L’objectif de ce travail de thèse est d’évaluer le potentiel de nouveaux bio-essais in vitro et in vivo basés sur le poisson zèbre pour la biosurveillance de la contamination chimique de l’eau par les xeno-estrogènes. Pour cela, les bio-essais ont été appliqués pour évaluer les effets de polluants aquatiques environnementaux seuls, mais aussi en mélanges simples (reconstitués) et complexes (échantillons environnementaux). L’évaluation d’échantillons d’eau à travers les bioessais in vitro humain (MELN) et poisson zèbre (ZELH-zfERβ2) a montré des différences qualitatives et quantitatives de réponse, non expliquées par les molécules estrogéniques détectées. Afin de mieux comprendre ces différences, l’activité de polluants aquatiques a été caractérisée sur les différents modèles, individuellement et au sein de mélanges de 2 à 12 polluants, combinant molécules estrogéniques et non estrogéniques pour simuler des situations environnementales.Les résultats obtenus montrent que les bio-essais basés sur le poisson zèbre répondent différemment, et parfois de manière opposée, au modèle humain MELN aux mélanges reconstitués. Ces différences s’expliquent par des sensibilités différentes à certaines molécules entrainant des interactions avec la réponse aux xeno-oestrogènes spécifiques à chaque modèle biologique. Dans son ensemble, ce travail montre que les particularités biologiques de chaque bioessai peuvent influencer la réponse des xeno-estrogènes quand présents au sein de mélange avec d’autres polluants. Ces résultats sont discutés au regard de l’utilisation de bio-essais dans l’évaluation de la contamination chimique des masses d’eau. / This PhD thesis aims at assessing the potential of innovative in vitro and in vivo zebrafish based bioassays for biomonitoring of surface water contamination by xeno-estrogens. For this purpose, the bioassays were applied to assess the effect of environmentally relevant surface water pollutants, alone and in simple (artificial) and complex (environmental samples) mixtures. The screening of surface water samples in zebrafish- (ZELH-zfERβ2 cells) and human-based (MELNcells) bioassays revealed qualitative and quantitative differences which could not be entirely explained by the xeno-estrogens identified. To better understand the response of bioassays to complex environmental mixtures, the activity of environmentally relevant surface waterpollutants was characterized across the bioassays, alone and in 2 to 12-component mixtures combining estrogenic and non-estrogenic chemicals to simulate an environmental contamination.The results indicate that zebrafish-based bioassays have a different and even in some cases an opposite response to the simple mixtures compared with the human-based bioassay MELN. These differences are explained by different sensitivity to some pollutants leading to bioassay-specific interactions with estrogen receptor activation. Al together, this work shows that the biological particularities of each bioassay can influence the response to estrogenic chemicals when mixed with other environmental pollutants, opening the discussion regarding their implementation in chemical water biomonitoring.

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises.

Cette thèse s'intéresse à la conception et le développement des techniques de bioinfor- matique qui peuvent faciliter l'utilisation de l'approche metabarcoding pour mesurer la diversité d'espèces. Le metabarcoding peut être utilisé avec le séquencage haut débit pour l'identification d'espèces multiples à partir d'un seul échantillon environnemental. La véritable force du metabarcoding réside dans l'utilisation de barcode marqueurs choisi pour une étude particulière et l'identification d'espèces ou des taxons peut être réalisé avec des marqueurs soigneusement conçu. Avec l'avancement des techniques haut débit de séquençage, une énorme quantité des données de séquences est produit qui contient un nombres substantiel des mutations. Ces mutations posent un grand problème pour les estimations correctes de la biodiversité et pour le d'assignation de taxon. Les trois problèmes majeurs dans le domaine de la bioinformatique que j'ai abordés dans cette thèse sont: i) évaluer la qualité d'une barcode marker , ii) concevoir des nouveaux région barcode et iii) d'analyser les données de séquençage pour traiter les erreurs et éliminer le bruit en séquences. Pour évaluer la qualité d'un barcode marker, on a développé deux mesures quantita- tive,formelle: la couverture (Bc) et la spécificité (Bs). La couverture donne une mesure de universalité d'une pairs de primer pour amplifier un large nombre de taxa, alors que la spécificité donne une mesure de capacité à discriminer entre les différents taxons. Ces mesures sont très utiles pour le classement des barcode marker et pour sélectionner les meilleurs markers. Pour trouver des nouveaux région barcode notamment pour les applications metabarcod- ing, j'ai développé un logiciel, ecoPrimers3. Basé sur ces deux mesures de qualité et de l'information taxinomique intégré, ecoPrimers nous permet de concevoir barcode markers pour n'importe quel niveau taxonomique . En plus, avec un grand nombre de paramètres réglables il nous permet de contrôler les propriétés des amorces. Enfin, grâce a des algorithmes efficaces et programmé en langage C, ecoPrimers est suffisamment efficace pour traiter des grosses bases de données, y compris génomes bactériens entièrement séquencés. Enfin pour traiter des erreurs présentes dans les données de séquencage , nous avons analysé un ensemble simple d'échantillons de PCR obtenus à partir de l'analyse du régime alimentaire de Snow Leopard. En mesurant les corrélations entre les différents paramètres des erreurs, nous avons observé que la plupart des erreurs sont produites pendant l'amplification par PCR. Pour détecter ces erreurs, nous avons développé un algorithme utilisant les graphes, qui peuvent différencier les vrai séquences des erreurs induites par PCR. Les résultats obtenus à partir de cet algorithme a montré que les données de-bruitée a donnent une estimation réaliste de la diversité des espèces étudiées dans les Alpes françaises. / This thesis is concerned with the design and development of bioinformatics techniques that can facilitate the use of metabarcoding approach for measuring species diversity. Metabarcoding coupled with next generation sequencing techniques have a strong po- tential for multiple species identification from a single environmental sample. The real strength of metabarcoding resides in the use of barcode markers chosen for a particular study. The identification at species or higher level taxa can be achieved with carefully designed barcode markers. Moreover with the advent of high throughput sequencing techniques huge amount of sequence data is being produced that contains a substantial level of mutations. These mutations pose a problem for the correct estimates of biodi- versity and for the taxon assignation process. Thus the three major challenges that we addressed in this thesis are: evaluating the quality of a barcode region, designing new barcodes and dealing with errors occurring during different steps of an experiment. To assess the quality of a barcode region we have developed two formal quantitative mea- sures called barcode coverage (Bc) and barcode specificity (Bs). Barcode coverage is concerned with the property of a barcode to amplify a broad range of taxa, whereas barcode specificity deals with its ability to discriminate between different taxa. These measures are extremely useful especially for ranking different barcodes and selecting the best markers. To deal with the challenge of designing new barcodes for metabarcoding applications we have developed an efficient software called ecoPrimers. Based on the above two quality measures and with integrated taxonomic information, ecoPrimers1 enables us to design primers and their corresponding barcode markers for any taxonomic level. Moreover with a large number of tunable parameters it allows us to control the properties of primers. Finally, based on efficient algorithms and implemented in C language, ecoPrimers is efficient enough to deal with large data bases including fully sequenced bacterial genomes. Finally to deal with errors present in DNA sequence data, we have analyzed a simple set of PCR samples obtained from the diet analysis of snow leopard. We grouped closely related sequences and by measuring the correlation between different parameters of mutations, we have shown that most of the errors were introduced during PCR amplification. In order to deal with such errors, we have further developed an algorithm using graphs approach, that can differentiate true sequences from PCR induced errors. The results obtained from this algorithm showed that de-noised data gave a realistic estimate of species diversity studied in French Alpes. This algorithm is implemented in program obiclean.