Rôles des biofilms périphytiques et de la matière organique sur le cycle des métaux et métalloïdes
Bibliographic record
Abstract
Les biofilms périphytiques, ou périphyton, sont des assemblages de microorganismes colonisant les surfaces d’une variété de substrats de la zone photique des habitats aquatiques. Retrouvés à la base des réseaux trophiques, ils présentent une grande importance écologique. Les microorganismes du périphyton sont maintenus les uns aux autres par une matrice extracellulaire composée de substances exopolymériques endogènes. Cette matrice permet la formation de microenvironnements aux propriétés physicochimiques distinctes du milieu extrapériphytique. En raison de la diversité microbienne qui les compose, de leur capacité à moduler l’environnement immédiat et leur propension à séquestrer puis à transformer les métaux, les biofilms périphytiques représentent des modèles de recherche des plus pertinents d’un point de vue biogéochimique. L’objectif général de la présente thèse est d’étudier le rôle des biofilms périphytiques, de leur matrice extracellulaire et de la matière organique qu’elle contient sur le cycle des métaux, plus particulièrement le mercure. Dans un premier temps, nous avons mené une étude sur la composition organique de la matrice extracellulaire du périphyton de lacs d’environnements non contaminés et sur la mobilité des métaux dans les différentes fractions de cette matrice. Nos résultats ont démontré que la matrice extracellulaire du périphyton était riche en matière organique fluorescente et nous y avons identifié deux composantes majeures d’origine périphytique. Nous avons observé une cooccurrence de certains métaux avec ces composantes dans les fractions mobiles et attachées de la matrice extracellulaire du périphyton. Nous avons constaté que l’une des composantes périphytiques entraînait une diminution des concentrations de métaux dans les cellules du périphyton, alors que l’autre était associée à des concentrations plus élevées de métaux essentiels. Notre étude a montré que la matière organique de la matrice extracellulaire joue un double rôle sur la mobilité des métaux et apporte un regard nouveau sur les mécanismes naturels de gestion des métaux du périphyton. Dans un deuxième temps, nous avons réalisé une étude de terrain dans une rivière altérée par des centrales hydroélectriques au fil de l’eau et par la création de milieux humides artificiels. Cette étude avait pour objectif de déterminer si le périphyton de ces habitats modifiés pouvait produire du méthylmercure. En combinant des mesures des taux de transformation in situ à des approches génomiques ciblant les gènes hgcAB, responsables de la méthylation du mercure, nous avons démontré que le périphyton des milieux artificiels avait la capacité de produire du méthylmercure. Nous avons mesuré des taux de méthylation positifs et nous avons détecté la présence du gène hgcA dans les communautés périphytiques des milieux humides. Nous avons majoritairement associé le gène hgcA aux bactéries réductrices de fer de la famille des Geobacteraceae. Notre travail a apporté de nouvelles informations sur la méthylation du mercure au sein du périphyton colonisant des rivières ayant subi des transformations d’habitats. Nos résultats ont également permis d'associer cette méthylation aux bactéries réductrices de fer, jusqu’alors rarement considérées comme potentielles méthylatrices dans le périphyton. Finalement, nous avons étudié les impacts de la mise en eau d’une rivière par des centrales hydroélectriques au fil de l’eau sur les dynamiques du mercure en nous attardant au périphyton et aux premiers niveaux des réseaux trophiques. La création de nouveaux habitats aquatiques favorise l’accumulation et la transformation du mercure en plus de fournir des conditions propices à l’établissement et à la croissance du périphyton. Nos résultats ont démontré que le périphyton de ces habitats pouvait accumuler d’importantes concentrations de méthylmercure et qu’il était une voie d’entrée efficace de ce contaminant pour les macroinvertébrés benthiques. Cette étude souligne les rôles clés que joue le périphyton dans le cycle du mercure des écosystèmes aquatiques. Les résultats de la thèse appuient la pertinence de considérer le périphyton comme un compartiment biologique de haute incidence sur les cycles biogéochimiques des métaux lors de l’étude ou de la gestion des écosystèmes aquatiques.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".