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Offre de contrat doctoral H/F en écologie microbienne et biogéochimie pour caractériser le transport des sucres dans la neige et leur métabolisation

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : mardi 12 juillet 2022

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Informations générales

Référence : UMR5204-CHRPIO-001
Lieu de travail : LE BOURGET DU LAC
Date de publication : mardi 21 juin 2022
Nom du responsable scientifique : Christine Piot et Catherine Larose
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

L'objectif principal de cette thèse est de quantifier les apports atmosphériques en sucres/alcool de sucres/sucres anhydres (S/SA/AS) via les dépôts atmosphériques sous forme de neige et de déterminer si le manteau neigeux est capable de modifier les signatures chimiques de ces S/SA/AS après dépôts par réactions physico-chimiques et par rapport aux microorganismes capables de métaboliser/produire des S/SA/AS. Ceci est essentiel pour évaluer la pertinence de ces composés en tant que traceurs de sources d'émissions biogéniques dans les archives de glace. Ceci sera abordé avec des études combinées de terrain et de laboratoire sur deux sites alpins (Col du Lautaret et Col du Dôme), échantillonnés à l'hiver de l'année 1, visant à établir la fraction des apports de S/SA/AS par les dépôts de neige (sèche et humide), leur évolution au cours de l'hiver tant en termes de concentration et d'empreintes chimiques, que de transformations biologiques potentielles, et enfin, de déterminer quelles fractions sont transférées vers d'autres compartiments (glace ou eau de fonte). Au total, 5 campagnes seront réalisées à différentes périodes de l'année au Col du Lautaret, où l'instrumentation existante pour les dépôts atmosphériques secs et humides sera utilisée. Des échantillons du manteau neigeux seront prélevés en parallèle sur le même site pour l'analyse microbienne et des S/SA/AS. Les études sur le terrain donneront un aperçu des transformations biogéochimiques potentielles et des organismes impliqués, mais ne peuvent pas être utilisées pour isoler les signatures du manteau neigeux S/SA/AS d'origine purement microbienne en raison de la complexité du système et du nombre élevé de facteurs environnementaux. Afin de résoudre ce problème et de fournir à la fois une signature S/SA/AS de la neige à médiation microbienne et une compréhension mécanistique de la façon dont ces transformations se produisent, une série d'études sur le microcosme de la neige sera réalisée en laboratoire. Les principaux objectifs sont (i) d'identifier les organismes, les gènes et les voies impliqués dans le métabolisme des S/SA/AS du manteau neigeux, (ii) de les comparer avec des études de terrain, et (iii) de fournir une signature microbienne en S/SA/AS validée en laboratoire pour la neige.

Contexte de travail

Cette thèse de doctorat sera effectuée dans le cadre du projet ABS (Sucres Biogéniques Atmosphériques) ayant obtenu le soutien financier de l'ANR et démarré au printemps 2022. Le projet ABS et cette thèse de doctorat permettent la mise en place d'une collaboration entre trois UMR CNRS : l'Institut des géosciences de l'environnement à Grenoble (CNRS/IRD/Grenoble-INP/UGA), le laboratoire Ampère à Lyon (CNRS/ECL/INSA/UCBL) et EDYTEM à Chambéry (CNRS/USMB). La majorité des travaux expérimentaux seront réalisés au Laboratoire Ampère et à EDYTEM.

Informations complémentaires

Nous recherchons un(e) candidat(e) très motivé(e) par ce projet avec un diplôme de Master 2 ou équivalent en microbiologie ou biogéochimie et une formation en sciences de l'environnement. Une première expérience à l'interface chimie/biologie serait un plus. Le(la) candidat(e) doit être capable de s'intégrer dans des équipes de recherche de différentes disciplines, avoir un goût prononcé pour l'expérimentation, être autonome et savoir prendre des initiatives. Des compétences de laboratoire en extraction d'ADN, qPCR, préparation de bibliothèques de séquençage et analyse de données à l'aide de R seraient un avantage.

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