Description

Les modèles biogéochimiques du système Terre visent notamment à représenter le rôle du vivant océanique dans la régulation du climat, mais restent limités par une description encore trop simplifiée des fonctions biologiques du plancton. Une voie majeure d’amélioration repose sur l’exploitation et l’intégration de descripteurs biologiques quantitatifs, à la résolution génomique aujourd’hui accessible, compatibles avec les unités et les échelles spatiales de ces modèles.

Les données de génomique environnementale ont profondément renouvelé la description de la biodiversité planctonique à l’échelle globale. Toutefois, leur nature fondamentalement compositionnelle (abondances relatives soumises à une contrainte de somme) limite leur interprétation quantitative et freine leur intégration directe dans les modèles biogéochimiques.

Pour contribuer à lever ce verrou, nous avons récemment développé un cadre méthodologique quantitatif, actuellement en cours de publication (Crédeville et al., bioRxiv 2025 ; https://doi.org/10.1101/2025.10.25.684415). Cette méthode permet de transformer des données génomiques de composition du plancton marin en concentrations cellulaires ou massiques, exprimées dans des unités compatibles avec les modèles biogéochimiques.

Le sujet de thèse proposé vise à étendre cette approche à l’expression des gènes afin, d’une part, de quantifier des fonctions biologiques clés liées aux cycles biogéochimiques et d’intégrer la dynamique fonctionnelle des organismes, et, d’autre part, d’exploiter conjointement le polymorphisme génomique et les profils d’expression pour développer de nouvelles approches d’identification des signatures d’adaptation évolutive et d’acclimatation physiologique aux variations environnementales. Ces mécanismes sont au cœur de la capacité des communautés planctoniques à répondre aux changements climatiques en cours et conditionnent leur résilience ou, au contraire, leur vulnérabilité à long terme.

Le travail portera en particulier sur des gènes et voies fonctionnelles clés du phytoplancton impliqués dans les grands processus biogéochimiques et climatiques biogéchimiques (Moran et al. ; Nature Microbiology ; doi: 10.1038/s41564-022-01090-3 ) . L’analyse conjointe des variations génétiques et de l’expression génique permettra d’aborder, à grande échelle, la manière dont les communautés planctoniques se structurent et répondent aux gradients environnementaux et aux forçages climatiques, et de produire des descripteurs biologiques quantitatifs directement exploitables pour l’intégration des notions de résilience et de vulnérabilité dans les modèles prédictifs du système Terre.

Le projet exploitera des prélèvements marins à l’échelle mondiale issus de grandes expéditions océanographiques, telles que celles de la goélette Tara ( fondationtaraocean.org) , afin d’analyser comment l’expression quantitative de fonctions biologiques clés du plancton se structure dans l’espace et contribue aux processus biogéochimiques dans un cadre de seascape global.

Ce sujet s’inscrit dans la continuité des travaux de seascape genomics menés au laboratoire. Il aborde la biogéographie du plancton à l’échelle mondiale en analysant ses liens avec la circulation océanique, les gradients physico-chimiques et les contraintes environnementales. Ces questions sont traitées à travers des approches de génomique comparative et évolutive, couplées à des modélisations. Une part importante du projet reposera sur le développement et l’application de méthodes de modélisation statistique et d’apprentissage automatique (machine learning) pour relier génomes, fonctions, environnement et processus biogéochimiques.
Enfin, le travail combinera analyses numériques, intégration de données multi-sources et, si nécessaire, validation expérimentale, en interaction avec des laboratoires de biologie moléculaire, d’écologie, d’océanographie, d’imagerie et de modélisation biogéochimique et climatique.

Compétences requises

- Doctorant·e de haut niveau académique (ENS Paris-Saclay, école d’ingénieurs ou formation équivalente), issu·e d’une formation pluridisciplinaire. Profils prioritairement recherchés : Soit : - formations à dominante mathématiques, statistiques, informatique ou ingénierie, souhaitant appliquer ces compétences à la biologie numérique, la génomique et l’écologie. Soit : formation initiale en biologie, génomique ou écologie avec un socle solide en mathématiques et en informatique, garantissant une autonomie en programmation et formalisme. - Aisance avec l’analyse de données, la programmation scientifique (Python, R, etc.) et les méthodes numériques ; une expérience en modélisation statistique, apprentissage automatique ou analyse de données omiques constitue un atout. - Forte curiosité scientifique et grande créativité, avec un intérêt marqué pour les approches interdisciplinaires et le développement de méthodes originales. - Capacité à évoluer dans un environnement interdisciplinaire et international, avec une communication scientifique efficace en anglais. - Selon le profil scientifique et les appétences du ou de la doctorant·e, les volets expérimental (wet lab), analyses numériques et modélisation pourront être développés avec une importance relative variable, dans un cadre scientifique cohérent.

Bibliographie

Crédeville, M., et al. Quantifying plankton genomic composition into biologically meaningful units for biogeochemical modeling. bioRxiv (2025).
https://doi.org/10.1101/2025.10.25.684415

Frémont, P., et al. Restructuring of plankton genomic biogeography in the surface ocean under climate change. Nature Climate Change 12, 393–401 (2022).
https://doi.org/10.1038/s41558-022-01314-8

Frémont, P., et al. Changes in gene expression in eukaryotic phytoplankton at the Atlantic-Arctic polar front bioRxiv (preprint).
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.01.514737v3

Richter, D. J., et al. Genomic evidence for global ocean plankton biogeography shaped by currents. eLife 9, e58764 (2020).
https://doi.org/10.7554/eLife.58764

Delmont, T. O., et al. Functional repertoire convergence of microbial communities in the global ocean. Cell Genomics 3, 100282 (2023).
https://doi.org/10.1016/j.xgen.2022.100123

Carradec, Q., et al. A global ocean atlas of eukaryotic genes. Nature Communications 9, 373 (2018).
https://doi.org/10.1038/s41467-017-02342-1

Karsenti, E., et al. A holistic approach to marine eco-systems biology. PLoS Biology 9, e1001177 (2011).
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001177

Mots clés

Seascape genomics, Génomique et transcriptomique environnementales, Quantification, Adaptation et acclimatation, Plancton marin, Modélisation du climat