Artificial selection of microbial communities: the effect of diversity and the role of interspecific interactions

Autor: Raynaud, Tiffany
Přispěvatelé: Agroécologie [Dijon], Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Bourgogne Franche-Comté, Blouin M., Co-encadrant de thèse:, Spor A., STAR, ABES
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Life Sciences [q-bio]. Université de Bourgogne Franche-Comté, 2021. English
Popis: In agriculture, the plants and animals that are bred come from long-term artificial selection procedures that aim at producing individuals with desirable traits. Such procedures can be applied at levels of biological organization higher than the individual such as the community level, which is of particular interest in the field of microbial community engineering. Indeed, microbial communities play key roles in agriculture but also in the environment, health and industry, and a growing body of literature shows promising results regarding the artificial selection of microbial communities for desirable functions. However, for artificial selection procedures at the community level to be efficient, there is a need for improvements of the process, which will be achieved by a better understanding of community functioning and evolution.The aim of this work was to identify the ways of improving the artificial selection of microbial communities through a better understanding of the consequences of considering communities as selection units and to shed light on the knowledge that it could bring to our understanding of community ecology and evolution.In a first experiment, we applied an artificial selection procedure on a soil microbial community and showed that the reproduction step, i.e. the way offspring communities are created from parental ones, can be a key determinant of the outcome of the artificial selection as it can influence community structure and diversity. Pooling several parental communities seemed to be suitable to increase the level of a function under selection. In a second experiment, we applied an artificial selection procedure on synthetic bacterial communities varying for their initial specific richness level. We showed that community diversity positively influenced the level of the function under selection and also affected community evolutionary dynamics. We also had evidence that it could affect the efficiency of the artificial selection, but the relationship was not linear, and we evidenced a trade-off between increasing community richness and preserving between-community dissimilarity in composition. This trade-off could limit the positive effect of an increase in richness on artificial selection efficiency. In a third experiment, we assessed whether the pairwise interspecific interactions evolved during the experimental evolution of bacterial communities. Our results indicated that the evolution of the interspecific interactions was widespread in community evolution as it was detected in 50% of the studied communities. Moreover, even in the communities in which the interactions did not evolve themselves, we showed that they influenced the evolutionary responses of the strains and communities which was both abiotic environment- and community-dependent.All together these results highlighted the close links between community ecology and evolution and gave several avenues for improving artificial selection: choosing the reproduction method according to the desired direction of change in a function, promoting community diversity, promoting the evolution of the interspecific interactions. Improving our understanding of community eco-evolutionary dynamics will open the way to an efficient artificial selection of communities and its use as a tool for microbial community engineering.
En agriculture, les plantes cultivées et les animaux d’élevage sont issus de procédures de sélection artificielle qui ont pour objectif de produire des individus portant des traits d’intérêt. De telles procédures peuvent être appliquées à des niveaux d’organisation biologique supérieurs à celui de l’individu, comme celui de la communauté, ce qui présente un intérêt majeur pour l’ingénierie des communautés microbiennes. En effet, celles-ci jouent un rôle clé en agriculture mais également dans l’environnement, la santé ou encore l’industrie, et de plus en plus d’études de sélection artificielle de communautés microbiennes montrent des résultats prometteurs. Toutefois, pour que ces procédures soient efficaces, des améliorations sont nécessaires et passeront par une meilleure compréhension du fonctionnement et de l’évolution des communautés.L’objectif de cette thèse était d’identifier des pistes d’amélioration des procédures de sélection artificielle en appréhendant les conséquences de considérer les communautés comme des unités de sélection, et de mettre en évidence les connaissances que ce type d’étude peut apporter à la compréhension de l’écologie et l’évolution des communautés.Dans une première expérimentation, nous avons appliqué une procédure de sélection artificielle sur des communautés microbiennes de sol et nous avons montré que la méthode de reproduction, c’est-à-dire la méthode de création de communautés filles à partir de communautés mères, peut être un déterminant du résultat de la procédure via un effet sur la structure et la diversité des communautés. Assembler plusieurs communautés parentales semblait être favorable à une sélection pour une augmentation du niveau d’une fonction. Dans une deuxième expérimentation, nous avons appliqué une procédure de sélection artificielle sur des communautés bactériennes synthétiques différant pour leur niveau de richesse spécifique initiale. Nous avons montré que la diversité des communautés influençait positivement le niveau de la fonction sous sélection et affectait la dynamique évolutive des communautés. Nos résultats indiquaient également que la diversité des communautés pouvait avoir une influence sur l’efficacité de la sélection mais, la relation n’était pas linéaire et, nous avons noté l’existence d’un compromis entre augmentation de la richesse de la communauté et maintien de la dissimilarité de composition entre communautés. L’existence de ce compromis pourrait limiter l’effet positif d’une augmentation de la richesse sur l’efficacité de la sélection. Dans une troisième expérimentation, nous avons étudié l’évolution des interactions interspécifiques au sein de communautés bactériennes après évolution expérimentale. Nos résultats ont indiqué que l’évolution des interactions interspécifiques était commune dans l’évolution des communautés puisque détectée dans 50% des communautés étudiées. De plus, même dans les communautés dans lesquelles les interactions n’avaient pas évolué en elles-mêmes, nous avons montré leur influence sur l’évolution des souches et des communautés, cette influence étant à la fois dépendante de l’environnement abiotique et de la communauté étudiée.Ensemble, ces résultats ont mis en évidence les liens étroits qui existent entre écologie et évolution des communautés et ont apporté plusieurs pistes d’amélioration des procédures de sélection artificielle : faire le choix de la méthode de reproduction en fonction de la direction du changement souhaité dans le phénotype cible de la sélection, favoriser la diversité des communautés, favoriser l’évolution des interactions. Augmenter notre compréhension des dynamiques éco-évolutives des communautés ouvrira la voie à une sélection artificielle de communautés efficace et à son utilisation pour l’ingénierie des communautés microbiennes.
Databáze: OpenAIRE
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