Description du sujet de thèse

L’objectif général est d’étudier les mécanismes de résistance au stress et de longévité des coraux, et d’appliquer ces connaissances au développement de méthodes efficaces de suivi de la santé des récifs coralliens. En effet, les récifs coralliens se dégradent rapidement, et le développement de systèmes de suivi rapides et efficaces pour évaluer leur santé est essentiel. Mieux comprendre la résistance au stress et la longévité des coraux, ainsi que prédire leur mortalité, est un objectif majeur pour comprendre efficacement l’impact du changement climatique et de la pression anthropique sur les récifs coralliens. Nous avons précédemment publié que les coraux longévifs possèdent des télomères, une voie essentielle pour assurer leur longévité et maintenir leurs cellules somatiques, moins sensibles aux variations de température que les coraux à courte durée de vie. Nous souhaitons maintenant approfondir notre compréhension, par des études à grande échelle en milieu naturel, des liens entre télomères, environnement et santé des coraux. À cette fin, nous avons défini une combinaison d’attributs visuels liés à la santé d’une colonie corallienne, qui peuvent être facilement extraits de photographies de colonies et comparés à des données moléculaires et environnementales. Le programme de doctorat est divisé en trois tâches :
1) Modélisation des relations entre les attributs visuels liés à la santé d’une colonie corallienne récifale donnée et les données d’âge, de transcriptomique, de télomérique, de métabarcoding (composition des symbiotes) et de morphologie corallienne générées pour cette même colonie. Ces données seront analysées à l’aide d’outils biostatistiques et d’intelligence artifielle (IA) à partir d’un ensemble de données de 1 000 colonies échantillonnées dans le Pacifique lors de l’expédition Tara-Pacific.
2) Modélisation des déterminants environnementaux des attributs liés à la santé dans des sites contrastés à Moorea (Polynésie française) et en Indonésie (Papouasie, Raja Ampat et Bali). Ces données seront analysées à l’aide d’outils biostatistiques et d’IA à partir d’un ensemble de données de 5 000 colonies échantillonnées sur les sites d’étude au cours des deux dernières années.
3) Conception de machines IA capables de reconnaître automatiquement les attributs liés à la santé et de prédire la santé du récif corallien étudié.
Cette approche peut servir de modèle pour des l’etude de la santé des coraux et des approches "One-Health".

Contexte de travail

La personne recrutée sera co-dirigée par le Pr Eric GILSON le Dr Eric ROTTINGER

Contraintes et risques

Aucune