. Moreover, comparison of CBCD among months when<br />
CBCA was low (January, February, April) to the ones when CBCA was significantly higher<br />
(June, July, August, September, October), using ANOSIM, showed no significant difference<br />
(p> 0.05). Consistently unlinked with the CBCA no significant difference in the CBCD was<br />
found among months from May to October.<br />
141
(a)<br />
(b)<br />
Jaccards similarity (%)<br />
Bray-Curtis similarity (%)<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
0<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
0<br />
Within the same month<br />
Between two consecutive sampling times<br />
1 2 3 4 5 6 7 8<br />
Jan-07 Feb-07 Apr-07 Jun-07 Jul-07 Aug-07 Sep-07 Oct-07<br />
142<br />
Fig. 5. Temporal dynamics of<br />
bacterial communities in individual<br />
cockles, sampled in Banc d’Arguin<br />
(Arcachon Bay) from January 2007<br />
to October 2007, where no<br />
Bucephalus minimus was detected.<br />
Histogram bars with error bars<br />
corresponded to similarities of<br />
cockle bacterial communities within<br />
a month; black points with error<br />
bars correspond to similarities of<br />
cockle bacterial communities<br />
between two months. Error bars<br />
represent standard deviation<br />
(absence of error bars is due to a<br />
lack of replicates). (a): Similarity<br />
based on presence / absence of the<br />
ITS; (b): Similarity based on the<br />
relative abundance of ITS (peak<br />
relative fluorescence)<br />
Regarding the CBCD of Bm- and Bm+ individuals, no significant difference was<br />
found in the number of ITS per individual between Bm+ and Bm- cockles (p = 0.8, Mann-<br />
Whitney), mean = 112 ± 26 ITS per individual. Amongst the 15 ITS out of 243 that were<br />
detected only in the Bm+ individuals, most of them had an occurrence lower than 25%.<br />
Globally rare ITS primarily accounted for differences in CBCD between Bm- and Bm+<br />
individuals. Based on presence / absence of the ITS, Jaccard similarities between CBCD of<br />
Bm- (Jaccard = 50 ± 10 %) or Bm+ individuals (Jaccard = 50 ± 8 %,) were not significantly<br />
different from similarities calculated between individuals belonging to the same set (p > 0.05,<br />
Mann-Whitney) (Fig. 6.a). Bray-Curtis similarities based on peak relative intensity showed<br />
comparable results (Fig. 6.b). Similarities between CBCD of Bm- on one side (Bray-Curtis =<br />
48 ± 14 %) and Bm+ on the other side (Bray-Curtis = 33 ± 15 %) were not significantly<br />
different of similarities between Bm- and Bm+ cockles (Bray-Curtis = 38 ± 15 %) (p > 0.05,<br />
Mann-Whitney) (Fig. 6.b). Comparison of CBCD among Bm- and Bm+ groups ANOSIM<br />
showed no significant difference between Bm- and Bm+ clusters (p = 0.46).
(a)<br />
Jaccards similarity (%)<br />
(b)<br />
Bray-Curtis similarity (%)<br />
Discussion<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
0<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
0<br />
Bm-<br />
Bm+<br />
Between Bm- and Bm+<br />
Jun-07 Jul-07 Aug-07 Sep-07 Oct-07<br />
143<br />
Fig. 6. Comparison of similarities<br />
between bacterial communities in<br />
cockles sampled in the Banc<br />
d’Arguin (Arcachon Bay) from June<br />
2007 to October 2007 according to<br />
their parasitic state. Histogram bars<br />
with error bars (error bars<br />
represent SD) correspond to<br />
similarities of cockle bacterial<br />
communities between individuals<br />
sampled on the same month.<br />
Absence of error bars is due to a<br />
lack of replicates. (a): Similarity<br />
based on presence / absence of the<br />
ITS; (b): Similarity based on the<br />
relative abundance of ITS (peak<br />
relative fluorescence)<br />
In this study we applied structural descriptors of bacterial communities to characterize<br />
the dynamics of the communities associated with cockles at the individual scale. This sought<br />
to document the link between bacteria, parasite occurrence and cockle age.<br />
To characterize cockle bacterial community diversity, a fingerprinting method<br />
(ARISA) was used. This culture independent approach assesses the genetic structure of a<br />
bacterial community based on 16S - 23S ITS size [21]. Since bacterial species have various<br />
numbers and types of ribosomic operon, there is no simple relationship between the<br />
occurrence of a bacterial species and the number and types of retrieved ITS [29]. It is<br />
nevertheless assumed that the ITS richness and composition realistically reflect the bacterial<br />
taxonomic diversity [23]. An attempt to assess the cultivable diversity of the same samples<br />
provided only 17 colonial morphotypes on marine agar (data not shown). Eight out of 17<br />
could be closely related to members of the genus Bacillus, i.e. an endospore former,
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
suggesting that sample storage (no preservative such as glycerol added) affected the cultivable<br />
fraction. On the other hand, the 2-year long storage of cockle FIL samples at -20°C was<br />
unlikely to have affected the sample DNA quality [48]. Neither comparison between<br />
molecular and cultivable diversities nor phylogenetic assignment of the recovered ITS was<br />
therefore possible. Apart from ITS ascribing, ARISA fingerprinting is intrinsically adapted to<br />
assess β diversity (sensu Forney et al. [22]) i.e. pairwise comparisons of the composition<br />
(Jaccard similarity based on presence/absence of the ITS) or of the relative abundance (Bray<br />
Curtis similarity based on the relative fluorescence of the peaks) of bacterial communities.<br />
From the measured bacterial abundances (maximum 40 x 10 6 cells∙g -1 [FIL]) and taking an<br />
average individual bacterial mass of 9.5 x 10 -13 g∙cell -1 [40] it could be estimated that bacterial<br />
biomasses have represented less than 0,1% of the biological material from which DNA was<br />
extracted, the remaining 99,9% being cockle tissues. Hence low quantities of bacterial DNA,<br />
and thus a low proportion of target DNA, were to be recovered in our samples. This could<br />
explain why single-stage PCR did not amplify enough DNA in numerous samples.<br />
Conversely, semi-nested PCR, known to enhance the sensitivity [35], proved not to distort the<br />
CBC diversity pattern and was therefore successfully adopted.<br />
The cockle population of Banc d’Arguin has been monitored monthly since 1999 and<br />
is representative of the species on its geographic distribution area [19]. More precisely, the<br />
studied 2006 cohort exhibited common temporal patterns of growth as attested by (i) Von<br />
Bertalanffy’s growth model parameters: L∞ = 36.75 mm, k = 1.33 yr -1 [25] and (ii)<br />
comparison of measured condition index (mean = 78 ± 24‰ , min = 30‰, max = 122‰) to<br />
the values mentioned in de Montaudouin et al. [15] (mean = 58‰, min = 49‰, max = 73‰).<br />
The patterns of CBC structure reported in the present study should thus be considered to<br />
represent typical features even for parasitized individuals. The maximum B. minimus<br />
prevalence recorded during this survey (5%) agreed with previous observations [16]<br />
suggesting that the studied set of individual cockles experienced the usual parasitic infection<br />
pressure.<br />
On average during the 10-month survey, B. minimus-free cockles presented a<br />
14 ± 2 x 10 6 cells∙g -1 [FIL] bacterial load composed of a quite stable ITS number of 112 ± 26<br />
ITS per individual. Given the typical range between culture-dependent and culture-<br />
independent numerations of bacteria [11] our data agreed with bacterial densities up to<br />
10 5 MPN∙g -1 [FIL] reported in Blanchet et al. [5]. Comparable operational taxonomic unit<br />
(OTU) richness was reported for lobster gut [39]. The inter-individual variability of CBCD<br />
144
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
attested by Jaccard or Bray Curtis similarities averaging 53 ± 7% and 53± 12% respectively<br />
indicated a relative homology between bacterial communities of individuals sampled within a<br />
given month. This result was expected because cohort individuals were sampled on the same<br />
sampling site, were recruited on the same period (same age) and have thus experienced<br />
similar environmental conditions such as, for instance, being submitted to the same bacterial<br />
contamination events. Despite ITS binning, rare ITS (= ITS recorded in less than 10% of the<br />
studied cases) have represented 33% of the 284 detected ITS. The rare ITS marginally<br />
contributed to the ITS richness; hence the CBCD was satisfactorily described. That no<br />
distinctive temporal pattern could be evidenced even when higher bacterial abundances were<br />
found in cockles during the summer period suggested a relative stability of the bacterial taxa<br />
harboured by cockles (CBCD). Changes in cockles’ bacterial load (CBCA) during the<br />
summer period could be due to an increase in gut microflora caused by (i) enhanced seawater<br />
bacterioplankton densities during the productive period [1] or (ii) enhanced filtration rates<br />
linked to individual growth [12] or (iii) the reproductive life cycle affecting the FIL mass<br />
during the spawning period [12]. The gut microflora hypothesis is emphasized by the<br />
probable importance of gut bacterial numbers (e.g. 90% of the cultivable heterotrophic<br />
bacteria are in oyster gut, [33]). Considering the different organs (e.g. gut, gills, muscle)<br />
separately would allow this hypothesis to be tested in further studies.<br />
The cockle size is an important factor contributing to B. minimus infestation as B.<br />
minimus is known to parasitize cockles having reached at least a 16 mm shell length [16]. In<br />
the present study, B. minimus was first detected later than expected (in June) when cockles<br />
were 13 month old and had a shell length of 29 mm. The fact that parasitized and not<br />
parasitized cockles exhibited comparable condition indexes suggested that parasitized<br />
individuals were not affected physiologically [36]. However, the parasite flesh can represent<br />
more than 25% of the total flesh of the host-parasite system [18] and a similar condition<br />
index between parasitized and non-parasitized cockles can signify a deficit of host flesh in<br />
parasitized individuals. The only indication of an interaction between CBC and B. minimus<br />
infestation was the enhanced CBCA recorded in cockles parasitized by B. minimus during the<br />
summer period. It might indicate a secondary bacterial infection linked to bacterial invasive<br />
development in damaged cockle tissues (gonads, gills and digestive gland). Another<br />
indication of secondary infection is the change in the individual bacterial community<br />
composition as observed for coral by Sunagawa et al. [50] and Peirera de Castro et al. [45].<br />
Lysis of the tissues due to the primary infestation may lead to development of new niches<br />
145
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
(organic matter release, sites to be colonized) for saprophytic bacteria. These niches could be<br />
settled by exogenous and/or commensal opportunistic bacteria leading to changes in bacterial<br />
community composition. In the present study no change in CBCD between Bm- and Bm+<br />
individuals could be evidenced by comparing Jaccard and Bray-Curtis similarity indexes.<br />
Given that no difference was found in the physiological state of the cockles (condition index)<br />
with respect to the parasitic state, the CBCA increase still needs to be explained. It could be<br />
hypothesized that sampled individuals were in an early stage of the secondary infection,<br />
when major changes in CBCD have not occurred yet.<br />
A rarefaction curve based on Michaelis-Menten equation was designed a posteriori<br />
from the CBC presence /absence matrix of all samples (Fig.7). According to Magurran [37]<br />
this curve tentatively documented the maximum ITS richness (Smax) and the sampling<br />
strategy (optimal number of replicates for an exhaustive diversity analysis). For Smax the best<br />
fit of the Michaelis-Menten equation indicated a 283 ITS per cockle value. The Smax value is<br />
probably an overestimation of the actual CBCD at the individual scale although it is likely to<br />
be an underestimate at the population scale. On the other hand, taxa-area relationships were<br />
shown for bacteria being mainly supported by the habitat heterogeneity [30]. Cockle tissues<br />
and particularly the gut could be possibly seen as diversified habitats for bacterial settlement.<br />
Accordingly, high bacterial diversity was reported in oyster gut, gills and gonads [28].<br />
Moreover, comparable orders of magnitude (hundreds of OTUs) were reported in lobsters<br />
[39] and in corals [45]. For the sampling strategy, the a posteriori test indicated that working<br />
on three replicates allowed only 62% of the theoretical total CBCD to be taken into account.<br />
That may explain the high rate of rare ITS. According to our estimation 16 replicates would<br />
be required to base analyses from 90% of theoretical total CBCD. This is a challenge in such<br />
a field experiment since collecting 16 parasitized cockles could require collecting hundreds<br />
of cockles where cockle densities range from 100 to 200 ind∙m -2 . Further studies should<br />
obviously consider a trade-off in the number of replicate individuals per condition for a more<br />
accurate analysis of the cockle bacterial community dynamics.<br />
146
Number of different ITS observed<br />
300<br />
250<br />
200<br />
150<br />
100<br />
50<br />
Conclusion<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Mean number of observed ITS Michaelis-Menten curve<br />
0 10 20 30 40<br />
Number of replicate samples<br />
147<br />
Fig. 7. Rarefaction curve<br />
Black points with error bars<br />
represent the averages and SD of<br />
observed ITS as the samples are<br />
accumulated. This average was<br />
obtained from 100,000 permutations<br />
of 37 presence/absence matrices of<br />
ITS. Gray curve represents the<br />
curve regression based on<br />
Michaelis-Menten equation<br />
(Number of ITS = (283 x number of<br />
replicates) / (1.8 + number of<br />
replicates).<br />
This study investigated the dynamics of the symbiotic bacterial communities during<br />
cockle growth or infestation by B. minimus. Some ITS (93 out of 284) occurred in less than<br />
10 % of individuals sampled during the monitoring but bacterial community compositions of<br />
cockle individuals that had been submitted to the same bacterial contamination events were<br />
similar at a 52 ± 6 % level (mean Jaccard similarity). Further studies should consider the<br />
number of replicate individuals per condition and may take advantage of considering<br />
separately the different organs (e.g. gut, gills, muscle) for a more accurate analysis of the<br />
cockle bacterial community dynamics. In the present case study however, typical cockle<br />
growth patterns and parasite prevalence were observed. Apart from transient changes in<br />
cockle bacterial loads during summer, marked changes in the bacterial community<br />
composition were not linked to changes in individual physiological state (attested by<br />
condition index) during the 10-month cohort monitoring. Likewise, apart from enhancement<br />
of parasitized cockle bacterial loads during summer, B. minimus infestation of cockles did<br />
not affect the individual physiological state and bacterial community composition. These data<br />
suggested that bacterial community composition, in contrast with community abundances,<br />
could be consistently linked to cockle fitness descriptors highlighting the need to consider<br />
bacterial diversity when studying their association with marine invertebrates.
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Acknowledgements<br />
This study is part of the project “Multistress” (Coordinator: Dr X de Montaudouin) funded<br />
by ANR (Agence Nationale pour la Recherche, France). G Meisterhans is funded by a<br />
doctoral fellowship of the Region Aquitaine. The authors thank SEPANSO for authorizing<br />
sampling in the National Reserve of Banc d’Arguin and Dr SC Culloty for editing the<br />
English writing of the manuscript.<br />
148
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Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
152
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un organe : déterminisme d’hôte ou<br />
d’habitat<br />
2.1 Introduction<br />
Depuis des millions d’années, les invertébrés marins vivent en symbiose avec une flore<br />
bactérienne abondante, diversifiée et spécifique c'est-à-dire différente de celle de l’habitat<br />
environnant (Frischer et al., 2000; Rohwer et al., 2002 ; Gerce et al., 2011). Cette spécificité<br />
est liée en particulier au fait que l’habitat de cette microflore est un organisme vivant<br />
(Hansson et al., 2009). Une partie de cette microflore est acquise par transmission latérale<br />
c'est-à-dire via l’environnement à travers des mécanismes actifs de filtration ou<br />
d’enfouissement et des mécanismes passifs par simple balnéation dans un environnement<br />
septique (Dubilier et al., 2008 ; Bright and Bulgheresi, 2010). De ce fait, cette microflore est<br />
composée en partie de populations transitoires liées d’une part aux fluctuations de cet<br />
environnement (Tanaka et al., 2004 ; Serais et al., 2010) mais également à celles de l’état de<br />
santé de l’hôte et en particulier de l’efficacité de ses barrières comme l’intégrité de ses<br />
branchies (Dame, 1996) ou l’efficacité de son système immunitaire (Pruzzo et al., 2005 ;<br />
Antunes et al., 2010). Cette partie de la microflore est composée de bactéries allochtones (i.e.<br />
non spécifiques à l’hôte) (Romero et al., 2002), nommée dans le tube digestif, flore de transit<br />
par Harris (1993). Une autre part de cette microflore est acquise par transmission verticale<br />
c'est-à-dire par une transmission parentale via l’incorporation des bactéries à la surface ou au<br />
sein des gamètes ou par transmission horizontale par acquisition entre hôtes contemporains<br />
indépendamment des mécanismes de reproduction. Cette microflore plus étroitement associée<br />
présenterait une longue histoire évolutive commune avec ses hôtes, qui résulterait de<br />
pressions de sélections communes (Taylor et al., 2007; Zurel et al., 2011). Elle peut<br />
également présenter une dynamique influencée par des paramètres environnementaux comme<br />
la température (Schöttner et al., 2009), ou par l’état de santé de l’hôte (Hansson et al., 2009).<br />
Cette flore est qualifiée de résidente au niveau du tube digestif (Harris, 1993), et plus<br />
généralement de flore autochtone (Romero et al., 2002).<br />
153
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
L’objectif de cette partie a été d’évaluer les déterminismes d’hôte et d’habitat des<br />
communautés bactériennes associées au bivalve (CBAB) au sein des différents organes de<br />
l’hôte plus ou moins en contact avec l’habitat.<br />
Pour répondre à cette question, nous nous sommes intéressés aux communautés<br />
bactériennes d’un modèle d’invertébré marin, la palourde japonaise Ruditapes philippinarum.<br />
Ce bivalve filtreur-fouisseur, originaire d’Asie, est de nos jours, une espèce commune et<br />
dominante des lagunes et estuaires depuis son introduction à travers le monde au début des<br />
années 1930 (Jensen et al., 2004) et présente un fort intérêt économique en tant que seconde<br />
espèce la plus exploitée au monde avec 3 millions de tonnes produites par an (FAO, 2007).<br />
Notre intérêt s’est porté sur trois types d’organes : d’un côté les branchies et le tube<br />
digestif considérés comme les sites primaires d’infection bactérienne car étant le plus en<br />
contact avec le milieu extérieur (Prieur et al., 1990) et de l’autre, le reste des tissus regroupant<br />
les organes plus internes (glande digestive, pied, manteau, gonade, cœur, hémolymphe)<br />
séparés du milieu extérieur par des barrières physiques et immunitaires et donc<br />
potentiellement moins en contact direct avec l’habitat environnant.<br />
Afin d’appréhender l’influence de l’état physiologique du bivalve sur les CBAB, deux lots<br />
de palourdes aux caractéristiques physiologiques différentes ont été étudiés. Ces deux lots<br />
provenaient de deux sites aux caractéristiques contrastées afin de pouvoir également<br />
s’interroger sur l’influence de l’habitat sur les CBAB. L’analyse a porté d’une part sur deux<br />
lots de palourdes échantillonnées dans leur habitat naturel et d’autre part sur des lots ayant<br />
subi une expérience de transplantation croisée (i.e. changement d’habitat). Les<br />
caractéristiques intrinsèques (longueur de coquille, indice de condition, paramètres<br />
hémocytaires …) des individus des différents lots ont été déterminées et une caractérisation<br />
des CBAB a été réalisée au travers d’une mesure de l’abondance bactérienne par PCR<br />
quantitative sur l’ADNr 16S bactérien et d’une analyse de la structure des communautés<br />
bactériennes par empreinte moléculaire (i.e. ARISA) sur l’intergene ribosomique16S-23S.<br />
En parallèle, une analyse de la structure des communautés bactériennes du biotope<br />
(sédiment) a été réalisée selon la même approche ARISA. L’abondance bactérienne a été<br />
mesurée par cytométrie en flux.<br />
154
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.2 Matériel et méthodes<br />
2.2.1 Les sites d’échantillonnage<br />
Les échantillons analysés (palourdes et sédiments) ont été prélevés au niveau de deux<br />
sites de la zone intertidale du Bassin d'Arcachon, le site A et le site B (Figure III.1).<br />
Figure III.1 : Localisation des deux sites d’échantillonnage (site A et site B) dans le<br />
Bassin d’Arcachon (France)<br />
Le site A est localisé au niveau du Banc d’Arguin, un banc de sable localisé à l’entrée<br />
du Bassin d’Arcachon et préalablement décrit dans Meisterhans et al. (2011). Il se situe dans<br />
les eaux néritiques externes (ENE) (Bouchet, 1968), c'est-à-dire majoritairement sous<br />
influence des eaux océaniques (salinité : 34-35 PSU ; température : 9,5-21°C). Les palourdes<br />
sont enfouies dans un sédiment nu, de nature sablo-vaseuse (médiane granulométrique :<br />
360µm), peu riche en matière organique (1%). En période d’immersion les bivalves sont<br />
recouverts d’une masse d’eau hébergeant des communautés phytoplanctoniques<br />
principalement composées de cyanobactéries (Données SOMLIT : Service d’Observation en<br />
Milieu LIToral, Responsable B. Sautour). Le site B (Station 11) est situé dans les eaux<br />
néritiques internes (ENI) (Bouchet, 1968). Ce site, sous influence continentale reçoit des<br />
apports d’eau douce provenant de la Leyre et par conséquent est soumis à des périodes de<br />
155
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
dessalure (salinité : 22-32 PSU ; température : 1-25°C). Les bivalves sont enfouis dans un<br />
sédiment de nature vaso-sableuse (médiane granulométrique : 96 µm), plus riche en matière<br />
organique (5,44%) et recouvert d’un herbier à Zostera noltii (61%). En période d’immersion<br />
les bivalves sont recouverts d’une masse d’eau hébergeant des communautés<br />
phytoplanctoniques différentes de celles du site A et principalement composées de pico et<br />
nano-eucaryotes, de cryptophycées et de procaryotes hétérotrophes (Données SOMLIT).<br />
Les deux lots de palourdes proviennent donc de deux habitats contrastés tant par les<br />
caractéristiques physiques et chimiques des sédiments et de la colonne d’eau de ces habitats<br />
que par la composition des communautés planctoniques présentes.<br />
2.2.2 Dispositif expérimental<br />
2.2.2.1 Etude de deux lots de palourdes dans leur habitat naturel<br />
Une étude des individus des deux lots a été réalisée in situ. Sur chacun des deux sites,<br />
seize individus de taille adulte (30-50 mm) ont été prélevés en avril 2010 et en novembre<br />
2010 c'est-à-dire à deux périodes différentes du cycle biologique des palourdes (avant/après<br />
ponte).<br />
- 6 individus à des fins de mesure de l’abondance bactérienne par qPCR et de la<br />
diversité bactérienne par ARISA mais également pour des mesures des paramètres<br />
hémocytaires [concentration totale en hémocytes (THC) ; taux de phagocytose]<br />
- 5 individus pour une mesure des longueurs coquillères et des indices de condition<br />
- 5 individus pour des mesures de la concentration en ATP, du niveau d’activité des<br />
acides malonedialdéhydes (MDA), et de leur signature isotopique (δ 13 C et δ 15 N).<br />
Les 10 derniers individus ont permis de décrire l’état physiologique de la population sur<br />
chacun des deux sites.<br />
2.2.2.2 Transplantation croisée<br />
En parallèle, sur chacun des deux sites, 181 palourdes ont été prélevées en avril 2010.<br />
De manière à différencier les deux lots, un marquage a été réalisé sur les coquilles des<br />
156
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
palourdes à l’aide de vernis selon un code couleur. Les individus de chaque lot ont ensuite<br />
subi une étape de dépuration pendant 6,5 jours afin d’homogénéiser leurs communautés<br />
bactériennes transitoires liées à la transmission latérale par balnéation dans un bassin à flux<br />
continu d’environ 25m 2 d’eau déposée (Société CODIMER, Gujan Mestras, France)<br />
(Furfari, 1966). Puis ils ont été soit réimplantés sur leur site d’origine soit transplantés sur le<br />
second site (Figure III.2). Sur chaque site (A et B) et pour chacun des lots, 3 cages contenant<br />
chacune 55 individus ont été disposées afin de retrouver les individus dépurés parmi la<br />
population autochtone.<br />
Réimplantation sur<br />
le site A<br />
Lot A/A<br />
Figure III.2: Plan expérimental simplifié de l’expérience de transplantation croisée<br />
A la fin de la période de dépuration (T’0) et 6 mois (T’6) après la<br />
réimplantation/transplantation, 16 individus (5, 5 et 6 individus par cage) par lot ont été<br />
échantillonnés permettant les mêmes séries de mesures que celles réalisées lors de l’étude des<br />
deux lots de palourdes dans leur habitat naturel.<br />
Les individus vivants restant à T’6 ont été dénombrés afin de calculer un taux de<br />
survie des individus.<br />
Lot A<br />
Transplantation sur<br />
le site B<br />
Dépuration (6,5 jours)<br />
Réimplantation sur<br />
le site B<br />
157<br />
Lot B<br />
Transplantation sur le<br />
site A<br />
Lot A/B Lot B/B Lot B/A<br />
Avril<br />
T’0<br />
T’6<br />
Mesure de l’abondance et de la<br />
diversité bactériennes
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.2.2.3 Echantillonnage de carottes de sédiment<br />
Une mesure de la diversité bactérienne des sédiments a également été réalisée. Pour<br />
cela, début avril, fin avril, début juin, fin juillet, et début novembre 2010, six carottes de<br />
sédiment ont également été prélevées afin d’analyser les communautés procaryotes à<br />
l’interface eau-sédiment (0-0,5 cm). Trois carottes ont permis de mesurer l’abondance<br />
procaryote par cytométrie en flux ; les trois autres ont permis une analyse de la diversité<br />
bactérienne par ARISA.<br />
2.2.3 Traitement et analyses des échantillons:<br />
2.2.3.1 Echantillons de palourdes<br />
2.2.3.1.1 mesures des indices de condition<br />
A chaque temps de prélèvement, les longueurs coquillères et les indices de condition<br />
(IC) ont été mesurés sur 5 individus par lots afin d’estimer le taux de remplissage moyen d’un<br />
individu pour chaque lot. Les longueurs, largeurs et hauteurs coquillères ont été mesurées au<br />
centimètre près, à l’aide d’un pied à coulisse. Le poids de l’individu entier a été également<br />
mesuré. Les individus ont ensuite été ouverts, leur chair égouttée, pesée afin de déterminer le<br />
poids frais de chair. Les chairs ont ensuite été placées 48 h dans une étuve (60°C) dans des<br />
coupelles d’aluminium, préalablement pesées et numérotées, afin de déterminer le poids sec<br />
de chair. Les coquilles séches ont été également pesées. L’ensemble de ces pesées a été réalisé<br />
au moyen d’une balance de précision (ABT 100-5M ; Kern and Sohn, Balingen-Frommern,<br />
Allemagne) avec une incertitude de 0,001g. A partir des mesures réalisées un IC a été calculé<br />
selon la formule définie par Walne and Mann (1975):<br />
IC (‰) = poids sec de chair (mg) / poids sec de coquille (g)<br />
158
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.2.3.1.2 mesure du fractionnement isotopique<br />
Une analyse des isotopes stables a été réalisée afin de comparer le régime alimentaire<br />
et le niveau trophique des palourdes appartenant aux 2 lots. Sur chaque individu, les muscles<br />
adducteurs postérieurs ont été prélevés afin de connaitre le fractionnement isotopique en δ 13 C<br />
et δ 15 N.<br />
Les prélèvements de muscles ont été placés dans des piluliers préalablement nettoyés<br />
dans un bain d’acide (HCl 1,2N) (Kennedy et al., 2005), rincés trois fois à l’eau MilliQ<br />
(Millipore Corporation), séchés dans une étuve à 60°C et enfin calcinés pendant 4h dans un<br />
four à 450°C. Les échantillons ont été conservés à -20°C jusqu’à analyse. Avant analyse, les<br />
échantillons ont été lyophilisés au minimum 4h puis réduits en poudre avant d’être remis au<br />
sec et à l’abri de la lumière dans les piluliers. Le δ 13 C et de δ 15 N ont été directement mesurés<br />
sur la poudre obtenue.<br />
Les valeurs de δ 13 C et de δ 15 N ont été mesurées à partir de 0,5 à 0,7 mg d’échantillon<br />
(préalablement pesé dans des nacelles en étain) à l’aide d’un analyseur élémentaire (EA;<br />
NC2500, CarloErba®) couplé à un spectromètre de masse de rapport isotopique (IRMS;<br />
Isoprime, GV Instruments®) selon le protocole décrit par Dang et al. (2009). La dérive<br />
journalière du spectromètre de masse a été corrigée à l’aide de standards (caséine et glycine).<br />
Les valeurs absolues ont été corrigées grâce à un standard certifié (acétanilide).<br />
2.2.3.1.3 mesures des paramètres hémocytaires<br />
Sur chaque individu destiné à l’analyse de l’abondance et de la diversité des<br />
communautés bactériennes 0,5 à 1 mL d’hémolymphe a été prélevé à travers la charnière du<br />
bivalve préalablement nettoyée à l’alcool, dans le muscle adducteur postérieur à l’aide d’une<br />
seringue de 2 mL équipée d’une aiguille stérile (Terumo 25G, Louvain, Belgique). Le<br />
prélèvement a été immédiatement observé au microscope (grossissement x40 ; NIKON<br />
SMZ1500, HR plan Apo) pour vérifier la pureté du prélèvement (i.e.présence d’hémocytes<br />
uniquement). L’hémolymphe a ensuite été filtrée sur une maille de 80µm afin d’éliminer les<br />
particules de grandes tailles pouvant entrainer ultérieurement une obstruction du capillaire du<br />
cytomètre en flux, transférée dans un microtube stérile et conservée dans la glace avant d’être<br />
159
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
aliquotée pour des mesures de concentration en hémocytes totaux ou THC (Total Hemocyte<br />
Count) et des taux de phagocytose.<br />
D’une part, afin de réaliser le dosage des hémocytes totaux, 50µL d’hémolymphe ont<br />
été dilués volume à volume dans de l’eau de mer naturelle filtrée (filtre 0,7µm de diamètre) et<br />
stérilisée (autoclave 121°C, 20 min) (EMNF), puis fixés par ajout d’un volume de formol-<br />
EMNF (formol 37% filtré sur 0,22 µm et dilué au 1/5 ème dans de l’EMNF) et enfin conservés<br />
moins d’une semaine, dans le noir et à 4°C jusqu’à l’analyse en cytométrie.<br />
D’autre part, afin de déterminer le taux de phagocytose, 20 µL d’une solution de billes<br />
fluorescentes (Fluoresbrite TM plain YG-2.0 µm microsphères 2.5% solids-latex.<br />
Polysciences, Inc, Warrington, PA 18976 ; diluée au 1/50 ème ) ont été ajoutés à un aliquot de<br />
100 µL d’hémolymphe. L’ensemble a été incubé 2 heures dans un bain marie à 18°C afin de<br />
permettre aux hémocytes actifs de phagocyter les billes. Les échantillons ont ensuite été fixés<br />
et conservés selon le même protocole que pour les THC.<br />
Le THC et le pourcentage d’hémocytes ayant phagocyté au moins trois billes<br />
(pourcentage de phagocytose) par échantillon ont ensuite été déterminés par Christophe<br />
Lambert (IR CNRS, UMR 6539 LEMAR, Brest) en cytométrie en flux (Facscalibur, Becton<br />
Dickinson; 30 sec ; débit high)<br />
2.2.3.1.4 analyses de l’abondance et de la diversité des communautés bactériennes des<br />
palourdes<br />
Après le prélèvement de l’hémolymphe, le bivalve a été ouvert. Les branchies (Br) ont<br />
été prélevées à l’aide de pinces et ciseaux stériles ; le tube digestif (TD) a été extrait sous<br />
loupe binoculaire (SMZ1500 ; Nikon, Champigny sur Marne, France) et le reste des tissus<br />
(Re) (i.e. glande digestive, pied, manteau, cœur …) a été poolé.<br />
Chaque organe a ensuite été pesé à 0,01 mg près. Puis chaque organe a été broyé à<br />
l’aide d’un homogénéisateur de tissus (blade OMNI TH) dans un volume de tampon de<br />
broyage (100mM Tris-HCl [pH 8.0], 100mM Na EDTA [pH 8.0]) spécifique pour chaque<br />
organe (3 mL pour la branchie, 1 mL pour le tube digestif, 30 mL pour le reste des tissus).<br />
160
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Après homogénéisation, 400µL de broyat ont été prélevés et additionnés d’1mL de<br />
tampon permettant la préservation de l’ADN (100mM Tris-HCl [pH 8.0], 100mM Na EDTA<br />
[pH 8.0], 1.5M NaCl and 1% [wt/vol] cetyltrimethylammonium bromide) (Zhou et al, 1996)<br />
puis congelés à -80°C jusqu’à l’extraction de l’ADN.<br />
2.2.3.1.4.1 extraction/purification et dosage de l’ADN total<br />
A partir des échantillons conservés à -80°C, l’ADN total a été extrait et purifié selon le<br />
protocole décrit précédemment dans Meisterhans et al. (2011) (Chapitre III, partie 1). Ce<br />
protocole combine l’utilisation d’une méthode de lyse mécanique des cellules par « bead<br />
beating » (FastPrep et lysis matrix A; 6 m∙s -1 ; 40 s, MP Biomedicals, Illkirch, France) et d’une<br />
méthode de lyse chimique couplée à une purification sur colonne de silice grâce à un kit<br />
d’extraction / purification (QIAamp DNA Mini Kit ; QIAgen, Courtaboeuf, France). Les<br />
extractions et purifications de l’ADN total des échantillons de palourde ont été réalisées à<br />
partir d’un volume de chair broyée équivalent à 5 mg de tissu (poids frais) quelque soit<br />
l’organe. L’ADN extrait et purifié a été élué dans de l’eau ultra pure (Sigma Aldrich, St.<br />
Quentin Fallavier, France). L’ADN extrait a été dosé par spectrofluorimétrie (LS 55,<br />
PerkinElmer, Courtaboeuf, France) via l’utilisation de SYBR® Green I (Molecular Probes,<br />
Invitrogen, Cergy Pontoise, France), et d’une solution standard d’ADN (calf thymus DNA<br />
1mg∙mL -1 ; Sigma Aldrich, St. Quentin Fallavier, France) selon le protocole décrit dans<br />
Meisterhans et al. (2011) (Chapitre III, partie 1). L’ADN extrait et dosé a ensuite été conservé<br />
à -80°C jusqu’à l’analyse de l’abondance et de la diversité bactériennes.<br />
2.2.3.1.4.2 diversité des communautés bactériennes par ARISA<br />
La diversité des communautés bactériennes des palourdes a été analysée par ARISA.<br />
Pour chaque échantillon, trois amplifications indépendantes ont été réalisées à partir de la<br />
même quantité d’ADN (10 ng). Des amorces bactériennes universelles (Ranjard et al., 2000)<br />
ont été utilisées, SDBact : (5’-TGC GGC TGG ATC CCC TCC TT-3’), marquée à l’extrémité<br />
5’ avec le fluorochrome 5-FAM phosphoramidite) et LDBact (5’-CCG GGT TTC CCC ATT<br />
CGG-3’) (Molecular Probes, Invitrogen) selon le protocole décrit dans Meisterhans et al.<br />
161
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
(2011) (Chapitre III, partie 1). Les amplicons ont été purifiés via l’utilisation du kit QIAquick<br />
purification (QIAgen, Courtaboeuf, France). L’ARISA a été réalisée à partir de 2 ng<br />
d’amplicon purifié et d’un standard interne (LIZ1200 ; Applied Biosystems) sur un 3730XL<br />
Capillary Genetic Analyser (Applied Biosystems Ltd.) en collaboration avec la Plateforme<br />
Genome-Transcriptome de Pierroton (INRA, <strong>Bordeaux</strong>-Aquitaine).<br />
2.2.3.1.4.3 abondance des communautés bactériennes<br />
A partir des extraits d’ADN totaux purifiés et dosés, le nombre de copies d’opérons<br />
ribosomiques 16S dans chaque échantillon a été estimé par PCR quantitative en temps réel,<br />
selon la méthode de Lopez-Gutierrez et al. (2004). Le couple d’amorces bactériennes 341f<br />
(5’-CCT ACG GGA GGC AGC AG-3’) et 515r (5’-ATT CCG CGG CTG GCA-3’) a été<br />
utilisé. Pour chaque échantillon, trois amplifications indépendantes ont été réalisées sur<br />
Mx3000P QPCR System (Stratagene) en utilisant le kit « Brillant SYBR® Green QPCR<br />
Master Mix » (Agilent Technologies) selon les conditions recommandées par le fabriquant<br />
(protocole « Mx3000P Instrument » du manuel d’utilisation): 95 °C pendant 10 min ;<br />
45 cycles à (a) 95 °C pendant 30 sec, (b) 50 °C pendant 30 sec et (c) 72 °C pendant 30 sec ;<br />
1 cycle à (a) 95 °C pendant 1 min, (b) 65 °C pendant 30 sec et (c) 95 °C pendant 30 sec. Trois<br />
courbes étalons par run ont été réalisées, simultanément à l’amplification des échantillons, à<br />
l’aide d’un plasmide contenant une copie de l’opéron ribosomique 16S d’Escherichia coli<br />
(plasmide pGEM®-T, Promega, Charbonnières-les-Bains, France).<br />
2.2.3.2 Echantillons de sédiments<br />
Des mesures d’abondance procaryote et de diversité bactérienne ont également été<br />
réalisées au niveau des sédiments de chaque site. Pour chaque carotte, la couche de sédiment<br />
comprise entre 0 et 0,5 cm de profondeur (interface eau-sédiment) a été prélevée puis<br />
homogénéisée à l’aide d’une spatule dans une coupelle stérile. Un échantillon de 1cm 3 de<br />
sédiments homogénéisés a été prélevé à l’aide d’une seringue de 2 mL tronquée (TERUMO).<br />
Les échantillons destinés à une mesure de l’abondance bactérienne par cytométrie en flux ont<br />
été conservés dans un 1mL de formol 7,4%-EMNF. Les échantillons destinés à une mesure de<br />
162
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
la diversité des communautés bactériennes par ARISA ont été conservés dans un 2,5 mL de<br />
tampon de préservation de l’ADN comme décrit dans Meisterhans et al. in prep (Chapitre II,<br />
partie 1). L’ensemble des échantillons a été conservé à -80°C jusqu’à analyse.<br />
2.2.3.2.1 analyse de l’abondance et de la diversité des communautés bactériennes des<br />
sédiments<br />
2.2.3.2.1.1 extraction/purification et dosage d’ADN total<br />
La même démarche que celle utilisée pour les échantillons de palourdes a été utilisée<br />
pour extraire, purifier et doser l’ADN total des sédiments. L’extraction et la purification de<br />
l’ADN à partir d’une matrice sédimentaire requièrent toutefois l’utilisation de kits adaptés.<br />
L’extraction/purification a donc été réalisée sur un volume équivalent à 200 µL de sédiment à<br />
partir des kits FastPrep Lysing Matrix E (FastPrep System, MP biomedicals) et UltraClean®<br />
Soil DNA Isolation kit (MOBIO Laboratories Inc.). L’ADN extrait et purifié a été dosé par<br />
spectrofluorimétrie comme décrit précédemment puis conservé à -80°C.<br />
2.2.3.2.1.2 abondance des communautés bactériennes<br />
A partir des échantillons conservés dans du formol-EMNF, stockés à - 80 °C, la fraction<br />
organique contenant les procaryotes a été purifiée par migration forcée sur un gradient de<br />
concentration (Gentodenz®) puis les procaryotes ont été dénombrés par cytométrie en flux<br />
(run de 1 min à faible débit) (Plateforme Cytométrie-Imagerie du Laboratoire Arago,<br />
Banyuls/Mer) selon le protocole décrit dans Meisterhans et al. in prep (Chapitre II, partie 1).<br />
2.2.3.2.1.3 diversité des communautés bactériennes par ARISA<br />
A partir des échantillons conservés dans du tampon de préservation de l’ADN, stockés<br />
à - 80 °C, une mesure de la diversité des communautés bactériennes a été réalisée par ARISA<br />
selon le même protocole que celui décrit précédemment pour les échantillons de palourdes.<br />
163
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.2.4 Traitement de données et analyse statistique<br />
Afin d’analyser les données de diversité β mesurée par ARISA, un traitement de<br />
données issues des arisogrammes a été réalisé in silico. Ce traitement plus amplement détaillé<br />
dans Meisterhans et al. (2011) (Chapitre III, partie 1), consiste, d’abord en l’élimination du<br />
bruit de fond au moyen du calcul d’un optimal divisor (Osborne et al., 2006). Cet optimal<br />
divisor a été estimé à 1/750 pour les arisogrammes des échantillons de palourdes<br />
(i.e. élimination des pics dont l’aire contribue pour moins de 1/750 ème de l’aire totale de<br />
l’ensemble des pics) et à 1/1000 pour les arisogrammes des échantillons de sédiments. Ce<br />
traitement est suivi par une procédure de binning selon Ramette (2009) via l’utilisation de<br />
l’algorithme « interactive binner » (http://www.ecology-research.com) sous le logiciel R<br />
(http://cran.r-project.org/). Le binning permet un alignement des arisogrammes par la<br />
détermination d’une valeur de fenêtre. Cette valeur de fenêtre a été estimée à 2 ± 0,1 (WS : 2 ;<br />
Sh : 0,1).<br />
A partir de la matrice d’abondance relative obtenue, une matrice de similarité de<br />
Bray-Curtis a été calculée via le logiciel Primer 6.0 (PRIMER-E Ltd).<br />
La significativité et l’amplitude des différences de structure des communautés<br />
bactériennes de groupes d’échantillons définis a priori ont été déterminées par ANOSIM sous<br />
le logiciel Primer V06 (PRIMER-E Ltd). La significativité des différences des données<br />
quantitatives (abondances bactériennes/procaryotes des palourdes et des sédiments, richesse et<br />
evenness des communautés bactériennes, caractéristiques physiologiques des palourdes) a été<br />
déterminée par des ANOVA non paramétriques (ANOVA de Mann-Whitney ou de Wilcoxon<br />
pour comparer 2 groupes d’échantillons indépendants ou appariés; ANOVA de Kruskall-<br />
Wallis ou de Friedman pour comparer plus de 2 groupes d’échantillons indépendants ou<br />
appariés). Ces tests ont été réalisés à l’aide de la macro-commande Merlin sur Excel 2007. Le<br />
seuil de significativité retenu a été de 0,05 ; une valeur inférieure à 0,01 indiquant une<br />
significativité importante.<br />
164
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.3 Résultats<br />
2.3.1 Deux habitats contrastés : diversité β des communautés procaryotes des<br />
sédiments<br />
A partir des prélèvements sédimentaires de l’horizon 0-0,5 cm réalisés d’avril à<br />
novembre 2010 (3x5 échantillons), les abondances en procaryotes mesurées par cytométrie en<br />
flux et les structures des communautés bactériennes déterminées par ARISA ont été<br />
comparées entre les deux sites A et B.<br />
Au cours de ce suivi, aucune différence d’abondance en procaryotes n’a été observée<br />
entre les deux sites (Mann-Whitney, p > 0,05), chaque site hébergeant en moyenne<br />
7,1 ± 5,4 10 7 cell.g -1 de sédiment sec.<br />
En revanche, les communautés bactériennes des deux sites présentaient,<br />
indépendamment du temps, de fortes différences de structure (1way-ANOSIM, R = 0,847,<br />
p < 0,01) (Figure III.3) bien que plus faibles en novembre qu’en avril (similarité de Bray-<br />
Curtis : 12,36 vs 33,39).<br />
Près de la moitié (48,4 %) de la dissimilarité entre les deux types de communautés<br />
bactériennes a pu être expliquée par les différences de contribution de quelques OTU entre les<br />
deux sites. Les abondances relatives des OTU #344, #510, #432, #502 et #383 étaient plus<br />
importantes sur le site A que sur le site B alors que les abondances relatives des OTU #266,<br />
#258, #278, #276 et #320 étaient plus fortes sur le site B que sur le site A.<br />
165
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Figure III : MDS, basé sur l’analyse des similarités de Bray-Curtis, représentant les patrons<br />
des communautés bactériennes du sédiment à l’interface eau-sédiment des deux habitats<br />
(carrés noirs : site A, carrés blancs : site B). La valeur de stress indique la bonne qualité de<br />
la représentation de la matrice de similarité en 2 dimensions.<br />
2.3.2 Deux lots de palourdes différenciés: description des caractéristiques des individus<br />
Les mesures d’ATP et de MDA n’ayant pas été réalisées à ce jour, aucun résultat ne<br />
sera présenté dans ce chapitre.<br />
2.3.2.1 Indices de condition<br />
Les résultats prennent en compte les données en avril et en novembre.<br />
Les coquilles des individus prélevés sur le site A étaient significativement plus<br />
longues que celles des individus prélevés sur le site B (44,4 ± 0,8 mm vs 29,0 ± 0,9 mm ;<br />
Mann-Whitney p < 0,01) (Figure III.4). De même, les indices de condition des individus du<br />
lot A étaient significativement plus élevés que ceux du lot B (62,4 ± 4,4 ‰ vs 37,6 ± 3,7 ‰ ;<br />
Mann-Whitney, p < 0,01) (Figure III.4).<br />
166<br />
2D Stress: 0,11<br />
Stress: 0,11
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Figure III.4 : Indices de condition (histogrammes) et longueurs coquillères (carrés) des<br />
individus prélevés sur le site A (noir) et sur le site B (blanc). Les écarts types sont représentés<br />
sous forme de traits noirs.<br />
2.3.2.2 Fractionnement isotopique<br />
Les individus des deux lots de palourdes présentaient un fractionnement isotopique en<br />
δ 13 C significativement différents (-17,2 ± 0,1 ‰ vs -18,5 ± 0,1 ‰ ; Mann-Whitney, p < 0,01)<br />
mais le même fractionnement isotopique en δ 15 N (8,3 ± 0,4 ‰ ; Mann-Whitney, p > 0,05)<br />
(Figure III.5).<br />
δ15N (‰ )<br />
Indice de condition (‰)<br />
9,2<br />
8,8<br />
8,4<br />
8,0<br />
100<br />
80<br />
60<br />
40<br />
20<br />
7,6<br />
-16,0<br />
0<br />
Avril T0 Novembre T6<br />
-17,0<br />
Figure III.5 : Fractionnement isotopique (δ 13 C et δ 53 N) des muscles adducteurs<br />
postérieurs des individus du lot A (losanges noirs) et du lot B (losanges blancs).<br />
167<br />
-18,0<br />
δ13C (‰)<br />
50<br />
40<br />
30<br />
20<br />
10<br />
0<br />
-19,0<br />
Longueur coquillère (mm)<br />
-20,0
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.3.2.3 Paramètres hémocytaires<br />
En avril, la concentration en hémocytes totaux (THC) circulant dans l’hémolymphe<br />
(1,7± 1,2 10 5 cell.mL -1 d’hémolymphe) ainsi que le taux de phagocytose (50,2 ± 9,9 % de<br />
cellules actives) étaient identiques pour les deux lots d’individus (Mann-Whitney, p > 0,05).<br />
En revanche, en novembre, les individus du lot A présentaient une THC 20 fois supérieure à<br />
celle des individus du lot B (Mann-Whitney, p < 0,01), mais un taux de phagocytose 0,7 fois<br />
inférieure (Mann-Whitney, p < 0,01).<br />
2.3.3 Caractérisation des communautés bactériennes des palourdes<br />
L’abondance bactérienne a été estimée par PCR quantitative en temps réel en avril et en<br />
novembre sur 6 individus par lot et sur 3 organes (Br, TD et Re) par individu. Cette<br />
abondance a été exprimée en nombre de copies d’ADNr 16S par gramme de tissu.<br />
2.3.3.1 Etude des individus dans leur habitat naturel<br />
2.3.3.1.1 comparaison entre les 2 lots de palourdes<br />
Quelque soit le temps d’échantillonage considéré, aucune différence significative<br />
d’abondance bactérienne par individu n’a été observée entre les deux lots de palourdes<br />
(Mann-Whitney, p > 0,05) avec en moyenne 2,4 ± 1,6 .10 9 copies d’ADNr 16S. ind -1 .<br />
Cependant, le poids frais moyen de tissu des individus du lot A était environ 4 fois supérieur à<br />
celui des individus du lot B (5,7 ± 1,8 g vs 1,1 ± 0,2 g ; Mann-Whitney, p < 0,01). De ce fait,<br />
la concentration en bactéries (exprimée par gramme de tissu) était donc 4 fois supérieure pour<br />
les individus du lot B par rapport à ceux du lot A.<br />
Si en avril, l’analyse des similarités de Bray-Curtis a fait apparaitre une différence entre<br />
les communautés bactériennes du lot A et celles du lot B (2way-ANOSIM, R= 0,347,<br />
p < 0,01), aucune différence n’a été observée en novembre (2way-ANOSIM, p > 0,05). Plus<br />
précisément, seule une différence significative entre les deux lots de palourdes a été observée<br />
en avril pour les communautés bactériennes des branchies (1way-ANOSIM, R = 0,647,<br />
168
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
p < 0,01) et du tube digestif (1way-ANOSIM, R = 0,385, p < 0,01) ; celles du reste ne<br />
présentant pas de différence (1way-ANOSIM, p > 0,05).<br />
En revanche, seules les communautés bactériennes associées au reste présentaient une<br />
différence significative de richesse taxonomique en avril entre les deux lots de palourdes<br />
(lot A : 70 ± 5 OTU vs lot B : 50 ± 11 OTU ; Mann-Whitney, p < 0,01).<br />
Aucune différence de l’indice de Simpson n’est observée entre les communautés<br />
bactériennes des deux lots palourdes quelque soit l’organe et le temps (Kruskall-Wallis,<br />
p > 0,05).<br />
2.3.3.1.2 comparaison des communautés bactériennes entre organes<br />
Aucune différence significative d’abondance bactérienne n’a été observée entre les<br />
trois organes des individus du lot A (Friedman, p = 0,47) avec une abondance moyenne de 1,6<br />
± 2,9.10 10 copies d’ADNr 16S. g -1 de tissu. En revanche, les individus du lot B présentaient<br />
une abondance bactérienne significativement plus élevée au niveau des branchies<br />
(2,3 ± 2,4.10 11 copies d’ADNr 16S. g -1 de tissu) par rapport aux deux autres organes<br />
(4,8 ± 4,5.10 10 copies d’ADNr 16S. g -1 de tissu) (Wilcoxon, p < 0,05).<br />
L’analyse des similarités de Bray-Curtis, tenant compte des deux temps<br />
d’échantillonnage (avril et novembre), a mis en évidence une différence entre les<br />
communautés bactériennes des trois organes. Cette différence était plus marquée pour les<br />
individus du lot A (2way-ANOSIM, R = 0,317, p < 0,01) que pour ceux du lot B (2way-<br />
ANOSIM, R = 0,122, p 0,05). Seules les communautés bactériennes du lot A ont montré des<br />
différences « evenness » entre organes (Friedman, p < 0,05). En effet, l’indice de Simpson<br />
indiquait une diversité plus faible des communautés bactériennes associées au tube digestif<br />
(0,10 ± 0,07) par rapport à celles des branchies (0,08 ± 0,03) et du reste (0,06 ± 0,02). En<br />
revanche, les communautés bactériennes du lot B avaient un indice de Simpson constant entre<br />
organe (0,10 ± 0,07 ; Friedman, p > 0,05).<br />
2.3.3.1.3 comparaison des communautés bactériennes entre palourdes et sédiment<br />
Les communautés bactériennes associées aux organes des palourdes étaient<br />
significativement différentes des communautés bactériennes du sédiment de leur habitat<br />
respectif (2way-ANOSIM, R = 0,827 p < 0,01) avec une dissimilarité de Bray-Curtis de<br />
169
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
81,4 %. (Figure III.6). Cette différence était plus importante pour les communautés associées<br />
au reste (2way-ANOSIM, R = 0,821 p < 0,01) que pour celles du tube digestif (2way-<br />
ANOSIM, R = 0,781, p < 0,01) et des branchies (2way-ANOSIM, R = 0,774, p < 0,01).<br />
Les communautés bactériennes des sédiments se caractérisaient par une richesse<br />
taxonomique très supérieure à celle des palourdes (89 ± 19 OTU vs 53 ±16 OTU ; Mann-<br />
Whitney, p < 0,01) alors que ces deux types de communautés ont une « evenness » identique<br />
(indice de Simpson = 0,09 ± 0,05 ; Mann-Whitney, p >0,05). Cette comparaison a été<br />
effectuée à partir des résultats obtenus après une amplification sur la même quantité de<br />
matrice ADN.<br />
Figure III.6 : MDS, basé sur l’analyse des similarités de Bray-Curtis, représentant les<br />
patrons de diversité des communautés bactériennes du sédiment (carrés) et des palourdes<br />
(triangles) indépendamment du site. La valeur de stress indique la bonne qualité de la<br />
représentation de la matrice de similarité en deux dimensions.<br />
2.3.3.2 Expérience de transplantation croisée<br />
2.3.3.2.1 dépuration<br />
Après 6,5 jours de dépuration par balnéation dans une eau déposée, aucune<br />
modification significative (comparée à l’état initial en avril) de la longueur coquillère (lot A :<br />
45,2 ± 2,2 mm ; lot B 29,4 ± 3,4 mm), de l’indice de condition (lot A : 65,3 ± 17,3 ‰; lot B :<br />
25,8 ± 4,1 ‰;), de la THC (1,12 ± 0,9 10 5 cell.mL -1 d’hémolymphe) ni du pourcentage de<br />
170<br />
2D Stress: 0,14<br />
Stress : 0,14<br />
matrice<br />
palourde<br />
sediment
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
phagocytose (63 ± 12 % de cellules actives), n’a été observée pour le lot A comme pour le lot<br />
B (Mann-Whitney, p > 0,05) (Tableau III.1).<br />
De même, aucune diminution significative de l’abondance bactérienne n’a été<br />
observée et cela quelque soit le lot de palourdes. Les individus du lot B présentaient donc une<br />
abondance bactérienne par gramme de tissu environ 4 fois supérieure à celle des individus du<br />
lot A.<br />
D’autre part, la comparaison des similarités de Bray-Curtis a montré une réduction des<br />
différences entre les communautés bactériennes des individus des deux lots (2way-ANOSIM,<br />
R = 0,141, p < 0,05). Plus précisément, après dépuration seules les communautés bactériennes<br />
associées aux branchies conservent une différence entre les 2 lots de palourdes (1way-<br />
ANOSIM, R = 0,263, p < 0,05). Les communautés du tube digestif ne présentaient plus de<br />
différence entre les 2 lots (ANOSIM, p > 0,05), et celles associées au reste conservaient leur<br />
similarité (ANOSIM, p > 0,05). Cette réduction des différences inter-lot s’est traduit<br />
également par une augmentation significative des similarités de Bray-Curtis des communautés<br />
bactériennes associées au reste (T0 : 43 ± 11% vs T’0: 69 ± 9 %).<br />
Aucune différence de richesse taxonomique ni d’« evenness » n’a été observée à<br />
l’échelle de l’organe entre les individus des deux lots (Mann-Whitney, p > 0,05).<br />
2.3.3.2.2 réimplantation/transplantation<br />
2.3.3.2.2.1 comparaison des caractéristiques physiologiques des individus appartenant aux<br />
différents lots de palourdes<br />
Après 6 mois, le taux de survie des individus du lot A réimplantés sur le site A (lot<br />
A/A) a été estimé à 100% alors que seulement 43% des individus du lot B réimplantés sur le<br />
site B (lot B/B) ont survécu. Les individus du lot A transplantés sur le site B (lot A/B) avaient<br />
un taux de survie moindre comparé à celui du lot A/A (95 % vs 100%). Au contraire, les<br />
individus du lot B transplantés sur le site A (lot B/A) présentaient un taux de survie plus<br />
important que celui des individus du lot B/B (63% vs 43 %).<br />
171
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Les individus des deux lots n’ont montré aucune croissance comme le prouve<br />
l’absence de différence significative des longueurs coquillères entre T’0 et T’6 (Mann-<br />
Whitney, p > 0,05). Les individus du lot A/A ont perdu en masse par rapport aux individus à<br />
T’0 (Mann-Whitney, p < 0,05) alors que les individus du lot B/B ne présentaient quand à eux<br />
aucune variation de leurs indices de conditions par rapport aux individus à T’0 (Mann-<br />
Whitney, p > 0,05). Les individus du lot A/B avaient un indice de condition significativement<br />
plus faible que celui des palourdes de même origine (lot A/A) (Mann-Whitney, p < 0,01) mais<br />
non différent de celui des individus partageant le même habitat (lot B/B) (Mann-Whitney,<br />
p > 0,05). En revanche les individus du lot B/A avaient un indice de condition<br />
significativement plus élevé que celui des palourdes de même origine (lot B/B) (Mann-<br />
Whitney, p < 0,01) mais non différent de celui des individus partageant le même habitat (lot<br />
A/A) (Mann-Whitney, p > 0,05). L’ensemble des valeurs d’indices de condition est présenté<br />
dans le tableau III.1.<br />
Longueur<br />
(mm)<br />
Indice de<br />
condition (‰)<br />
THC<br />
(cell.mL -1 )<br />
Taux de<br />
phagocytose<br />
(%)<br />
T'0<br />
T'6<br />
T'0<br />
T'6<br />
T'0<br />
T'6<br />
T'0<br />
T'6<br />
Lot A/A Lot B/B Lot A/B Lot B/A<br />
Moyenne 45,2 29,4 45,2 29,4<br />
Ecart type 2,2 3,4 2,2 3,4<br />
Moyenne 42,4 28,4 42,8 29,4<br />
Ecart type 4,0 2,1 4,1 1,3<br />
Moyenne 65,3 25,8 65,3 25,8<br />
Ecart type 17,3 4,1 17,3 4,1<br />
Moyenne 61 29 34 62<br />
Ecart type 8 3 13 9<br />
Moyenne 88204 135507 88204 135507<br />
Ecart type 87355 101074 87355 101074<br />
Moyenne 1005595 163262 183143 837905<br />
Ecart type 696532 149889 131205 564317<br />
Moyenne 64 62 64 62<br />
Ecart type 12 11 12 11<br />
Moyenne 29 43 55 27<br />
Ecart type 11 14 12 7<br />
Tableau III.1 : caractéristiques physiologiques des individus des lots réimplantés (A/A et B/B)<br />
et des lots transplantés (A/B et B/A).<br />
Les individus du lot A/A présentaient une THC 6 fois supérieure à celle des individus<br />
du lot B/B (Mann-Whitney, p < 0,01), mais le taux de phagocytose etait identique entre les<br />
deux lots de palourdes réimplantés (Mann-Whitney, p > 0,05). Les THC et les pourcentages<br />
de phagocytoses des individus transplantés étaient significativement différentes de ceux des<br />
172
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
individus de même origine et identiques à ceux des individus partageant le même habitat<br />
(Mann-Whitney) (Tableau III.1).<br />
2.3.3.2.2.2 comparaison des communautés bactériennes des individus transplantés (A/B et<br />
B/A) avec celles des individus réimplantés (A/A et B/B)<br />
Seules les communautés bactériennes associées aux branchies ont montré des<br />
différences d’abondances. En effet les abondances bactériennes au niveau de cet organe<br />
étaient identiques pour les lots A/B et B/B (3,6 ± 3,1 10 10 copies.d’ADNr 16S g -1 de tissu,<br />
Mann-Whitney, p > 0,05) alors qu’elles diffèraient de celles du lot A/A (4,3 ± 6,2 10 9<br />
copies.d’ADNr 16S g -1 de tissu, Mann-Whitney, p < 0,05). De même, ces abondances étaient<br />
identiques pour les lots B/A et A/A (5,9 ± 6,6 10 9 copies d’ADNr 16S. g -1 de tissu Mann-<br />
Whitney, p > 0,05) alors qu’elles diffèraient de celles du lot B/B (2,8 ± 2,0 10 10 copies<br />
d’ADNr 16S. g -1 de tissu Mann-Whitney, p < 0,05). Pour les autres organes, aucune<br />
différence d’abondance des communautés bactériennes n’a été observée entre les lots (tube<br />
digestif : 1,4 ± 1,9 10 10 copies d’ADNr 16S. g -1 de tissu ; reste: 2,2 ± 3,2 10 10 copies d’ADNr<br />
16S. g -1 de tissu ; Mann-Whitney, p > 0,05) (Figure III.7).<br />
Abondance bactérienne<br />
(nombre de copie d’ADNr 16S. g-1 de tissu)<br />
1,20E+11 1.2 1011 8,00E+10 0.8 1011 4,00E+10 0.4 1011 0,00E+00<br />
Lot A/A Lot A/B Lot B/A Lot B/B<br />
Figure III.7 : Abondances bactériennes associées aux organes d’individus<br />
appartenant aux lots de palourdes réimplantés (lot A/A et lot B/B) ou transplantés (lot A/B et<br />
B/A). Branchies: histogramme noir, tube digestif: histogramme gris et reste des organes:<br />
histogramme blanc. Les barres fines représentent les écarts-types.<br />
173
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
A l’échelle de l’individu, l’analyse des similarités de Bray-Curtis a montré en premier<br />
lieu une différence significative entre les communautés bactériennes des lots de palourdes<br />
réimplantées dans leur habitat d’origine (A/A et B/B) et celles des palourdes transplantées<br />
dans un autre habitat (A/B et B/A) (2way-ANOSIM, R = 0,28 p < 0,01) (Figure III.8). La<br />
différence est expliquée à plus de 12 % par la contribution de l’OTU 286 qui présentait une<br />
abondance relative au niveau des branchies et des restes plus importante chez les individus<br />
des lots transplantés (A/B et B/A) que chez ceux des lots réimplantés (A/A et B/B). Cette<br />
même OTU 286 présentait une abondance relative plus importante au niveau du tube digestif<br />
des individus des lots réimplantés (A/A et B/B).<br />
Figure III.8 : MDS, basé sur l’analyse des similarités de Bray-Curtis, représentant les<br />
patrons des communautés bactériennes des palourdes réimplantées sur leur site d’origine<br />
(A/A et B/B) (symboles noirs) ou transplantées (A/B et B/A) (symboles blancs). La valeur de<br />
stress indique la bonne qualité de la représentation de la matrice de similarité en deux<br />
dimensions.<br />
De manière plus détaillée, les communautés bactériennes associées aux branchies chez<br />
les individus transplantés (A/B ou B/A) étaient significativement différentes de celles des<br />
branchies de tous les individus réimplantés, qu’ils partagent le même habitat ou la même<br />
origine (1way-ANOSIM ; Tableau III.2).<br />
174<br />
2D Stress: 0,16<br />
Stress: 0,16
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Les communautés bactériennes associées au tube digestif chez les individus<br />
transplantés du lot A/B étaient significativement différentes de celles associées au tube<br />
digestif de tous les individus réimplantés, qu’ils partagent le même habitat ou la même origine<br />
(1way-ANOSIM ; Tableau III.2). En revanche les communautés bactériennes associées au<br />
tube digestif des individus transplantés du lot B/A étaient identiques uniquement à celles des<br />
individus réimplantés d’origine différente mais partageant le même habitat (lot A/A ; 1way-<br />
ANOSIM p > 0,05). Elles diffèraient donc de celles des individus réimplantés de même<br />
origine mais ne partageant pas le même habitat (lot B/B ; 1way-ANOSIM, Tableau III.2).<br />
Les communautés bactériennes associées au reste chez les individus transplantés du lot<br />
A/B étaient significativement différentes de celles associées au reste de tous les individus<br />
réimplantés, qu’ils partagent le même habitat ou la même origine (1-way ANOSIM ; Tableau<br />
III.2). Celles associées au reste chez les individus transplantés du lot B/A étaient identiques<br />
uniquement à celles des individus réimplantés de même origine mais ne partageant pas le<br />
même habitat (lot B/B, 1way-ANOSIM, p > 0,05). Elles diffèraient donc de celles des<br />
individus réimplantés d’origine différente mais partageant le même habitat (lot A/A ; 1way-<br />
ANOSIM, Tableau III.2)<br />
Branchies<br />
Tube digestif<br />
Reste<br />
Tableau III.2 : Comparaison des communautés bactériennes entre lots transplantés (A/B et<br />
B/A) et lots réimplantés (A/A et B/B): valeur des R des 1-way ANOSIM. Les différences non<br />
significatives sont indiquées par la mention NS.<br />
175<br />
Lot A/B Lot B/A<br />
Lot A/A 0,546 0,511<br />
Lot B/B 0,357 0,376<br />
Lot A/A 0,544 NS<br />
Lot B/B 0,522 0,231<br />
Lot A/A 0,651 0,501<br />
Lot B/B NS NS
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2.4 Discussion<br />
Cette étude a porté sur la caractérisation des communautés bactériennes associées à un<br />
bivalve marin fouisseur, la palourde japonaise Ruditapes philippinarum. Nous nous sommes<br />
plus particulièrement intéressés aux déterminismes de ces communautés à l’échelle de trois<br />
organes. Les branchies et le tube digestif, organes en contact direct avec l’environnement,<br />
sont susceptibles d’héberger une microflore largement acquise par transmission latérale<br />
(déterminisme d’habitat). Le reste des organes plus internes et isolés de l’extérieur par des<br />
barrières physiques et physiologiques sont eux plutôt susceptibles d’héberger une microflore<br />
plus autochtone (déterminisme d’hôte).<br />
Les palourdes échantillonnées sur le site A (lot A) affichent de meilleures<br />
caractéristiques physiologiques. En effet leur capacité de croissance (longueur de coquille =<br />
44,4 ± 0,8 mm) et leur taux de remplissage (IC= 62,4 ± 4,4 ‰) sont supérieurs à ceux des<br />
palourdes échantillonnées sur le site B (lot B). Ces observations sont en accord avec celles<br />
effectuées par Dang et al. (2009) et valident le choix de ces deux lots pour cette étude. La<br />
signature isotopique en δ 13 C diffère également entre les deux lots d’individus. S’il ne peut être<br />
exclu que cette différence soit partiellement liée à la physiologie des individus, elle<br />
exprimerait majoritairement une différence de régime alimentaire (Dang et al., 2009). Ces<br />
résultat sont en accord avec ceux du suivi mensuel des communautés pico- et nano-<br />
planctoniques (sources nutritives des bivalves), réalisé dans le cadre du réseau national<br />
d’observation en milieu littoral (SOMLIT). En effet, ce suivi réalisé depuis 2003, montre une<br />
dominance des cyanobactéries au site A alors que le site B est plus riche en pico- et nano-<br />
eucaryotes, en cryptophycées et en procaryotes hétérotrophes. D’autre part, nos résultats<br />
montrent une différence de structure des communautés bactériennes entre les sédiments des<br />
deux sites (1way-ANOSIM, R = 0,847, p < 0,01) bien que les abondances procaryotes soient<br />
similaires (7,1 ± 5,4 10 7 cell.g -1 de sédiment sec). Ces résultats valident nos choix de sites<br />
d’étude contrastés et de lots de palourdes différenciés. Les individus du lot A issus du site A<br />
peuvent être considérés, par leur caractéristiques physiologiques, comme des individus de<br />
référence présentant un « bon état de santé ».<br />
Nous nous sommes dans un premier temps interrogés sur la notion de communautés<br />
bactériennes spécifiques à la palourde par rapport à son environnement. Il est en effet connu<br />
que certains invertébrés marins comme les éponges ou les moules hébergent une flore<br />
bactérienne spécifique différente de celle de l’habitat environnant (Frischer et al., 2000; Gerce<br />
176
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
et al., 2011). Cette spécificité serait liée au caractère vivant de l’organisme. Il a en effet été<br />
montré qu’un organisme corallien mort ne présente pas la même flore associée qu’un<br />
organisme corallien vivant (Hansson et al., 2009). Comme les éponges, les coraux et les<br />
moules, les palourdes hébergent des communautés bactériennes qui se distinguent de celles de<br />
leur environnement ou du moins des communautés bactériennes de l’horizon sédimentaire 0-<br />
0,5cm (2way-ANOSIM, R = 0,827 p < 0,01) qui constituent la source nutritive principale de<br />
ces bivalves (Pieri, 1895 ; Le Treut, 1986). Les organes en contact direct avec<br />
l’environnement sont susceptibles d’héberger via la transmission latérale, une proportion de<br />
bactéries allochtones transitoires plus importante que les organes internes. Les branchies<br />
constituent l’une des premières barrières physiques et fonctionnelles réalisant un tri des<br />
particules provenant de l’environnement avant passage dans le tube digestif (Dame, 1996) et<br />
sont par conséquent les plus en contact avec l’habitat. Le tube digestif accumule, quand à lui,<br />
une flore bactérienne déjà pré-triée (Harris, 1993 ; Dame, 1996). Les organes internes (i.e. le<br />
reste dans notre étude) sont irrigués par un système circulant d’hémolymphe dont la capacité à<br />
éliminer de manière sélective certaines populations bactériennes à travers des mécanismes de<br />
phagocytose a été mis en évidence chez d’autres especes de bivalves comme Anodonta<br />
cygnea ou Mytilus galloprovincialis (Pruzzo et al., 2005 ; Antunes et al., 2010). Nos résultats<br />
montrent un gradient de dissimilarité des communautés bactériennes associées aux organes en<br />
fonction du lien plus ou moins étroit de ces organes avec l’habitat. Les communautés<br />
bactériennes associées au reste sont en effet plus dissemblables des communautés du sédiment<br />
(2way-ANOSIM, R = 0,821 p < 0,01) que celles du tube digestif (2way-ANOSIM, R = 0,781,<br />
p < 0,01) et des branchies (2way-ANOSIM, R = 0,774, p < 0,01). La présence d’une structure<br />
de communautés bactériennes associées à la palourde différente de celle des communautés<br />
bactériennes du sédiment, renforcent l’idée de l’existence de communautés bactériennes<br />
spécifiques à la palourde.<br />
Nous nous sommes ensuite interrogés sur le déterminisme des communautés bactériennes<br />
associées à la palourde. Pour cela les communautés bactériennes associées à un organe ont été<br />
comparées entre individus appartenant à deux lots de palourdes physiologiquement différentes<br />
et provenant de deux habitats contrastés.<br />
Les communautés bactériennes associées aux organes internes étaient identiques en avril<br />
et en novembre entre les deux lots de palourdes. Ces résultats suggèrent que ces communautés<br />
bactériennes sont plus étroitement liées à l’espèce Ruditapes philippinarum et ce en dépit du<br />
fait que les deux lots de palourdes étaient constitués d’individus physiologiquement différents<br />
177
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
et provenant de deux habitats contrastés. D’après le modèle d’acquisition des communautés<br />
bactériennes par les bivalves, les populations dominantes associées aux tissus internes seraient<br />
alors acquises plus particulièrement par transmission verticale ou horizontale et pourraient<br />
résulter d’une co-évolution (ou d’une pression de sélection) entre le bivalve et son microbiote<br />
(Zurel et al., 2011). Selon Romero et al. (2001) on peut plus simplement parler de populations<br />
autochtones car présentant un caractère permanent au sein du bivalve.<br />
En avril, les communautés associées aux branchies et celles associées au tube digestif<br />
diffèrent entre les individus des deux lots. Etant donné que les deux lots de palourdes étaient<br />
constitués d’individus physiologiquement différents et provenant de deux habitats contrastés,<br />
deux hypothèses peuvent être émises : (i) les communautés bactériennes associées aux<br />
branchies et au tube digestif sont déterminées par l’habitat, (ii) et/ou par l’état physiologique<br />
des individus hôtes. En novembre, ces mêmes communautés sont identiques entre les deux<br />
lots de palourdes. A cette période, les conditions environnementales sont plus similaires entre<br />
les deux habitats. En effet, les écarts de salinité de la colonne d’eau environnante sont réduits<br />
par rapport à avril (données SOMLIT) du fait des débits plus faibles de la Leyre (affluent<br />
majoritaire du Bassin d’Arcachon) (Bouchet, 1968). L’analyse des communautés bactériennes<br />
des sédiments montrent également une plus forte similarité en novembre qu’en avril entre les<br />
2 sites. Les communautés bactériennes des branchies et du tube digestif, apparaissaient donc<br />
comme déterminées principalement par l’habitat et seraient majoritairement constituées de<br />
populations bactériennes transitoires (ou flore de transit). Cependant, on ne peut exclure<br />
l’influence de la physiologie du bivalve sur les communautés bactériennes associées à ces<br />
deux organes, puisque les individus des deux lots de palourdes présents dans les deux habitats<br />
contrastés étaient physiologiquement différents.<br />
Afin de mettre en évidence la part du déterminisme d’habitat et du déterminisme d’hôte<br />
sur les communautés bactériennes associées à la palourde, une expérience de transplantation<br />
croisée entre les deux lots de palourdes et les deux habitats contrastés a été réalisée.<br />
Au préalable, les palourdes ont subi une étape de dépuration de 6,5 jours. Dans cette<br />
expérimentation, la dépuration a été utilisée dans le but d’éliminer les populations allochtones<br />
bactériennes transitoires apportées par transmission latérale. Comme attendu, les populations<br />
allochtones bactériennes transitoires originaires des sites A (pour le lot A) ou B (pour le lot B)<br />
ont été remplacées par des populations allochtones bactériennes transitoires du bassin de<br />
dépuration conduisant à une augmentation des similarités entre les communautés bactériennes<br />
178
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
associées aux 2 lots de palourdes. Ce résultat est en accord avec ceux observés lors des<br />
reparcages de bivalves à des fins sanitaires (d’une durée minimum de 2 jours) et dont le but<br />
est d’éliminer des espèces bactériennes allochtones potentiellement pathogènes pour l’homme<br />
accumulées lorsque l’habitat naturel présente de manière ponctuelle ou persistante une<br />
mauvaise qualité sanitaire (Furfari, 1966). La littérature fait également état d’expériences de<br />
dépuration plus longues. Caro et al. (2009) ont expérimenté une étape de dépuration sur une<br />
période de 4 mois. Leur but était d’éliminer toutes les bactéries faiblement associées aux<br />
branchies du bivalve Codakia orbicularis afin d’avoir accès aux bactéries les plus étroitement<br />
liées à leur hôte.<br />
Après l’étape de dépuration, les communautés bactériennes associées au tube digestif des<br />
deux lots de palourdes étaient devenues semblables. Celles des branchies présentaient une<br />
différence moindre par rapport à avant l’étape de dépuration validant le procédé par<br />
balnéation dans une eau déposée. La faible différence restante pourrait être dû à un temps de<br />
dépuration trop court Cependant, Serais et al. (2010) ont montré qu’une durée de 5 jours était<br />
suffisante pour éliminer une contamination par Escherichia coli. On ne peut donc exclure que<br />
les conditions de balnéation non optimale dans les bassins de dépuration aient induit une<br />
diminution du taux de filtration ralentissant l’élimination des bactéries allochtones. Le<br />
changement de qualité nutritive ou de turbidité du milieu sont des causes connues de<br />
variations des processus de ventilation branchiale (Le Treut, 1986). Finalement, les résultats<br />
observées à la suite de cette étape de dépuration renforcent l’hypothèse que les communautés<br />
bactériennes associées aux branchies et au tube digestif sont majoritairement déterminées par<br />
l’habitat.<br />
A la fin de l’expérience (T’6) les communautés bactériennes des individus transplantés et<br />
celles des individus réimplantés mais de même origine diffèrent, suggérant que le changement<br />
d’habitat entraine une modification des communautés bactériennes. Les branchies et le tube<br />
digestif apparaissent comme les organes les plus sensibles aux changements d’habitat puisque<br />
les communautés bactériennes des lots A/B et B/A diffèrent de celles des lots réimplantés de<br />
références. Ces résultats confortent l’hypothèse que les branchies et le tube digestif sont des<br />
sites primaires d’infection bactérienne allochtone. La structure des communautés des organes<br />
internes (i.e. le reste) n’évolue pas lorsque les individus sont réimplantés sur leur site<br />
d’origine ou transplantés sur l’autre site, sauf pour les individus du lot A/B transplantés sur un<br />
site moins favorable (indice de condition et taux de survie plus faible sur le site B). Ces<br />
résultats suggèrent donc que la structure des communautés bactériennes associées aux organes<br />
179
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
internes est majoritairement liée à l’état physiologique des hôtes. En effet la transplantation<br />
des individus du lot A/B dans un environnement moins favorable a pu provoquer une<br />
détérioration de l’état de santé des individus, accompagnée par une diminution plus ou moins<br />
importante des barrières physiques et/ou physiologiques.<br />
2.5 Conclusion<br />
A travers la comparaison des communautés bactériennes de deux lots de palourdes<br />
différenciées et provenant d’habitats contrastés, cette étude met en évidence une structure<br />
différente des communautés bactériennes à l’échelle de l’organe. Les communautés<br />
bactériennes associées au tube digestif qui est l’un des organes les plus en contact avec<br />
l’habitat et impliqués dans la fonction trophique apparaissent majoritairement déterminées par<br />
l’habitat alors que celles associées aux organes plus internes semblent majoritairement être<br />
déterminées par la position taxonomique de l’hôte. Les communautés bactériennes associées<br />
aux organes internes pourraient alors être le résultat d’un contrôle de l’hôte ou celui d’une co-<br />
évolution entre l’hôte et sa microflore due à des pressions de sélections communes. Les<br />
communautés bactériennes associées aux branchies présentent un déterminisme qui semble<br />
plus complexe, ces communautés étant à la fois influencées par l’habitat et par l’hôte. Le<br />
changement d’habitat du bivalve entraine une modification de sa condition physiologique<br />
mais également une modification de la structure des communautés bactériennes des organes y<br />
compris des organes internes suggérant que l’état physiologique interviendrait dans le<br />
maintien des communautés bactériennes autochtones de la palourde. L’hypothèse d’un<br />
déterminisme d’hôte devrait pouvoir être confirmée en comparant les communautés<br />
bactériennes associées à deux espèces de bivalves vivant en sympatrie et présentant la même<br />
écologie (e.g. la coque Cerastoderma edule et la palourde Ruditapes philippinarum). Un<br />
intérêt plus particulier pourrait alors être porté sur les populations bactériennes autochtones,<br />
véritable microflore associée aux bivalves. L’étude de sa position exacte dans les tissus (ecto-<br />
ou endosymbiontique) par FISH par exemple pourrait permettre de mieux caractériser la<br />
nature de l’intéraction bactéries-bivalves. La caractérisation de la composition taxonomique<br />
de cette microflore associée par une approche de (méta)génomique ainsi que l’étude de ses<br />
capacités métaboliques permettrait en accédant à l’auto-écologie des populations<br />
bactériennes, de mieux comprendre les fonctions qu’elles assurent (e.g. épuratrice,<br />
immunitaire voire probiotique).<br />
180
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
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183
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
184
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
3. Diversité des procaryotes à l’échelle d’un organe : déterminisme d’espèce<br />
Evidence for specific tissue-dependent bivalve-associated bacteria in cockles<br />
(Cerastoderma edule) and clams (Ruditapes philippinarum)<br />
Ika Paul-Pont 1,3 , Guillaume Meisterhans 1,2, , Natalie Raymond 1,2, , Line Bourrasseau 1,2, , Xavier de<br />
Montaudouin 1,2, , Frédéric Garabetian 1,2, , Florence Jude-Lemeilleur 1,2, *<br />
1 Univ. <strong>Bordeaux</strong>, EPOC, UMR 5805, F-33120 Arcachon, France<br />
2 CNRS, EPOC, UMR 5805, F-33120 Arcachon, France.<br />
3 Farm Animal and Veterinary Public Health, Faculty of Veterinary Science, The University of<br />
Sydney, 425 Werombi Road, Camden NSW 2570, Australia 2<br />
Soumis le 30 Janvier 2012 à FEMS Microbiology Ecology ; Manuscript ID: FEMSEC-12-01-0053<br />
Key words: microbiota; bivalve; bacterial association; bacterial abundance; bacterial diversity;<br />
starvation<br />
Running title: Specific tissue-dependent bivalve-associated bacteria<br />
* Corresponding author<br />
Address :Station Marine d’Arcachon, 2 rue du Pr Jolyet, F-33120 Arcachon, France<br />
Phone : +33556223911 ; Fax : +33556835104 ; e-mail : f.jude@epoc.u-bordeaux1.fr<br />
185
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
186
Abstract<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Research on the structure of microbial communities in marine bivalves presents some<br />
specific challenges as bivalves accumulate large numbers of microorganisms due to their lifestyle as<br />
siphon feeders and/or burrowing animals. In the present study, bacterial community abundance<br />
(BCA) and diversity (BCD) were estimated by epifluorescence microscopy and Automated<br />
Ribosomal Intergenic Spacer Analysis in cockles (Cerastoderma edule) and clams (Ruditapes<br />
philippinarum) before and after a 21-day starvation experiment to assess the shift from transient to<br />
resident host-associated bacterial communities within bivalve tissues. The gut of bivalves<br />
expectedly harboured the highest bacterial concentration whereas the lowest value was found in<br />
hemolymph, consistent with its role in innate immunity. Sympatric cockle and clam individuals<br />
exhibited significant differences in BCD in all tissues suggesting species-level control of bacterial<br />
communities in individuals experiencing the same contamination from the environment (2 way-<br />
ANOSIM: R=0.739 p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
188
Introduction<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Marine bivalves host numerous bacteria and are able to survive in highly septic surroundings<br />
depending on the efficiency of their immune system (Antunes et al., 2010). Three main pathways<br />
for microflora acquisition by marine bivalves are described (Bright & Bulgheresi, 2010). In vertical<br />
transmission, bacteria shift from parents to offspring, through the incorporation of bacteria within or<br />
on gametes. In horizontal transmission, bacterial acquisition is independent of host reproduction and<br />
bacteria are taken up through spread between contemporary hosts. Lateral transmission concerns<br />
microflora being acquired directly from the environment, through the burrowing and filtration<br />
activities of bivalves (Dubilier et al., 2008). Interactions between microflora and their host can be<br />
diverse, from simple opportunistic interaction to parasitic or symbiotic relationships, and can<br />
influence bivalve fitness. While endosymbiosis (Kim et al., 1995; Caro et al., 2009) or intimate<br />
association with tissues (Romero et al., 2002) have been reported, little is known about the overall<br />
dynamics of the bacterial communities in bivalves. For instance, literature remains scarce on the<br />
diversity and the nature of bacterial communities in bivalves. Some studies suggested that specific<br />
bacterial assemblages interact with oysters (Hernández-Zárate, 2006; La Valley et al., 2009) and<br />
freshwater mussels (Frischer et al., 2000). On the other hand, the sanitary aspects of microbial<br />
contamination of shellfish (resources survey data, fish farming purification processes) suggest that<br />
bivalve-associated bacteria may be highly influenced by the bivalves’ environment, through lateral<br />
transmission. In French national sanitary surveys (e.g. French microbiological monitoring network<br />
for shellfish growing areas – REMI; http://envlit.ifremer.fr/surveillance/microbiologie_sanitaire) the<br />
whole shell content is analysed as ground flesh and intervalval liquid (FIL). Most of the fecal<br />
indicator bacteria that are found in shellfish inhabiting a contaminated area can easily be eliminated<br />
after a short period of purification in an adequate tank because they belong to the fraction of the<br />
bivalve-associated bacterial community that may simply be passing through the animal along with<br />
water and food, i.e. they are transient microorganisms acquired incidentally as a consequence of<br />
siphoning activity. If so it could be hypothesized that they are mainly associated with the gills and<br />
the gut. This particular case and a previous study on endosymbionts (Kim et al., 1995) ask the<br />
question: is there tissue-dependence of bivalve-associated bacteria (BAB)? In a previous study,<br />
Meisterhans et al. (2011) suggested to consider the different organs (e.g: gut, gills, muscle)<br />
separately as the important gut microflora may hide a specific microflora associated with other<br />
organs.<br />
189
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
To address this question, bacterial communities were assessed in different bivalve tissues<br />
using molecular approaches. The cockle Cerastoderma edule and the clam Ruditapes philippinarum<br />
were selected for their ecological relevance. In European coastal zones, the latter is an introduced<br />
species while the former is a native species. Individuals of both species can live in sympatry,<br />
burrowing in the sediment and feeding on the suspended particles that accumulate at the water-<br />
sediment interface. Sympatric individuals exhibiting the same lifestyle are subjected to the same<br />
lateral transmission events allowing comparison of the influence of this mechanism on the BAB.<br />
Finally, to unveil the resident microflora that may have been masked by the transient microflora<br />
acquired through feeding, a set of animals was analysed after 21 days starvation. The analyses were<br />
also performed at individual scale in several functional tissues: hemolymph, gills, gut, mantle and<br />
remaining tissues (including foot, gonad, heart, muscle and digestive gland) to identify tissue-<br />
dependent associations.<br />
Materials and Methods<br />
Sampling sites<br />
Fifty cockles (36.0 ± 2.5 mm shell length, mean ± SD) and fifty Manila clams (46.4 ± 2.4<br />
mm shell length, mean ± SD) were collected at Banc d’Arguin, a moderately sheltered inter-tidal<br />
sand flat (median grain size = 350 µm), in Arcachon Bay (France, 44°40’N 1°10’W). The water<br />
salinity and sediment temperature annually range from 31 – 35 psu and 0°C to 30°C, respectively<br />
(Dang et al. 2010). The benthic community in sand is dominated by cockles with adult abundance<br />
reaching 200 ind.m -2 while Manila clams are generally scarcer (
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
was set to 15°C (± 0.7°C, mean ± SD) and the photoperiod 12:12 using a timer and artificial light<br />
sources.<br />
At the beginning (T0) and at the end (Tf) of the starvation experiment, five cockles and five<br />
clams were randomly sampled for analysis. Hemolymph (He) was withdrawn from the adductor<br />
muscle of each individual with a 25-gauge needle attached to a 1-mL sterile syringe (TERUMO).<br />
Each sample was observed under a stereomicroscope to verify the absence of disseminated<br />
neoplasia in relation to its strong negative impact on host physiology (Carballal et al., 2001).<br />
Bivalve foot was dissected and squeezed between two glass slides under a microscope (Nikon<br />
Eclipse E400) to check for the absence of the deleterious and proliferating parasitic trematode<br />
Bucephalus minimus. Gills (Gi), mantle (Ma), gut (Gu) and remaining tissues (Re) (including foot,<br />
gonad, heart, muscle, digestive gland) were dissected, weighed and shredded with a homogenizer<br />
(blade OMNI TH) in NaCl (30 g.L -1 ; final dilution 1/10). Each sample was dispensed as aliquots in<br />
formol (3.7%) – NaCl (30 g.L -1 ) for bacterial counts and in a preservative buffer (100 mM Tris-HCl<br />
[pH 8.0], 100 mM Na EDTA [pH 8.0], 1.5 M NaCl and 1% [wt/vol] cetyltrimethylammonium<br />
bromide) (Zhou et al., 1996) for diversity analyses.<br />
Total bacterial count<br />
An aliquot of 50 µL of each sample was used to determine the total bacterial count by using<br />
an epifluorescence microscope (Olympus BH2-RFCA, excitation filter BP490, magnification 1000)<br />
according to the protocol described by Meisterhans et al. (2011). Results were expressed as cell<br />
units per g of flesh (fresh weight).<br />
Bivalve bacterial community structure analysis by ARISA<br />
Changes in the bivalve bacterial community diversity (BCD) were assessed using the PCR-<br />
based whole-community fingerprinting approach ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer<br />
Analysis) of bacterial DNA (Fisher & Triplett, 1999). ARISA amplifies the Intergenic Transcribed<br />
Spacer (ITS) between the 16S and 23S rRNA genes using a fluorescent primer and the ITS size<br />
represents the operational taxonomic unit (OTU). Results are displayed as the amount of different<br />
PCR products of specific fragment length (ITS size). Even though several biases have been<br />
associated with the use of molecular based techniques such as ARISA in the analysis of bacterial<br />
communities, these biases can be assumed to affect all samples equally, if the samples have a<br />
common source and are similarly treated (Ramirez-Saad et al., 2003). DNA was extracted from<br />
subsamples of 25 mg of tissue, using a bead beating method (FastPrep and lysis matrix A; 6 m∙s -1 ;<br />
191
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
40 s, MP Biomedicals, Illkirch, France) coupled to QIAamp DNA Mini Kit (QIAgen, Courtaboeuf,<br />
France). The amount of extracted DNA was determined by spectrofluorimetry (LS 55, PerkinElmer,<br />
Courtaboeuf, France) using SYBR® Green I (Molecular Probes, Invitrogen, Cergy Pontoise,<br />
France), and quantified using DNA standard 1 mg mL -1 solutions of calf thymus DNA (Sigma<br />
Aldrich, St. Quentin Fallavier, France). The same amount of extracted DNA (10 ng) was used for<br />
each ARISA amplification assay. For each sample, the ARISA amplification step was conducted in<br />
triplicate. The amplification was run according to Ranjard et al. (2000) using universal bacterial<br />
primers SDBact (5’-TGC GGC TGG ATC CCC TCC TT- labelled at the end with the<br />
phosphoramidite dye 5-FAM fluorochrome) and LDBact (5’-CCG GGT TTC CCC ATT CGG-)<br />
(Normand et al., 1996) (Molecular Probes Invitrogen Cergy Pontoise, France) with the following<br />
conditions: (i) 94°C for 5 min; (ii) 35 cycles of 94°C for 1 min, 55°C for 1 min, 72°C for 1 min, and<br />
then (iii) 72°C for 5 min. The 25 µL-reaction mixtures contained 1 x PCR buffer, 1.5 mM MgCl2,<br />
0.3 mg mL -1 of bovine serum albumin (MP Biomedicals, Illkirch, France), 5% of DMSO, 0.2 mM<br />
of each dNTP, 0.1 µM of each primer, 1U of Taq polymerase (Promega, Charbonnières-les-Bains,<br />
France) and 20 ng of template DNA. PCR products were purified using a QIAquick PCR<br />
Purification Kit (QIAgen, Courtaboeuf, France) and quantified by spectrofluorimetry as described<br />
before. Two ng of purified product from each sample were combined with 10 µL Hi Di formamide<br />
and an internal LIZ1200 standard (Applied Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France) before being heat<br />
treated (95°C, 5 min) and then cooled on ice. ARISA was performed on a 3730XL Capillary<br />
Genetic Analyser (Applied Biosystems Ltd, Courtaboeuf, France), using a capillary and standard<br />
Genemapper protocol, which detects the relative abundance of different sized PCR products<br />
labelled with the fluorescent primers (Plateforme Genome-Transcriptome Pierroton INRA,<br />
<strong>Bordeaux</strong>-Aquitaine, www.pierroton.inra.fr/biogeco/site_pole_agro/genoseq.html). Results were<br />
read using the ABI Peak scanner software provided by Applied Biosystems (Courtaboeuf, France)<br />
where each profile of peaks in an electrophoregram defines the bacterial diversity fingerprint.<br />
Fluorescence data (peak areas and peak sizes) were exported to Microsoft Excel to allow data<br />
analysis. Peak size values were rounded to the nearest whole number and peaks with a size inferior<br />
to 200 bp were considered as noise and excluded from analysis (Lear & Lewis, 2009). According to<br />
Osborne et al. (2006), an optimal divisor (500) was determined to eliminate the background<br />
fluorescence (data not shown). Moreover, according to Ramette (2009) data were binned (i.e.<br />
electrophoretic profiles alignement) using the interactive and automatic binning algorithms [their<br />
respective manuals and examples are available online (http://www.ecology-research.com)]<br />
implemented in the free, R programming language [The R Foundation for Statistical Computing<br />
192
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
(http://cran.r-project.org/)]. From Peak scanner output table, a custom R binning script (Ramette,<br />
2009) was applied (WS: 2; Sh: 0.1). All peaks with relative fluorescence intensity value inferior to<br />
0.002 (1/optimal divisor) were not included in further analyses since they consisted of background<br />
peaks. Therefore, to consider a maximum of peaks while excluding background noise, only<br />
fragments with relative fluorescence intensity above a threshold of 0.2% and ranging between 200<br />
and 1500 bp were considered as a true peak. Each true peak displayed represented one ITS and the<br />
peak area represented the relative abundance of the ITS present. Data were also transformed to<br />
abundance matrix. From this matrix, Bray-Curtis similarities (BC) between samples were calculated<br />
from Primer software (PRIMER-E Ltd, Lutton, UK) according the following equation<br />
– – where OTUi,a is OTUi relative abundance<br />
in sample A and OTUi,b is OTUi relative abundance in sample B. Similarities were represented on<br />
non-multidimensional scaling (MDS) (Clarke & Warwick, 2001). On each MDS chart, every<br />
bacterial community was represented as one plot and the relative changes in community structure as<br />
the distances between the points.<br />
Statistical analyses<br />
A Mann–Whitney test and when possible an Analysis of Variance (ANOVA) were<br />
performed to compare BCA between different sampling times and bivalve species. Comparison of<br />
BCA among tissues within each species was assessed using the Friedman test for related samples.<br />
Statistical differences in BCD between groups (species, time, tissues) were tested using ANalysis<br />
Of SIMilarity (1 way-ANOSIM or 2 way-ANOSIM) a random permutation tests (Monte-Carlo test,<br />
100,000 permutations) performed from Bray-Curtis similarity matrixes (Clarke & Warwick, 2001;<br />
Kropf et al., 2004). All tests and correlations were considered statistically significant at p value<br />
≤ 0.05.<br />
193
Results<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
1. Initial bacterial community structure in bivalves<br />
a. Bacterial community abundance (BCA)<br />
Clams were significantly bigger than cockles (4.8 ± 0.3 g vs. 2.9 ± 0.1 g, respectively) but no<br />
significant difference was observed in terms of total bacterial concentration (cell g -1 ) and bacterial<br />
content (cell matrix -1 ) between both bivalves at whole individual scale (Table 1). Bacterial<br />
concentrations in cockles and clams respectively reached 3.1 10 10 ± 0.6 10 10 and 3.2 10 10 ± 0.3 10 10<br />
cells g -1 before the starvation experiment. Only slight differences in bacterial concentration<br />
appeared between bivalve species, namely the hemolymph, the gut and the remaining tissues of<br />
clams showed significantly higher bacterial concentrations than in cockles (Table 1). Despite these<br />
differences, cockles and clams displayed the same bacterial distribution between tissues. The gut<br />
harboured the highest bacterial concentration (1.7 10 11 ± 0.1 10 11 and 2.6 10 11 ± 0.3 10 11 cells g -1 in<br />
cockles and clams, respectively) followed by mantle, gills and remaining tissues holding similar<br />
bacterial concentrations (1.4 – 4.2 10 10 cells g -1 ), whereas the lowest value was found in hemolymph<br />
(7.3 10 6 ± 0.4 10 6 and 9.7 10 6 ± 0.7 10 6 cells g -1 in cockles and clams, respectively) (Table 1). BCA<br />
were also expressed in cells matrix -1 in order to assess the distribution of the bacterial community<br />
between bivalve tissues according to their relative weights and functions (Table 1). In cockles, the<br />
relative bacterial content (cells matrix -1 ) showed a similar trend to that observed for bacterial<br />
concentration (cells g -1 ). More than 50% of the total bacterial content was found in the gut despite<br />
its relatively low weight, whereas the remaining tissue (Re) harbored only 30% of the total bacterial<br />
content, followed by the mantle (9%) and gills (5%) (Table 1). The bacterial content in hemolymph<br />
represented less than 0.01% of the total bacterial load in cockles. In clams only 15% of the total<br />
bacterial content was found in the gut whereas the remaining tissue and the mantle held more than<br />
77% of the total bacterial load. The bacterial content in hemolymph of clams represented less than<br />
0.01% of the total bacterial load, similar to what was observed in cockles (Table 1).<br />
194
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 1. Mean value (± standard error, SE, n=5) of tissue weight (g, fresh weight), bacterial concentration (cell g -1 , fw)<br />
and content (cell matrix -1 ) in cockles and clams before the starvation experiment. A one way ANOVA was performed to<br />
assess difference between bivalve species. NS: no significant difference.<br />
Tissue weight (g) Bacterial concentration (cell g -1 ) Bacterial content (cell matrix -1 )<br />
Cockle Clam p value Cockle Clam p value Cockle Clam p value<br />
Mean 1.01 0.8<br />
7.3E+06 9.7E+06<br />
7.8E+06 7.7E+06<br />
Hemolymph<br />
NS<br />
p=0.011<br />
SE 0.01 0.11 3.8E+05 6.5E+05 3.6E+05 1.2E+06<br />
Mantle<br />
Gills<br />
Gut<br />
Remaining<br />
tissues<br />
Whole<br />
individual<br />
Mean 0.33 1.32<br />
2.5E+10 2.1E+10<br />
8.5E+09 1.9E+11<br />
p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
b. bacterial communities’diversity (BCD)<br />
cockles<br />
A total of 309 ITS, ranging from 200 to 1245 bp in size, was detected by ARISA analysis of<br />
the bacterial community of tissues of five cockles before the starvation experiment, with a mean<br />
value of 156 ± 12 ITS per individual (mean ± SE) (Table 2). Among the detected ITS, 179 (58%)<br />
were rare, being generally found in less than 20% of the studied samples (i.e. in one bivalve out of<br />
five analyzed) whereas only 15 ITS (5%) were considered as constant in cockles (i.e. in at least four<br />
bivalves out of five analyzed) (Table 3). The high proportion of rare ITS resulted in a low mean<br />
level (Mean ± standard deviation (SD): 20.6 ± 13.6%; Min-Max range: 0-83.2%) of Bray-Curtis<br />
similarities of cockle bacterial community among individuals. One third of the detected ITS<br />
(97 ITS) was tissue specific and 13% (41 ITS) were ubiquitously found in cockle tissues. In<br />
addition, most tissue-specific ITS were characterized as rare since more than 86% of them were<br />
only recorded in one of the five sampled cockles. Comparison of BCD among cockle tissues was<br />
performed by the 1 way-ANOSIM test and revealed significant differences (R=0.43; p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 2. Mean value (± standard error, SE, n=5) of ITS detected in cockle and clam tissue before the starvation<br />
experiment.<br />
Gills Hemolymph Mantle Remaining tissues Gut Whole individual<br />
Cockle Clam Cockle Clam Cockle Clam Cockle Clam Cockle Clam Cockle Clam<br />
Mean 39 34 55 60 63 55 57 63 46 69 156 188<br />
SE 7 7 8 10 12 5 6 6 10 12 12 8<br />
Total 128 120 152 206 185 198 178 190 139 182 309 364<br />
Table 3. Constancy of the ITS detected in cockle and clam tissues before the starvation experiment (T0). Rare = ITS<br />
detected only in 1 of the 5 sampled individuals, Occasional = 2 / 5, Common = 3 / 5, Constant = 4-5 / 5.<br />
Cockle<br />
Clam<br />
ITS-T0<br />
rare occasionnal common constant Total<br />
Hemolymph 88 28 21 15 152<br />
Gills 91 20 9 8 128<br />
Mantle 106 41 28 10 185<br />
Gut 79 37 18 5 139<br />
Remaining tissues 107 48 14 9 178<br />
Whole individual 179 71 44 15 309<br />
Hemolymph 135 56 9 6 206<br />
Gills 86 22 6 6 120<br />
Mantle 147 32 13 6 198<br />
Gut 89 51 17 25 182<br />
Remaining tissues 107 55 15 13 190<br />
Whole individual 213 86 54 11 364<br />
197
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Cockles vs. clams<br />
Two different ANOSIM tests were performed to compare BCD between both sympatric<br />
bivalves. The first ANOSIM was performed at whole individual scale with all tissues pooled,<br />
whereas the second one was done on each tissue considered individually between both species.<br />
Despite the 275 ITS (69% of all ITS) shared by both bivalve species before the starvation<br />
experiment, ANOSIM results showed highly significant difference of total BCD between both<br />
bivalves at whole individual scale (2 way-ANOSIM: R=0.56 ; p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
2. Bacterial community structure after starvation experiment<br />
a. Bacterial abundance<br />
Cockles<br />
No significant effect of the 21-day starvation was demonstrated on the total body weight of<br />
cockles, despite the fact that the weights of the hemolymph and digestive tube of starved cockles<br />
were significantly lower than those of cockles before the experiment (Table 4, Mann-Whitney test,<br />
p>0.05). To avoid any dilution effect of weight on bacterial concentration in cockle tissues, results<br />
were expressed as bacterial count (cells matrix -1 ) instead of bacterial concentration (cells g of<br />
tissue -1 ) to compare the BCA in bivalves before and after the starvation experiment. At whole<br />
individual scale, there was a significant reduction in cockle bacterial content after the starvation<br />
experiment (9.15 10 10 ± 1.88 10 10 vs. 1.74 10 10 ± 2.56 10 9 cells ind -1 , for initial and starved cockles,<br />
respectively). This decrease in bacterial content was significant in most tissues, except gills in<br />
which no significant difference appeared before and after the starvation (Mann-Whitney, p=0.06)<br />
(Table 4).<br />
Despite the decrease of tissue weight and bacterial content, the relative weight of each tissue<br />
was similar to what was observed before the starvation experiment as well as the relative bacterial<br />
concentration among each tissue at the end of the experiment. Namely, the gut harboured the<br />
highest bacterial concentration (7.74 10 10 ± 4.9 10 9 cells g -1 ) followed by mantle, gills and<br />
remaining tissues holding similar bacterial concentrations (5.62 – 7.26 10 9 cells g -1 ), whereas the<br />
lowest value was found in the hemolymph (4.48 10 6 ± 3.66 10 5 cells g -1 ) (Friedman test, p
Hemolymph<br />
Mantle<br />
Gills<br />
Gut<br />
Remaining<br />
tissues<br />
Whole<br />
individual<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 4. Mean value (± standard error, SE, n=5) of tissue weight (g, fresh weight), bacterial concentration (cell g -1 , fw)<br />
and content (cell matrix -1 ) in cockles before (T0) and after (Tf) the starvation experiment. A Mann-Whitney test was<br />
performed to assess difference in function of sampling time. NS: no significant difference.<br />
Tissue weight (g)<br />
Bacterial concentration<br />
(cell g -1 )<br />
200<br />
Bacterial content<br />
(cell matrix -1 )<br />
T0 Tf p value T0 Tf T0 Tf p value<br />
Mean 1.01 0.91<br />
7.3E+06 4.5E+06 7.8E+06 4.1E+06<br />
p=0.028<br />
SE 0.01 0.05 3.8E+05 3.7E+05 3.6E+05 5.0E+05<br />
Mean 0.33 0.37<br />
2.5E+10 6.7E+09 8.5E+09 2.5E+09<br />
NS<br />
SE 0.03 0.02 2.5E+09 1.9E+08 1.2E+09 8.4E+07<br />
Mean 0.28 0.30<br />
1.4E+10 5.6E+09 4.2E+09 1.6E+09<br />
NS<br />
SE 0.05 0.04 1.2E+09 9.6E+08 1.0E+09 1.8E+08<br />
Mean 0.27 0.06<br />
1.7E+11 7.7E+10 4.7E+10 4.8E+09<br />
p=0.047<br />
SE 0.12 0.01 1.4E+10 4.1E+09 2.1E+10 9.0E+08<br />
Mean 1.03 1.12<br />
3.0E+10 7.3E+09 3.1E+10 8.5E+09<br />
NS<br />
SE 0.09 0.11 2.2E+09 1.0E+09 3.2E+09 1.8E+09<br />
Mean 2.93 2.77<br />
3.1E+10 6.16E+09 9.1E+10 1.7E+10<br />
NS<br />
SE 0.14 0.11 5.9E+09 6.8E+08 1.9E+10 2.6E+09<br />
p=0.012<br />
NS<br />
p=0.012<br />
p=0.012<br />
p=0.012<br />
p=0.007
Clams<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
No difference of total body weight was revealed after the starvation experiment, and a<br />
similar result was found even at the tissue level (Mann-Whitney test, p>0.05, Table 5). However,<br />
final bacterial contents of starved clams were significantly lower than those of the initial clams, at<br />
whole individual scale (3.80 10 11 ± 0.21 10 11 vs. 9.67 10 10 ± 1.43 10 10 bacteria ind -1 for initial and<br />
starved clams, respectively) and in most organs except gills (Table 5). The relative weights of each<br />
organ were also similar to what was observed before the starvation experiment. No significant<br />
difference of bacterial concentration among tissues was revealed at the end of the starvation<br />
experiment, except for the hemolymph, displaying the lowest bacterial concentration (Friedman test,<br />
p
Hemolymph<br />
Mantle<br />
Gills<br />
Gut<br />
Remaining<br />
tissues<br />
Whole<br />
individual<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 5. Mean value (± standard error, SE, n=5) of tissue weight (g, fresh weight), bacterial concentration (cell g -1 , fw)<br />
and content (cell matrix -1 ) in clams before (T0) and after (Tf) the starvation experiment. A one-way ANOVA (when<br />
possible) and a Mann - Whitney test were performed to assess difference in function of sampling time. NS: no<br />
significant difference.<br />
Tissue weight (g)<br />
Bacterial concentration<br />
(cell g -1 )<br />
202<br />
Bacterial content<br />
(cell matrix -1 )<br />
T0 Tf p value T0 Tf T0 Tf p value<br />
Mean 0.80 1.00<br />
9.7E+06 1.1E+08 7.7E+06 1.1E+08<br />
NS<br />
SE 0.11 0.02 6.5E+05 1.9E+07 1.2E+06 2.3E+07<br />
Mean 1.32 1.32<br />
2.1E+10 9.6E+09 1.9E+11 1.3E+10<br />
NS<br />
SE 0.13 0.11 3.1E+09 2.6E+09 1.8E+10 4.3E+09<br />
Mean 0.49 0.59<br />
2.5E+10 4.8E+10 1.2E+10 2.6E+10<br />
NS<br />
SE 0.04 0.07 4.7E+09 1.1E+10 3.4E+09 3.8E+09<br />
Mean 0.09 0.09<br />
2.6E+11 1.3E+11 2.3E+10 8.1E+09<br />
NS<br />
SE 0.01 0.01 2.5E+10 9.4E+10 3.0E+09 4.2E+09<br />
Mean 2.12 2.32<br />
4.2E+10 1.8E+10 8.8E+10 4.2E+10<br />
NS<br />
SE 0.15 0.17 4.4E+09 6.6E+09 6.5E+09 1.5E+10<br />
Mean 4.83 5.48<br />
3.2E+10 1.8E+10 3.8E+11 9.7E+10<br />
NS<br />
SE 0.32 0.33 2.7E+09 2.9E+09 2.1E+11 1.4E+10<br />
p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
b. Bacterial diversity<br />
Cockles<br />
A total of 298 ITS, ranging from 199 to 1277 bp in size, was detected by ARISA analysis of<br />
the bacterial community of tissues of five cockles at the end of the starvation experiment (Table 6-<br />
7) with a mean value of 147 ± 11 ITS per individual. Among the detected ITS, 193 (65%) were rare<br />
being generally found in less than 20% of the studied samples, whereas only 5 ITS (less than 2% of<br />
the studied sample) were shared by almost all individuals (Table 6). Comparison of bacterial profile<br />
among individuals led to a low value of Bray-Curtis similarity index (Mean: 15 ± 7%; Min-Max<br />
range: 1-66%). Comparison of BCD among cockle tissues was performed by the ANOSIM test and<br />
revealed significant differences (1 way-ANOSIM: R=0.60; p0.05). In terms of ITS tissue specificity,<br />
37% of the detected ITS (111 ITS) were tissue specific and most of them (78%) were rare, i.e. only<br />
recorded in one of the five analyzed cockles. On contrary, 6% (19 ITS) of the detected ITS were<br />
ubiquitously found in all tissues of cockles.<br />
At the whole individual scale no significant difference was found in terms of average<br />
number of ITS exhibited per individual between T0 and Tf (156 ± 12 vs. 147 ± 11 ITS per<br />
individual (mean ± SE) at T0 and Tf, respectively, ANOVA test p=0.608, Table 7). Whatever the<br />
tissue, a significant difference of BCD was observed between T0 and Tf (2 way-ANOSIM: R=0.33;<br />
p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Tf. In this case, the focus was only set up on the proportion of new common / constant Tf-ITS (i.e.<br />
ITS detected in at least three of the five cockles analyzed at Tf). A range from 2 to 7 ITS<br />
corresponding to new common / constant ITS was then revealed at Tf, leading to a proportion<br />
comprised between 13 and 33% of the total common / constant ITS detected at the end of the<br />
experiment. Finally, an ANOSIM test was performed on the common / constant ITS revealed at Tf<br />
and highlighted strong differences of bacterial profile among cockles tissues (R=0.65; p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 6. Constancy of the ITS detected in clam and cockle tissues after the starvation experiment (Tf). Rare = ITS<br />
detected in 1 individual / 5, Occasional = 2 / 5, Common = 3 / 5, Constant = 4-5 / 5.<br />
Cockle<br />
Clam<br />
ITS-Tf<br />
rare occasionnal common constant Total<br />
Hemolymph 120 41 14 7 182<br />
Gills 81 17 11 9 118<br />
Mantle 69 42 16 7 134<br />
Gut 66 19 7 6 98<br />
Remaining tissues 92 26 6 8 132<br />
Whole individual 193 67 33 5 298<br />
Hemolymph 113 27 12 5 157<br />
Gills 96 33 14 6 149<br />
Mantle 115 34 9 6 164<br />
Gut 113 40 11 8 172<br />
Remaining tissues 97 25 4 6 132<br />
Whole individual 244 60 34 8 346<br />
Table 7. Mean value (± standard error, SE, n=5) of ITS detected in cockle and clam tissue after the starvation<br />
experiment.<br />
Gills Hemolymph Mantle<br />
205<br />
Remaining<br />
tissues Gut Whole individual<br />
Cockles Clams Cockles Clams Cockles Clams Cockles Clams Cockles Clams Cockles Clams<br />
Mean 37 46 55 45 46 47 40 37 30 52 239 227<br />
ES 10 7 4 6 5 8 7 4 4 8 18 12
Cockle<br />
Clam<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 8. ITS richness in bivalve tissues as well as at whole individual scale during the starvation experiment. Total ITS<br />
richness corresponds to all detected ITS in cockles and clams during the experiment pooled over all times. Remaining<br />
ITS corresponds to ITS commonly found in bivalves at T0 and Tf (= [ITS-T0 + ITS-Tf] – [Total ITS richness]). The<br />
new ITS corresponds to ITS absent at T0 but present at Tf (= [ITS-Tf – Remaining ITS]).<br />
Total ITS<br />
richness<br />
Before<br />
starvation (T0)<br />
206<br />
After<br />
starvation (Tf)<br />
Remaining ITS<br />
after starvation<br />
Hemolymph 248 152 182 86 96<br />
Gills 181 128 118 65 53<br />
Mantle 226 185 134 93 41<br />
Gut 188 139 98 49 49<br />
Remaining tissues 230 178 132 80 52<br />
Whole individual 366 309 298 241 57<br />
Hemolymph 279 206 157 84 73<br />
Gills 215 120 149 54 95<br />
Mantle 277 198 164 85 79<br />
Gut 253 182 172 101 71<br />
Remaining tissues 256 190 132 66 66<br />
Whole individual 427 364 345 282 63<br />
New ITS revealed<br />
after starvation<br />
Table 9. Percentage of remaining ITS at the end of the starvation experiment among the proportion of<br />
common/constant ITS initially present (T0-ITS).<br />
Clam Cockle<br />
n % n %<br />
Hemolymph 4 27 7 19<br />
Gills 6 50 10 59<br />
Mantle 3 16 7 18<br />
Gut 4 10 4 17<br />
Remaining tissues 4 14 4 17
Clams<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
ARISA analysis performed on clams revealed a total of 346 ITS, ranging from 207 to 1427<br />
bp in size. Among the detected ITS, 244 were rare (Table 6) leading to a high proportion (70%) on<br />
contrary to the constant ITS (n=8) which represented only 2% of the total detected ITS. This high<br />
proportion of rare ITS resulted in a low mean level of Bray-Curtis similarities in regard with clams<br />
bacterial community among individuals (Mean: 22 ± 6%; Min-Max range: 1-84%). Comparison of<br />
BCD among clam tissues was performed by the ANOSIM test and revealed slight differences<br />
(1 way-ANOSIM: R=0.23; p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
Table 10. Percentage of new existing common/constant ITS at the end of the starvation experiment.<br />
Cockles vs. clams<br />
Clam Cockle<br />
n % n %<br />
Hemolymph 4 24 7 33<br />
Gills 6 30 5 25<br />
Mantle 7 47 3 13<br />
Gut 2 11 3 23<br />
Remaining tissues 0 0 2 14<br />
After the starvation experiment, 243 ITS (60% of all ITS) were shared by cockles and clams<br />
(instead of 275 ITS shared at T0). An ANOSIM was performed to assess the difference of BCD<br />
between the two sympatric bivalves. Results showed significant differences of total BCD between<br />
both bivalves at whole individual scale (2 way-ANOSIM: R=0.74 p0.30; p0.65;<br />
p
Discussion<br />
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
209<br />
Figure 3.<br />
Comparison of bacterial<br />
community patterns of two<br />
sympatric bivalve species, the<br />
cockle Cerastoderma edule<br />
(black boxes) and the clam<br />
Ruditapes philippinarum (black<br />
circles) after starvation<br />
experiment. MDS representation<br />
is based on Bray-Curtis similarity<br />
analyses. Stress value indicates<br />
the relevance of graphic<br />
representation.<br />
To our knowledge this is the first attempt to study bacterial structure (abundance and<br />
diversity) in fluids and tissues of the two marine bivalves Cerastoderma edule and Ruditapes<br />
philippinarum. A previous study was performed to assess BCA (bacterial community abundance)<br />
and BCD (bacterial community diversity) in cockles C.edule at the whole individual scale, i.e. in the<br />
total flesh and intervalval liquid (FIL), through a 10 month monitoring program (Meisterhans et al.,<br />
2011). Results showed significantly lower BCA values (1-30 10 6 cells g -1 ) than those reported in the<br />
present study for the same species sampled at the same site (1.9-4.6 10 10 cells g -1 ). Although the use<br />
of similar techniques for total bacterial count could allow a direct comparison between both studies,<br />
the main difference concerned the level of observation: total FIL vs. tissue levels. It could be easily<br />
hypothesized that a significant part of the BCA may have been lost, hidden or diluted due to the<br />
bacterial counting protocol (tissue shredded in a buffer before being filtered on a 0.2 µm membrane<br />
filter) when analyses have been directly performed on the total FIL. Such results suggested that a<br />
Str
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
more accurate analysis of the BCA could be obtained by separately considering the different tissues.<br />
Meisterhans et al. (2011) also analyzed the BCD with a similar fingerprint method (ARISA) and<br />
demonstrated a lower bacterial diversity, with only 284 ITS detected among the 37 sampled cockles.<br />
Even if the same hypothesis (i.e. a lower access to the cockle bacterial communities when analyzing<br />
BCD at the whole individual scale instead of at separate tissue levels) might be relevant to explain<br />
discrepancies with the present work, no direct comparison between studies can be made. Indeed, the<br />
nature of PCR methods (semi-nested vs. single stage) as well as threshold parameters used to<br />
analyze the ARISA data (optimal divisor and binning values) differed between studies and prevent<br />
any direct comparison of absolute ITS value. Notwithstanding, some similar features were revealed<br />
such as the high proportion of rare ITS, even when focusing on the more contributing ITS, leading<br />
to low Bray-Curtis similarities among cockles sampled at the same time (Meisterhans et al., 2011).<br />
They also demonstrated that these rare ITS primarily accounted for the difference in BCD among<br />
different batches of sampled cockles. In the present study, rare ITS also accounted for differences in<br />
BCD among bivalve species and among tissues within each species as was revealed by the results of<br />
Bray-Curtis similarity mean values (higher when Bray-Curtis analysis was performed only on<br />
common / constant ITS). A strong gap has been revealed in the cockle inter-individual variability of<br />
BCD between both studies, attested by higher Bray-Curtis similarity values calculated from data of<br />
the study of Meisterhans et al. (2011). Such results may suggest that (i) a greater BCD was assessed<br />
by separately considering the different tissues; (ii) tissues could possibly be seen as diversified<br />
habitats for bacterial settlement leading to strong differences between bacterial communities from<br />
one tissue to another.<br />
1. Tissue-dependent bacterial communities?<br />
Evidence for tissue-associated microbial communities in invertebrates has been mostly<br />
related to sponge and terrestrial worm species (Egert et al., 2004 ; Gerce et al., 2011). The present<br />
study strongly supported the existence of tissue-dependent bacterial communities in bivalves as has<br />
been suggested already for some oyster and mussel species (Frischer et al., 1999 ; La Valley et al.,<br />
2009). The main differences in bacterial communities were revealed in gut, hemolymph and gills of<br />
bivalves. The gut of both bivalve species harbored the highest bacterial concentrations (cells g -1 ),<br />
due to its direct relation with the septic environment during feeding (Prieur et al., 1990). Some<br />
previous studies also reported the highest bacterial content (cell matrix -1 ) to be in the gut of marine<br />
bivalves (Al Jebouri & Trollope, 1981; Kueh & Chan, 1985) as was observed for cockles in the<br />
210
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
present study. In contrast, the gut of clams exhibited a relatively low total bacterial content, despite<br />
a high bacterial concentration, probably due to the low weight of this tissue in comparison with<br />
mantle or remaining tissues (Table 1). This tissue also presented a low ITS richness in comparison<br />
with the other tissues (Table 2) in spite of it having the highest bacterial concentration in both<br />
bivalve species. This result may be due to the dominance of specific bacterial species in the gut of<br />
bivalves which might hide other bacterial species that are present in lower abundance. Indeed, two<br />
major sources of error that have been identified for molecular-based techniques concern (i) the<br />
probability for different species to display the same ribosome types or “ribotypes” that are<br />
considered as a unique band/peak, and (ii) a poor detection sensitivity of rare organisms (La Valley<br />
et al., 2009). In contrast, the hemolymph of cockles and clams displayed a high ITS richness<br />
associated with the lowest bacterial concentrations/contents; this could be strongly related to the<br />
role of hemolymph in the innate immunity of bivalves. The main line of invertebrate defense<br />
involves the hemolymph components, i.e., circulating hemocytes and soluble factors, which are able<br />
to trigger a wide range of defense mechanisms for bacterial elimination (Prieur et al., 1990).<br />
Antunes et al. (2010) demonstrated the ability of the freshwater bivalve Anodonta cygnea to filter<br />
and eliminate selectively some bacterial species (namely Escherichia coli and enterococci, present<br />
in the surrounding water) through an active phagocytotic process conducted by hemocytes. The low<br />
bacterial concentration found in bivalve hemolymph could be related to a higher selective pressure<br />
than in the gut, whereas the high ITS richness might be due to (i) a better balance in the abundance<br />
of bacterial species able to survive in this particular tissue, which leads to the detection of most<br />
species via molecular-based techniques; (ii) a possible infiltration of bacteria from connective<br />
tissues to the hemolymph as bivalves present a semi opened circulatory system. Hemolymph is<br />
pumped by the heart to the arteries which deliver the hemolymph directly to the conjunctive tissues<br />
around the organs allowing exchange of oxygen but also microbiota between hemolymph and<br />
tissues. Several studies have already demonstrated the presence of bacteria in hemolymph of healthy<br />
and sick organisms (Silverman et al., 1995; Antunes et al., 2000; Vaughn et al., 2008). As a<br />
consequence, persistence of some bacterial species in hemolymph without causing disease or<br />
mortality might be due to particular interactions between hemocytes and soluble hemolymph<br />
components (Pruzzo et al., 2005). The gill constitutes one of the first barriers to foreign particles<br />
and microorganisms due to its direct contact with the surrounding environment, and its role in water<br />
filtration for respiratory and nutritional purposes (Paul-Pont et al., 2010). In the present study, gills<br />
of both bivalve species presented the lowest ITS richness, and their ITS diversity differed markedly<br />
from all other tissues (ANOSIM analyses). These results suggest that gills play an important role as<br />
211
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
a selective barrier as they are able to select/eliminate specific bacteria. Particularly, some selective<br />
processes in the uptake of bacteria by bivalves have been already demonstrated (Olafsen et al.,<br />
1993), as well as close relations between bacteria and gills in the cockle Cerastoderma edule<br />
(Carballal et al., 2001) and the cupped Pacific oyster Crassostrea gigas (Hernández-Zárate &<br />
Olmos Soto, 2006). Finally, the existence of tissue-dependent bacterial communities was borne out<br />
by the percentage of tissue-specific ITS, about 30% in both species, and the low proportion of<br />
ubiquitous ITS (8 and 13% for cockles and clams, respectively). The different tissues of bivalves<br />
may represent a wide range of habitats exhibiting different physico-chemical conditions and<br />
biological selective pressures due to their functions and/or relation with the surrounding<br />
environment. Consequently, these microenvironments may allow proliferation of bacterial species<br />
that specialize in these environments, thus inhibiting a part of the transient bacterial species<br />
inadvertently ingested during respiratory and feeding activities (La Valley et al., 2009).<br />
2. Host-dependent bacterial communities?<br />
The finding of similar total bacterial counts and bacterial concentrations harbored by both<br />
bivalve species as well as the significant proportion of shared ITS (69%) at the beginning of the<br />
experiment illustrated the importance of environmental transmission from the surrounding water<br />
column/sediment in both bivalve species living in the same environment. However, the ANOSIM<br />
test performed to assess whether the initial BCD was homogeneous between the two species showed<br />
a difference in total BCD between species at whole individual scale (2 way-ANOSIM: R=0.56 ;<br />
p
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
community of this tissue and the ambient environment, i.e. water, sediment, etc. (Prieur et al., 1990;<br />
Egert et al., 2004). Cockles and clams seemed to be able to control, at least partly, their own<br />
bacterial communities, as suggested by the differences of BCD between both bivalves. Such an<br />
assertion entails that some intimate bacterial association may occur between bivalve tissues and<br />
specific bacteria.<br />
3. Close interactions between bacteria and bivalve tissues?<br />
A 21-day starvation experiment was undertaken to investigate the dynamics of the bacterial<br />
communities hosted by two sympatric bivalve species. The depuration process is defined as a<br />
particular case of the feeding mechanism controlled by filtration efficiency, the pumping rate and<br />
intestinal transit, which themselves are influenced by environmental conditions such as temperature,<br />
salinity or the type of bacteria involved (Prieur et al., 1990). Such sources of variation create<br />
difficulty when comparing results from different depuration experiments. Furthermore, few data<br />
about total bivalve bacterial fauna before and/or after a depuration experiment are available in the<br />
literature, since most studies have been designed from a public health standpoint, with a narrow<br />
focus on pathogenic bacteria (Prieur et al., 1990; La Valley et al., 2009). At whole individual scale,<br />
almost a one log decrease in total bacterial count was observed in both bivalve species after the<br />
starvation experiment. In terms of relative BCA among tissues, the depuration was mainly revealed<br />
by the strong decrease observed in the gut of starved bivalves: from 50% to 30% for cockles, and<br />
from 15% to 9% for clams. As no food was added during the 21-day experiment, we could<br />
hypothesize that bacteria present in the gut were lysed as a nutritional resource for the starved<br />
bivalve (Harris, 1993; Caro et al., 2009). Part of the bacterial population was probably eliminated in<br />
faeces and pseudofaeces. The depuration experiment led to significant decreases of bacterial<br />
concentration and content at whole individual scale as well as for each organ, except the gills of<br />
both bivalve species (Table 4-5). This result is in contradiction with the study of Caro et al. (2009)<br />
which demonstrated a loss of one third of the gill-associated bacterial population each month during<br />
a long-term starvation experiment. However, the study only involved the endosymbiotic population<br />
of Codakia orbicularis in gills, and not the total bacterial population harbored by gills. As particular<br />
attention was undertaken to minimize water contamination during the experiment (sterilized<br />
synthetic seawater, plastic grid to eliminate faeces and pseudofaeces, renewal of the water every<br />
two days), the lack of any BCA decrease in gills after the depuration experiment still needed to be<br />
explained. This result may suggest intimate association of bacterial communities with gills of<br />
bivalves. Such an hypothesis needs to be confirmed by the analysis of BCD dynamics in gills<br />
213
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
throughout a starvation experiment. Another hypothesis could be related to a diminution of filtration<br />
activity under stress conditions (starvation) leading to a lower depuration rate. Further experiments<br />
would need to be undertaken to specifically assess this question.<br />
The starvation experiment led to a decrease of ITS richness at whole individual scale as well<br />
as at tissue level (Table 8). This decrease was associated with marked differences in microbial<br />
assemblages over time, as suggested by the significant results of ANOSIM tests performed for each<br />
bivalve species. These results indicated that an important part of the bacterial population associated<br />
with bivalves might correspond to weakly-associated bacteria that were easily eliminated during<br />
starvation. More interestingly, the 21-day starvation experiment has highlighted the existence of<br />
persistent ITS in both species, ranging from 36 to 59%, according to the tissue analyzed, with a<br />
maximal value of 82% at whole individual scale (Table 8). Due to the high proportion of rare ITS<br />
(i.e. ITS detected only in one of the five bivalves analyzed at each time point), their randomness and<br />
consequently their low pertinence from an ecological point of view, a focus was the proportion of<br />
remaining ITS among the common / constant ITS. Then, the proportion of remaining ITS after the<br />
starvation experiment did not exceed 27% except for gill tissue in which the remaining common /<br />
constant ITS reached 50% in clams and about 60% in cockles (Table 9). Such results suggested that<br />
these ITS may correspond to bacteria more strongly associated with bivalve tissues, potentially<br />
being able to develop a symbiotic association, or at least close interaction, with bivalves,<br />
highlighting the concept of a core microbiota (Roeselers et al., 2011). The highest proportion of<br />
remaining common / constant ITS was found in gills of both bivalve species, which was in<br />
agreement with previous studies (Carballal et al., 2001; Hernández-Zárate & Olmos Soto, 2006).<br />
The existence of gill endosymbionts hosted in specialized cells called ‘bacteriocytes’ in several<br />
bivalves species such as Codakia orbicularis (Frenkiel & Moueza, 1995), Myrtea spinifera,<br />
Thyasira flexuosa (Brissac et al., 2011), Calyptogena soyoae (Kim et al., 1995) and a hydrothermal<br />
vent mussel (Distel et al., 1995) constituted additional evidence of the particular interaction existing<br />
between some bacteria species and the gills of molluscs. In the present study, the lowest percentages<br />
of the remaining common / constant ITS were found in the gut of both bivalves, and only concerned<br />
4 ITS (Table 9). This low proportion may indicate that intestinal microbes in bivalves are food<br />
items (i.e. lysed/absorbed bacteria) rather than symbionts helping the digestion processes. Besides,<br />
the rather simple tubular morphology of the bivalve gut, lacking ‘fermentation chambers’<br />
characteristic of the intestinal tract of organism harboring digestive symbionts, may also partly<br />
explain the dominance of trophic/transient bacteria (Egert et al., 2004). New ITS have been revealed<br />
by the starvation experiment, ranging from 18 to 64% of the Tf-detected ITS and from 0 to 47% of<br />
214
Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
the common / constant Tf-detected ITS (Table 8, 10). The late detection of these particular ITS<br />
might be due to their relative abundance being too low to be detected with the threshold we chose<br />
before conducting the starvation experiment. The elimination of a large part of the microflora due to<br />
the depuration may have enhanced the proliferation and the settlement of non-dominant bacterial<br />
species by decreasing the spatial/food competition within the tissues, leading to their detection via<br />
molecular-based techniques.<br />
Overall, further investigations on the proportion of bacterial species being able to develop<br />
close association with bivalve tissues using standard microbiology (e.g. culture, staining, enzymatic<br />
assays) as well as molecular based techniques (16S RNA gene sequencing, SSH, FISH) would be<br />
needed to understand the nature and role of such microbiota in bivalves intimate ecology.<br />
Hemolymph and gills should be considered in further experiments on the particular bacterial-tissue<br />
associations highlighted in the present work, as these relations may play fundamental roles in<br />
bivalve physiology.<br />
Acknowledgements<br />
This work was carried out with the financial support of the project REPAMEP Liteau 3<br />
(Manila clam response to environmental stress combining metals, toxic blooms and pathogens)<br />
(Coordinator: X de Montaudouin). The authors are grateful to sailors Francis Prince and Laurent<br />
Letort for their valuable help in the field, the SEPANSO for authorizing sampling in the National<br />
Reserve of Banc d’Arguin and Franck Salin (INRA, Pierroton) for ARISA analysis and<br />
Pr. R.J. Whittington for editing the English writing of the manuscript.<br />
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Chapitre III : Communautés bactériennes associées aux bivalves<br />
218
CHAPITRE IV :<br />
Conclusion générale<br />
219
220
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
Ce travail a porté sur la caractérisation de la structure génétique des communautés<br />
bactériennes et archéennes de différents habitats (sédiments littoraux, bivalves fouisseurs), à<br />
diverses échelles (échelle centimétrique à kilométrique pour les communautés du sédiment ;<br />
échelle de l’individu ou de l’organe pour les communautés associées aux bivalves) par une<br />
approche d’empreintes moléculaires.<br />
Nos résultats sur les sédiments de trois écosystèmes (Bassin d’Arcachon, Vasière<br />
Ouest Gironde, Estuaire de la Gironde) ainsi que sur deux espèces de bivalves fouisseurs<br />
(Cerastoderma edule et Ruditapes philippinarum), mettent en évidence l’existence d’OTU<br />
procaryotes dites rares, par analogie avec les espèces rares des inventaires réalisés pour<br />
caractériser les communautés des macro-organismes. Au sein des communautés bactériennes<br />
et archéennes caractérisées, la dominance des OTU rares est observée de manière récurrente.<br />
L’importance et le rôle de ces OTU rares sont très controversés. Ces OTU peuvent en effet<br />
être considérées soit comme un artéfact (Kunin et al., 2010) soit comme le support d’une<br />
fonction méconnue au sein des écosystèmes (Galand, 2009). Ne disposant d’aucune<br />
information directe sur les propriétés fonctionnelles des communautés que nous avons<br />
étudiées, il nous est difficile de trancher. Pourtant, nos résultats montrent que les patrons de<br />
diversité sont identiques que les analyses soient réalisées à partir de la matrice des similarités<br />
faite sur l’ensemble des OTU ou sur les OTU ubiquistes seulement. Ce résultats est observé<br />
ainsi bien pour l’analyse des communautés procaryotes des sédiments benthiques que pour<br />
celle des communautés bactériennes associées aux bivalves fouisseurs (non présentéé dans ce<br />
manuscrit). Ces résultats confirment les résultats de Gobet et al. (2010) sur les communautés<br />
bactériennes des sédiments et mettent en évidence le faible pouvoir discriminant des OTU<br />
rares pour définir la diversité β. Si les OTU rares peuvent être négligées lorsque l’on compare<br />
la structure génétique de plusieurs communautés, il peut en être autrement lorsque l’on<br />
s’interroge sur la diversité des communautés au sens large. En effet la dominance ou la rareté<br />
d’un taxon n’est pas le seul critère pour juger de l’importance écologique de ce taxon au sein<br />
d’une communauté. Les taxons dominants présentent évidemment une dynamique particulière<br />
mais les espèces clés de voûte ne sont pas forcément les taxons les plus représentés au sein<br />
d’une communauté.<br />
Notre principal objectif était de s’interroger sur les processus d’assemblage des<br />
communautés procaryotes de deux grands types d’habitats, l’habitat sédimentaire et un habitat<br />
vivant, les bivalves filtreurs fouisseurs.<br />
221
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
Pour les sédiments, notre analyse des communautés bactériennes de trois écosystèmes<br />
situés en zone de transition (au sens de la définition qu’en donne la DCE 2000/60) a mis en<br />
évidence un effet de la distance géographique sur la similarité des structures génétiques des<br />
communautés bactériennes. Ces résultats pourraient s’inscrire dans la logique d’une<br />
hypothèse biogéographique de la distribution spatiale des taxons microbiens. En revanche à<br />
l’échelle intra-écosystème, il est observé, notament dans le Bassin d’Arcachon où une étude<br />
plus complète a été réalisée, un effet structurant des paramètres physiques et chimiques (en<br />
particulier le pourcentage d’émersion et la nature des particules sédimentaires) qui domine sur<br />
celui de la distance géographique dans les processus régissant les assemblages bactériens. Ce<br />
résultat est en accord avec l’hypothèse de Baas-Becking (1918) « everything is everywhere<br />
but the environment selects » (de Wit and Bouvier, 2006). Ces deux paramètres structurant les<br />
communautés bactériennes sont également les principaux facteurs structurant les<br />
communautés de macro-invertébrés de cet écosystème comme montré par Blanchet (2004),<br />
par Blanchet et al. (2005) et également par Dubois et al. (pers. comm.) lors d’une étude<br />
réalisée en parallèle de la nôtre. Ces résultats, ainsi que la corrélation observée entre la<br />
matrice de similarités des communautés procaryotes et celle des communautés de macro-<br />
invertébrés de Dubois et al., suggère que ces deux types de communautés peuvent être liées.<br />
Dans le Bassin d’Arcachon, un effort d’échantillonnage important (29 sites) a permis<br />
de mettre en évidence deux grands types de sous-communautés procaryotes dans les<br />
sédiments de surface de l’écosystème. L’hétérogénéité spatiale à l’échelle hectométrique des<br />
communautés procaryotes est donc faible et surtout partiellement découplée, contre toute<br />
attente, des gradients physiques et chimiques (vitesses de courants, températures, salinités de<br />
l’eau…) et biologiques (gradient de densité d’herbier, de composition de la matière<br />
organique, présence d’assemblages contrastés de macro-invertébrés, …) structurant ces<br />
habitats. Ce résultat est cohérent avec la distribution homogène de la composition de la<br />
matière organique sédimentaire observée au sein de cet écosystème par Dubois et al. (2011).<br />
Par conséquent, il est possible d’avancer que cet écosystème de transition n’est pas la simple<br />
image d’un milieu stratifié par l’affrontement entre les masses d’eaux continentales et marines<br />
mais présente bien un caractère spécifique se matérialisant par la présence d’une matière<br />
organique d’origine autochtone (Dubois et al., 2011) et par l’absence d’une dynamique des<br />
structures génétiques des communautés procaryotes liée à leur position géographique. Cette<br />
étude met en évidence que, pour un même effort d’échantillonnage, la multiplicité des<br />
222
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
réplicats intrasites présente un intérêt plus important que la multiplicité des sites pour<br />
l’analyse de la diversité procaryote au sein de cet écosystème.<br />
Cependant, nos travaux ont été réalisés à une échelle d’analyse centimétrique c'est-à-<br />
dire intégrant et moyennant l’ensemble des processus ayant lieu sur les 0,5 premiers<br />
centimètres des sédiments de surface. Une diversité à l’échelle micrométrique existante serait<br />
alors masquée par notre approche à plus large échelle, comme nous le suggérons pour<br />
expliquer l’absence d’une mise en évidence de communautés procaryotes spécifiquement<br />
associées à la présence de Zostera noltii. En effet les herbiers sont connus pour relarguer du<br />
carbone organique dissous dans les premiers micromètres autour des rhizomes. Ce relargage<br />
est décrit comme modifiant la composition taxonomique et l’activité des communautés<br />
procaryotes de la rhizosphère (O'Donohue et al., 1991; Welsh et al., 1996 ; Larkum et al.,<br />
2006). Par exemple, la fixation de l’azote par les communautés microbiennes est accrue au<br />
niveau de la rhizosphère, tout comme les taux de réduction de l’acétylène et des sulfates<br />
(Welsh et al., 1997; Nielsen et al., 2001, Larkum et al., 2006). Il existe donc des interactions<br />
étroites entre les communautés bactériennes de la rhizosphère et l’herbier. De futures études<br />
pourraient alors compléter ces connaissances par une approche à plus fine échelle, milli- voire<br />
micro-métrique. Par exemple l’analyse de la structure génétique des communautés<br />
procaryotes le long d’un gradient de distance aux structures biologiques, pourrait mettre en<br />
évidence une dynamique des communautés en fonction de la distance aux rhizomes. Cette<br />
question est partiellement traitée dans le cadre du programme ANR IZOFLUX (Responsable,<br />
P. Anschutz) dont l’objectif est de caractériser les relations entre flux biogéochimiques et les<br />
processus benthiques dans les sédiments colonisés par les herbiers de Zostera noltii. Ce<br />
programme s’intéresse plus particulièrement à quantifier les processus microbiens conduisant<br />
à la production de N2 (e.g. dénitrification, anammox) à différentes échelles allant de la racine<br />
à l’écosystème. Coupler ces mesures de flux d’activités procaryotes à une mesure de la<br />
structure des communautés procaryotes par empreinte moléculaire et à une analyse de la<br />
composition de ces communautés permettraient d’appréhender le « qui fait quoi ? » au sein de<br />
ces communautés. En effet, l’approche par empreinte moléculaire seule ne procure pas<br />
d’information sur les fonctions assurées par les taxons mis en évidence. A l’instar des travaux<br />
réalisés en milieux terrestres (Bressan et al., 2009) identifier les populations bactériennes qui<br />
bénéficient des exsudats racinaires et déterminer l’impact de cette source de carbone sur la<br />
structure et les fonctions des communautés bactériennes du sédiment via l’utilisation de<br />
223
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
traceurs isotopiques (e.g. culture de plante sous 13 CO2) permettraient également de mieux<br />
percevoir les interactions procaryotes-herbier.<br />
Ces travaux nous donnent une vision des patrons spatiaux horizontaux de la structure<br />
génétique des communautés procaryotes du Bassin d’Arcachon. S’intéresser conjointement<br />
aux patrons spatiaux verticaux, le long de la colonne sédimentaire, permettrait de suivre la<br />
dynamique des communautés procaryotes en lien avec les processus de diagenèse précoce. Ce<br />
travail nécessiterait alors une approche alliant microbiologistes et biogéochimistes. En effet<br />
nous avons vu que pour expliquer la dynamique des communautés procaryotes, une large base<br />
de données descriptive de l’habitat était requise. Parmi ces données la quantification des flux<br />
d’accepteurs d’électrons présente un intérêt particulier puisque ces flux traduisent l’activité<br />
procaryote au sein des sédiments. La mise en relation entre les flux d’accepteurs d’électrons et<br />
la diversité des communautés procaryotes pourraient alors être une première étape dans la<br />
connaissance des interactions biodiversité-fonctionnement au sein de cet écosystème. Ces flux<br />
peuvent être modifiés par la présence d’organismes ingénieurs de l’écosystème, capables de<br />
remanier le sédiment (brassage des particules sédimentaires) ou encore de créer des structures<br />
biologiques (creusement des galeries ou terriers) (Matisoff 1995 ; Rhoads, 1974). Ces<br />
phénomènes, appelés bioturbation, sont décrits comme stimulant l’activité de minéralisation<br />
de la matière organique par les procaryotes (Hansen and Kristensen, 1998; Lohrer et al., 2004;<br />
Kogure and Wada, 2005). En particulier, la bioturbation entraine une introduction d’oxygène<br />
vers les couches plus profondes du sédiment, modifiant les limites entre zones oxique et<br />
anoxique dans le sédiment et pouvant entrainer localement une inhibition de la respiration<br />
anaérobie. Les phénomèmes de bioturbation apparaissent donc comme des facteurs importants<br />
de structuration des communautés procaryotes. Il semble donc important de s’attacher à<br />
comprendre les liens entre la diversité taxonomique et fonctionnelle des procaryotes et celle<br />
des organismes bioturbateurs. Y a-t-il un lien entre le niveau de complexité des communautés<br />
procaryotes et des communautés de bioturbateurs ? Cette réflexion pourra passer par la<br />
comparaison de l’effet de différents organismes bioturbateurs sur la diversité des procaryotes<br />
du sédiment ou encore sur la mise en évidence d’une dynamique des communautés<br />
procaryotes le long des structures biologiques comme les terriers de macro-invertébrés par<br />
exemple.<br />
Les futurs travaux devront donc approfondir les informations disponibles via (i)<br />
l’identification des souches dont l’auto-écologie pourra nous renseigner sur les potentialités<br />
fonctionnelles de l’assemblage, (ii) la quantification du niveau d’expression de certains gènes<br />
224
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
fonctionnels à l’échelle communautaire ou encore (iii) le suivi de la dynamique temporelle<br />
des deux sous communautés procaryotes mises en évidence. L’enjeu est de pouvoir acquérir<br />
ces informations à l’échelle écosystémique ce qui disqualifie certaines approches trop<br />
fastidieuses. L’acquisition de ces informations pourrait permettre de mieux comprendre le lien<br />
entre la diversité procaryote et le fonctionnement de l’écosystème et d’apporter un<br />
suppplément d’information aussi bien pour les modèles de gestion et de conservation de<br />
l’écosystème que dans le suivi à moyen et long terme de l’évolution de l’environnement<br />
comme celui mis en place dans le cadre du Service d’Observation en Milieu LITtoral.<br />
La seconde partie de nos travaux a porté sur les facteurs structurant les assemblages<br />
des communautés bactériennes associées aux bivalves fouisseurs. L’habitat et l’état de santé<br />
du bivalve ont plus particulièrement été regardés comme les facteurs de contrôle les plus<br />
évidents de la structure génétique des communautés bactériennes du bivalve. Selon l’organe<br />
considéré et sa fonction, en contact avec le milieu extérieur, les facteurs structurant les<br />
communautés bactériennes qui lui sont associées diffèrent. Si les communautés bactériennes<br />
du tube digestif et des branchies, organes les plus en contact avec le milieu extérieur et<br />
considérés comme des sites primaires d’infection bactérienne, sont majoritairement liées à<br />
l’habitat, celles des organes les plus internes comme le muscle, le pied ou l’hémolymphe<br />
semblent majoritairement liées à l’appartenance du bivalve à un taxon ainsi qu’à l’état de<br />
santé de celui-ci. Les communautés bactériennes du tube digestif d’un bivalve apparaissent<br />
donc comme de bons modèles pour décrire la dynamique de l’environnement dans lequel vit<br />
le bivalve, mais ils ne sont que peu le reflet des communautés bactériennes propres aux<br />
bivalves (i.e. flores symbiotiques, résidentes ou autochtones). En ce qui concerne les<br />
branchies, le déterminisme des communautés bactériennes qui leur sont associées semble plus<br />
complexe. C’est justement dans les branchies qu’ont été décrites les symbioses les plus<br />
étroites (bactériocytes branchiaux abritant des bactéries sulfo-oxydantes endosymbiotiques)<br />
chez certains bivalves (Lucinidae). Au contraire, les communautés bactériennes des organes<br />
plus internes comme l’hémolymphe apparaissent comme de bons modèles pour de futures<br />
études sur la dynamique des communautés bactériennes étroitement associées aux bivalves.<br />
Si cette étude a permis de mettre en évidence un déterminisme des communautés<br />
bactériennes différent en fonction des organes de l’hôte, elle ne génère, compte tenu de la<br />
méthodologie mise en place, aucune information sur le rôle fonctionnel de ces bactéries au<br />
225
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
sein de l’hôte. Mettre en évidence le rôle fonctionnel de ces communautés bactériennes au<br />
sein de l’hôte est l’un des futurs enjeux scientifiques dans la caractérisation des mécanismes<br />
d’interactions bactéries-bivalves. Il permettrait en particulier de préciser le lien entre les<br />
communautés bactériennes et l’état de santé de l’hôte. Par exemple, les bivalves hébergent-ils<br />
des taxons bactériens apparentés aux bactéries probiotiques décrites chez d’autres invertébrés<br />
marins ? Certaines bactéries impliquées dans les processus liés au cycle de l’azote ont montré<br />
un rôle épurateur chez d’autres mollusques marins, les coraux, participant ainsi à la bonne<br />
fitness de ces organismes. Existe-t-il de tels taxons au sein des communautés bactériennes des<br />
bivalves ? La réponse à ces questions requiert une étude de la composition de ces populations<br />
bactériennes et de leur auto-écologie. Une première approche par séquençage de l’ADNr 16S<br />
de souches pures isolées sur milieu de culture (réalisée en parallèle de ces travaux et non<br />
présentée dans ce manuscrit) et visant à déterminer la composition des communautés<br />
bactériennes associées aux bivalves met en évidence la dominance des γ-Protéobactéries,<br />
α-Protéobactéries, Actinobactéries, Bactéroïdes et Firmicutes. Déterminer les capacités de ces<br />
souches à métaboliser divers substrats à travers par exemple des systèmes comme le système<br />
BIOLOG Ecoplate© qui permet de suivre la croissance bactérienne à partir d’une trentaine de<br />
sources de carbone différentes, permettrait d’avoir une première vision de leur diversité<br />
fonctionnelle. De même, déterminer leur potentielle capacité à produire des substances<br />
antimicrobiennes serait un premier pas dans la mise en évidence d’un rôle probiotique des<br />
communautés bactériennes associées aux bivalves. De manière plus générale, une<br />
caractérisation de la composition et de la diversité fonctionnelle de la microflore associée aux<br />
bivalves, incluant les communautés archéennes non prises en compte dans nos travaux,<br />
apporterait une vision plus large et plus complète de la diversité des communautés<br />
procaryotes associées aux bivalves et de leur rôle fonctionnel. Cette caractérisation<br />
permettrait de révéler la présence d’éventuels taxons hôte-spécifiques, non présents dans<br />
l’habitat de l’hôte. Une telle étude sur la composition bactérienne des éponges a d’ailleurs été<br />
menée par Fieseler et al. (2004) et a permis de découvrir un nouveau phylum bactérien baptisé<br />
« Poribacteria ». La connaissance des capacités métaboliques et de l’activité des<br />
communautés procaryotes associées aux bivalves dans les processus liés au cycle de l’azote<br />
présente également un fort intérêt à la fois dans la compréhension des interactions<br />
procaryotes-bivalves mais également dans celles avec l’habitat. En effet d’une part il est<br />
connu que chez les éponges, certains symbiontes bactériens jouent un rôle important dans la<br />
transformation de l’azote secrété par l’éponge et ses autres symbiontes (Hoffmann et<br />
al., 2009). D’autre part, il est également connu que la présence de bivalves dans<br />
226
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
l’environnement stimule les activités bactériennes de nitrification, dénitrification ou de<br />
production d’ammonium dans l’environnement (Henriksen et al., 1983). Outre le rôle de<br />
l’activité de bioturbation du bivalve dans la stimulation des activités procaryotes de<br />
l’environnement, l’hypothèse d’une influence des communautés procaryotes associées aux<br />
bivalves sur celles de l’environnement pourrait également être envisagée. Une première étape<br />
d’identification de ce lien serait la caractérisation des activités liées au cycle de l’azote des<br />
procaryotes associées aux bivalves via par exemple une adaptation de la méthode de 15 N<br />
stable isotope pairing développée pour les sédiments par Dalsgaard et al. (2003).<br />
L’analyse de la composition taxonomique et de la diversité fonctionnelle est donc une<br />
des voies de recherche qui pourrait permettre d’améliorer la connaissance des interactions<br />
entre la flore de l’hôte et la flore de l’habitat. Ces connaissances devront également être<br />
élargies à d’autres modèles d’invertébrés marins qui permettront à la fois de généraliser les<br />
résultats obtenus sur des modèles de bivalves fouisseurs mais également d’affiner la<br />
caractérisation des déterminismes des communautés bactériennes associées. En effet, pour<br />
deux espèces de bivalves au même mode de vie (fouisseurs) les communautés bactériennes du<br />
tube digestif et des branchies sont majoritairement déterminées par l’habitat, mais quelle est la<br />
part de l’effet du mode de nutrition dans ce déterminisme. L’étude des communautés<br />
procaryotes de deux espèces sympatriques mais au mode de vie différent (e.g. bivalves<br />
filtreurs non fouisseurs et sessiles comme l’huître ou la moule vs bivalves filtreurs-fouisseurs<br />
comme la coque ou la palourde) pourraient permettre de répondre à cette question. De même,<br />
comparer les communautés procaryotes associées à un organe interne entre hôtes peuplant des<br />
habitats différents, le long de l’aire de répartition géographique de cet hôte, permettrait de<br />
mieux envisager la part de l’environnement et de la spécificité d’hôte dans la constitution de<br />
la microflore associée.<br />
Finalement, la caractérisation de la structure génétique des communautés procaryotes<br />
par empreinte moléculaire apparait comme une étape préliminaire mais indispensable dans<br />
l’analyse de la diversité des communautés. Elle permet en effet de discriminer un ou plusieurs<br />
types d’assemblages procaryotes au sein d’habitats complexes rendant ainsi possible l’analyse<br />
de la composition en espèces par des techniques basées sur de la métagénomique non<br />
applicables pour des études à large effort d’échantillonnage. Si au sein de communautés<br />
faiblement diversifiées et à faible taux de réarrangement, il est possible de reconstituer des<br />
génomes entiers d’espèces à partir des fragments d’ADN séquencés, cela reste encore un<br />
challenge lorsque les communautés sont complexes. Cependant, une haute résolution de<br />
227
Chapitre IV : Conclusion générale<br />
séquencage génère une complexité dans les jeux de données nécessitant d’adapter les<br />
traitements de données et de faire évoluer les outils mathématiques et algorithmiques<br />
permettant l’analyse des séquences d’acides nucléiques. Les futures approches nécessiteront<br />
donc d’allier à la fois compétences en écologie microbienne et en bio-informatique pour<br />
caractériser les dynamiques des structures génétiques taxonomiques et fonctionnelles des<br />
communautés procaryotes.<br />
Réferences<br />
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Chapitre IV : Conclusion générale<br />
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230
R E S U M E<br />
Les structures des communautés procaryotes (diversité β) ont été caractérisées au sein<br />
de deux compartiments du benthos en milieu littoral: les sédiments et les bivalves fouisseurs.<br />
Dans les sédiments de surface, les communautés bactériennes et archéennes ont été<br />
ciblées par ARISA (Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis) et T-RFLP (Terminal-<br />
Restriction Fragment Length Polymorphism) sur le gène codant pour l’ARN 16S<br />
respectivement. Sur 29 sites des zones intertidale et subtidale du Bassin d’Arcachon, les<br />
communautés procaryotes présentaient des patrons de distribution spatiale corrélés à ceux de<br />
la macrofaune benthique mais représentaient une faible diversité cumulée par habitat.<br />
L’extension à des écosystèmes proches (Vasière Ouest Gironde, Estuaire de la Gironde) a mis<br />
en évidence une forte proportion d’OTU (Operational Taxonomic Unit) rares et une<br />
diminution de la similarité entre les communautés avec l’éloignement géographique des<br />
écosystèmes.<br />
Chez les bivalves, les communautés bactériennes ont été caractérisées successivement<br />
à l’échelle de l’individu, de l’organe isolé et de l’espèce. Le suivi d’une cohorte de coques n’a<br />
pas montré d’influence de la présence du parasite Bucephalus minimus sur la structure de ces<br />
communautés à l’échelle de l’individu. En revanche, prises à l’échelle de l’organe en<br />
comparant la coque à la palourde, les communautés bactériennes associées aux bivalves se<br />
sont différenciées en fonction des organes (e.g branchies, tube digestif, reste des tissus), de<br />
l’habitat et/ou de l’espèce.<br />
Mots clés: bactéries, archées, Ruditapes philippinarum, Cerastoderma edule, écosystème de<br />
transition, CE-fingerprinting, interactions bactéries-bivalve.<br />
ABSTRACT<br />
The structures of prokaryotic communities (β diversity) were characterized in<br />
sediments and burrowing bivalves.<br />
In the sediments, the bacterial and archaeal communities were analyzed by ARISA<br />
(Automated Ribosomal Intergenic Spacer Analysis) and 16S RNA gene T-RFLP (Terminal-<br />
Restriction Fragment Length Polymorphism) respectively. In 29 subtidal and intertidal sites of<br />
the Arcachon Bay, the spatial patterns of prokaryotic and benthic macrofaunal communities<br />
were correlated whereas prokaryotic community species exhibited a low cumulated diversity<br />
per habitat. Extending to neighboring ecosystems (West-Gironde mud patch, Gironde estuary)<br />
revealed the occurrence of a high proportion of rare OTU (Operational Taxonomic Unit) and<br />
a decrease of community similarities with geographic distance among ecosystems.<br />
For the bivalves, the whole individual, the organ-scale and the species-scale were<br />
successively considered. A cockle cohort monitoring indicated no influence of the parasite<br />
Bucephalus minimus occurrence on bacterial community structure at the individual-scale.<br />
Comparing cockle and clam at the organ level demonstrated that bivalve associated bacterial<br />
communities could differ among organs (e.g. gills, digestive gut, others tissues), among<br />
habitats and/or between species.<br />
Keywords: bacteria, archaea, Ruditapes philippinarum, Cerastoderma edule, Transient<br />
ecosystem, CE-fingerprinting, Bacteria-bivalve interactions.<br />
231