MECADEV

La soutenance de thèse de chloe Vigliotti aura lieu le Lundi 20 Novembre 2017 à 14h00 à l'Université Pierre et Marie Curie, Campus Jussieu, Bâtiment B, salle B120.

Ma thèse s'intitule : "Étude de l'impact d'un changement de régime alimentaire sur le microbiome intestinal de Podarcis sicula",dont le résumé est le suivant :

"Nous avons collecté et comparé les microbiotes et les microbiomes intestinaux de plusieurs dizaines de lézards de l’espèce Podarcissicula, vivant dans des populations continentales et insulaires croates. L’une de ces populations présentait la particularité d’avoir subi un changement de régime alimentaire récent, une transition d’un régime insectivore vers un régime omnivore (à 80% herbivores) sur une période de 46 ans. Les analyses de diversité menées sur la région V4 de l’ARN ribosomique 16S de ces communautés microbiennes ont révélé que la diversité spécifique (diversité alpha) des microbiotes de lézards omnivores (enrichis en archées méthanogènes) excède celle des microbiotes de lézards insectivores. Les communautés microbiennes des lézards apparaissent en outre faiblement structurées : 5 entérotypes peuvent être identifiés au niveau du phylum, et 3 phyla majoraires (les Bactéroidètes, les Firmicutes et les Protéobactéries) sont présents dans cette espèce. Cependant, ni le régime alimentaire, l’origine spatiale ou temporelle, et le sexe des lézards ne se traduisent par des différences significatives et majeures dans les microbiotes. Des analyses linéaires discriminantes avec effet de la taille des OTUs et des reads des microbiomes fonctionnellement annotés indiquent plutôt que le changement de régime alimentaire de Podarcissicula est associé à des changements ciblés dans l’abondance des certains composants du microbiote et du microbiome de ces lézards, nous conduisant à formuler l’hypothèse de changements ciblés des communautés microbiennes dans cet holobionte non-modèle, par opposition à des transformations plus radicales. Sur un plan plus théorique, cette thèse propose également des modèles de réseaux (réseaux de similarité de reads et graphes bipartis) susceptibles d’aider à approfondir les analyses des microbiomes."