Emna Stambouli, doctorante Inria, équipe-projet Pleiade (Inria)
Mots-clefs : communautés microbiennes, réduction de dimension, statistique, modélisation spatio-temporelle
Les communautés microbiennes des sols sont très diversifiées, jouent un rôle clé dans la productivité des écosystèmes terrestres et le stockage du carbone dans le sol, mais sont également parmi les moins bien connues. En particulier, les liens entre leur composition taxonomique, les fonctions moléculaires qu’elles remplissent et les caractéristiques physiques et chimiques du sol restent mal compris. On connaît également mal les échelles spatiales de variation de ces communautés et quel rôle joue la dispersion spatiale limitée dans leur formation.
Les données moléculaires à haut débit, dites « omiques », permettent désormais d’accéder à des informations à la fois taxonomiques et fonctionnelles sur les communautés microbiennes. La collecte de telles données à grand échelle spatiale pour les sols européens ouvre de nouvelles perspectives, mais ces données restent difficiles à modéliser, notamment du fait de la grande diversité des communautés concernées. L’objectif général de la thèse est de répondre aux questions suivantes : 1) Dans quelle mesure les compositions génomique et taxinomique de ces communautés sont-elle liées ? 2) Quels sont les aspects de la composition de ces communautés qui peuvent être le mieux prédits par les conditions environnementales ? 3) À quelles échelles spatiales les communautés du sol varient-elles et en fonction de quels processus ? La réponse à ces questions passera par le développement d’approches de réduction de dimension permettant de modéliser de façon conjointe la composition fonctionnelle et taxinomique des communautés du sol à grande échelle spatiale.
