Thèse de doctorat--Sciences naturelles--Faculté des sciences de Paris, 1913. N°: 1353.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1997. / Titre de l'écran-titre (visionné le 17 juillet 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2001. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèse de doctorat : Biologie cellulaire et moléculaire : Paris 12 : 2007. / Thèse uniquement consultable au sein de l'Université Paris 12 (Intranet). Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 350 réf.

Thèse doctorat : Médecine. Biologie cellulaire : Université de Nantes : 2003. / Bibliogr. f. 115-130.

Thèse d'exercice : Médecine. Pédiatrie : Université de Nantes : 2005. / Bibliogr. f. 25-27.

Thèse de doctorat : Médecine. Maladies de l'appareil digestif : Nantes : 2003. / Bibliogr.

Thèse de doctorat--Sciences naturelles--Faculté des sciences de Paris, 1906. N°: 29. / Notes bibliogr.

Durant les dernières décennies, la recherche sur le microbiome intestinal a positionné ce dernier comme important régulateur de nombreux processus physiologiques chez l'humain. Propulsée par les technologies de séquençage à haut débit, la recherche sur l'écologie microbienne a connu un important changement de paradigme. Les méthodes d'isolation et de mise en culture de bactéries d'intérêt sont maintenant, de manière générale, remplacées par le séquençage génétique de communautés microbiennes complètes directement dans leur environnement. Ce type d'analyse, la métagénomique, a révélé l'immense catalogue de gènes bactériens présents dans l'environnement intestinal et a levé le voile sur la majorité silencieuse du microbiote : les microorganismes non-cultivables. Ce vaste catalogue de gènes microbiens représente une véritable mine d'information dans un contexte où la recherche tente de trouver des mécanismes moléculaires expliquant la relation entre le microbiome et la santé des individus. Dans ce contexte, l'apprentissage automatique, qui permet l'analyse de données complexes, peut être utilisé pour pointer vers des effecteurs microbiens d'intérêt. L'objectif du projet est d'utiliser les données métagénomiques d'individus malades et en santé dans une tâche de classification. Plus précisément, notre but est de comparer le pouvoir prédictif de différentes représentations du microbiome, toutes dérivées des données de séquençage en métagénomique non-ciblée. Notre étude a démontré que dans un contexte de classification de phénotype de l'hôte, les méthodes de représentation qui utilisent toute l'information génique séquencée permettent de meilleures performances de prédiction que celles qui utilisent exclusivement l'information contenue dans les banques de données de référence, comme les profils taxonomique et fonctionnel. Nos résultats suggèrent que l'utilisation exclusive de l'information a priori dans un contexte d'apprentissage automatique limite, d'une certaine façon, la possibilité de trouver de nouveaux effecteurs microbiens inconnus des banques de données. / During the last decades, research positioned the gut microbiome as a major regulator of numerous physiological processes in humans. Propelled by next-generation sequencing technologies, the research on microbial ecology has undergone a significant paradigm shift; generally, bacteria isolation and cultivation are now being replaced by genetic sequencing of whole bacterial communities directly from their environment. This type of analysis, referred as metagenomics, revealed the large catalog of microbial genes comprised in the gut environment and lifted the veil on the microbiota's silent majority: non-cultivable microorganisms. This vast catalog of genes represents a real mine of information in a context where research aims at finding molecular mechanisms to explain the relation between microbiome and host health. In this context, machine learning, which allows the analysis of complex data, can be used to point toward promising microbial features. The objective of this project is to use metagenomics data from healthy and diseased individuals in a classification task. More precisely, our goal is to compare the predictive power of different microbiome representations, all derived from untargeted metagenomics data. Our study has shown that in a context of host phenotype classification, representation methods that use all the available sequenced information allow better prediction performances than those that are based on reference databases, like the taxonomic and functional profiles. Our results suggest that the exclusive use of a priori information, in a machine learning context, limits, in a way, the possibility of finding new microbial effectors unknown from reference databases.

Plusieurs facteurs modulent le microbiote intestinal des Téléostéens tels que : l'environnement, l'alimentation, l'état de santé et le génotype. Le Cichlidé drapeau (Mesonauta festivus) a des populations génétiques bien étudiées et prospère dans des rivières aux caractéristiques physico-chimiques radicalement divergentes, ce qui en fait un bon modèle pour l'étude de la contribution relative de ces facteurs sur la structure taxonomique du microbiote. Dans le premier chapitre, nous avons développé et testé des amorces de blocage d'amplification spécifiques au gène de l'ARNr 18S de M. festivus. Nos amorces de blocage ont réduit de 66 % l'abondance relative d'ADN hôte dans les échantillons et ont augmenté la détectabilité de taxons parasitaires potentiellement dangereux, démontrant le potentiel de la méthode. De plus, nous avons collecté des données sur les habitudes alimentaires de l'espèce et décrit brièvement les communautés Eucaryotes commensales de son microbiote intestinal. Dans le chapitre deux, nous avons collecté 167 M. festivus à 12 sites d'étude en Amazonie centrale. Nous avons utilisé une double approche de métabarcodage génétique des gènes de l'ARNr 16S et 18S pour caractériser la structure taxonomique du microbiote intestinal et inférer l'influence du génotype des hôtes et aux caractéristiques physico-chimiques de l'eau à chaque site. Entre autres, nos résultats soutiennent un impact plus important de l'apparentement phylogénétique entre les poissons que la similarité environnementale entre les sites d'étude sur la structuration du microbiote intestinal pour ce Cichlidé amazonien. De plus, nous avons détecté des infections par Nyctoterus sp. et lié la présence de ce parasite à une dysbiose du microbiote intestinal de l'hôte. Nous avons également détecté la présence de vers intestinaux, dont la présence avait un impact mineur sur le microbiote. Notre étude, dans un paysage fluvial hétérogène, améliore la compréhension de la relation complexe entre les poissons, leurs parasites, leur microbiote et l'environnement. / A number of key factors can structure the gut microbiota of fish such as: environment, diet, health state and genotype. Mesonauta festivus, an Amazonian cichlid, is a good model organism to study the relative contribution of these factors on the community structure of fish gut microbiota. M. festivus has well-studied genetic populations and thrives in rivers with drastically divergent physicochemical characteristics. In chapter one, we developed and tested species-specific elongation arrest blocking primers to block the M. festivus, 18S rRNA SSU gene. Our elongation arrest blocking primers significantly reduced the amount of host DNA in samples by 66 %. The blocking primers increased the detectability of potentially dangerous parasitic taxa in fish gut, highlighting the potential of the method for parasitic screening. Also, we collected data on the species feeding habits and obtained data on the commensal eukaryotic communities of this species gut microbiota. In chapter two, we collected 167 M. festivus from 12 study sites in central Amazonia. We used dual 16S and 18S rRNA metabarcoding approaches to characterize the gut microbiota structure in light of the host fish genotypes (Genotyping-By-Sequencing) and an extensive characterization of environmental physico-chemical parameters. We documented occurrences of ciliates from the genus Nyctoterus sp. infecting a fish and linked its presence to a dysbiosis of the gut microbiota of the host. Moreover, we detected the presence of helminths which had a minor impact on the gut microbiota of their host. Also, our results support a higher impact of the phylogenetic relatedness between fish rather than environmental similarity between sites of study on structuring the gut microbiota for this Amazonian cichlid. Our study in a heterogeneous riverscape integrates a wide range of factors known to structure fish gut microbiota. It significantly improves understanding of the complex relationship between fish, their parasites, their microbiota, and the environment.