Utilisation de l’ADN mitochondrial environnemental pour identifier les sources de contaminations fécales dans les eaux de surface au Québec
Notice bibliographique
Résumé
<br> \nL’eau douce est vitale, rare et précieuse, puisqu’elle représente seulement 3% des ressources en eau disponibles sur Terre. Pourtant, la qualité de cette ressource est diminuée consécutivement à son utilisation inefficace. Les contaminations fécales constituent une problématique majeure qui affecte les piliers économiques, sociaux, sanitaires et environnementaux de la gouvernance des activités humaines. Ces pollutions fécales ont des origines diverses, telles qu’urbaines (eaux usées domestiques) ou agricoles (effluents, élevages, épandages). Cependant, les intrants fécaux provenant de la faune sauvage, souvent négligés, peuvent également constituer un risque sanitaire pour l’Homme. Aujourd’hui, nous sommes en mesure d’évaluer la qualité de l’eau par l’utilisation de normes reposant sur des indicateurs microbiologiques de contamination fécale (FIB). Par contre, nous ne disposons pas d’outils pour en identifier les sources. Dans le cadre des travaux présents, nous proposons d’utiliser l’ADN mitochondrial (ADNmt) pour tracer les sources de contaminations fécales les eaux de surface, en se basant sur sa spécificité rigoureuse à son hôte et son abondance dans les fèces. L’hypothèse générale de recherche était qu’en optimisant les volets caractéristiques d’un bon traceur de contamination fécale, l’ADNmt permettrait une gestion efficace de la qualité de l’eau en identifiant précisément les espèces à l’origine de la pollution. Les objectifs visaient à approfondir les notions sur la persistance environnementale de l’ADNmt, le développement d’une méthode visant à cribler l’ensemble des espèces hôtes pouvant être à l’origine d’une pollution fécale, et la pertinence réglementaire de l’ADNmt comparativement aux FIB. Tout d’abord, ces travaux ont permis d’identifier des variables environnementales covariant avec les dynamiques de dégradation de l’ADNmt dans l’eau, et de constater que ce dernier persistait moins longtemps que les FIB à température ambiante, tout en étant similaire à son équivalent bactérien le Hf183. Ce qui est pour le moins très intéressant, est que l’ADNmt humain a les mêmes dynamiques environnementales que son équivalent génétique bactérien communément utilisé, le Hf183. Dans un second temps, l’utilisation de l’ADNmt a été optimisée avec succès grâce au séquençage d’amplicon à haut débit de l’ARNr 16S (métabarcodes). Ceci vise à cribler et identifier les homéothermes dans l’eau (mammifères et oiseaux), susceptibles d’être à l’origine d’une contamination fécale ou d’intrants fécaux présentant un risque sanitaire pour l’Homme. Enfin, les FIB et les paramètres généraux de la qualité de l’eau covariaient significativement avec l’abondance relative de certaines espèces (humains, bovins, canard colvert et poules domestiques). À l’issue de ce projet de recherche, nous avons constaté que l’approche métabarcodes de l’ADNmt était pertinente pour le suivi des contaminations fécales. Néanmoins, la gestion des flux de pollutions fécales serait bien plus complexe qu’escomptée en raison de ses propriétés diffuses. </br> \n<br> \nFreshwater is vital, rare and precious, as it represents only 3% of Earth's available water resources. However, the quality of this resource is diminished as a result of its inefficient use to meet our needs. Among water pollution, fecal contamination is a major problem that affects several human activity aspects, such as economic, social, health and environmental. Fecal pollution and fecal inputs have various origins (diffuse and delicate to control), such as urban (domestic wastewater), agricultural (effluents, livestock, land application) or from wildlife. Nowadays, we are able to evaluate water quality by using standards based on fecal indicator bacteria (FIB). However, we do not have tools to identify their sources. In this thesis, we suggest the use of mitochondrial DNA (mtDNA) for fecal source tracking in water, based on its host specificity and its abundance in feces. The general research hypothesis proposes to optimize the expectations of an ideal fecal source tracking marker for mtDNA to enable effective water quality management by identifying fecal pollution origins. The objectives were to investigate the environmental persistence of mtDNA, to develop a methodology to screen all host species that may be a source of fecal pollution, and the regulatory relevance of mtDNA compared to FIBs. First, environmental variables were identified covarying with the dynamics of mtDNA degradation in water, and mtDNA was observed to have lower persistence than FIB at room temperature, while being similar to its bacterial equivalent Hf1830. Interestingly, human mtDNA has the same environmenal dynamics as its commonly used bacterial genetic equivalent, Hf183. Secondly, the use of mtDNA was successfully optimized thanks to a 16S rRNA metabarcoding (metagenomic) sequencing approach. This allowed to screen and identify homeotherms in water (mammals and birds), which are likely to be fecal contamination sources. Finally, FIB and general water quality parameters significantly covaried with the relative abundance of certain species (humans, cattle, mallard ducks and chicken). At the end of this project, we found that the mtDNA metabarcoding (or metagnemoic) approach was relevant for monitoring fecal contamination in water. Nevertheless, the management of fecal pollution is much more complex than expected, due to its diffuse properties. </br>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».