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THE RECRUITMENT SWEEPSTAKES HAS MANY WINNERS: GENETIC EVIDENCE FROM THE SEA URCHIN STRONGYLOCENTROTUS PURPURATUS

THE RECRUITMENT SWEEPSTAKES HAS MANY WINNERS: GENETIC EVIDENCE FROM THE SEA URCHIN STRONGYLOCENTROTUS PURPURATUS. Flowers et al . 2002. © Jeff Goddard. Boulotte Nadine, Mathot Célia, Saubiez Guillemette BEM 227 - FLUC Master 1 BEM.

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THE RECRUITMENT SWEEPSTAKES HAS MANY WINNERS: GENETIC EVIDENCE FROM THE SEA URCHIN STRONGYLOCENTROTUS PURPURATUS

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Presentation Transcript

  1. THE RECRUITMENT SWEEPSTAKES HAS MANY WINNERS:GENETIC EVIDENCE FROM THE SEA URCHIN STRONGYLOCENTROTUS PURPURATUS Flowerset al. 2002. © Jeff Goddard Boulotte Nadine, Mathot Célia, Saubiez Guillemette BEM 227 - FLUC Master 1 BEM

  2. Sweepstakes : - Loterie Gagnants à chaque saison de reproduction - Balayage aléatoire D’après http://www.hoodap.com/ D’après http://blogs.rtl2.fr/ • Sélection : allèles + ou - représentés à la génération suivante • Fluctuations aléatoires des fréquences alléliques • Même probabilité de transmettre des gènes mais variance et stochasticité dérive génétique

  3. Strongylocentrotuspurpuratus • Echinoderme • Côte Ouest de l’Amérique du Nord • Cycle de vie : • Nombre élevé de gamètes • Libre fécondation • Longue phase planctonique • Mortalité juvéniles + jeunes oursins importante Stratégie r http://farm2.static.flickr.com/ Grande variance du succès reproducteur ?

  4. Vérifier les hypothèses de loterie du succès reproducteur : • La diversité génétique des recrues est-elle < à celle de la population adulte ? • Les cohortes sont-elles génétiquement différenciées ? • Existe-t-il une variabilité au sein du succès reproducteur ?

  5. San Francisco Los Angeles Source : Google Earth

  6. Nombre d’individus selon les cohortes Edmands et al. 1996. Mar Biol 126: 443-450 • Analyses : • Moléculaires : PCR sur ADNmt : ♀ • Statistiques : structuration des populations AMOVA • différences entre populations ΦST • Simulation : loi de Poisson et loi Gamma

  7. Diversité haplotypique des individus Nombre d’haplotypes des individus Diversité haplotypique Nombre d’haplotypes 7

  8. Diversité haplotypique des individus Nombre d’haplotypes des individus Diversité haplotypique Nombre d’haplotypes Diversité haplotypique et nombre d’haplotypes des recrues suivant les années et le nombre d’individus Diversité haplotypique Nombre d’haplotypes Nombre d’haplotypes Diversité haplotypique N Années 8

  9. Différenciation génétique temporelle : Homogénéité génétique entre les années • Différenciation génétique spatiale : Entre sites : ΦST < 0,015 P = ??? Entre régions biogéographiques : ΦST non significatif Pas de structuration 9

  10. Nombre de femelles Nombre de progénitures x 107 Nombre de femelles Nombre de progénitures Distributions du nombre de progénitures issues de deux simulations Loi Gamma Loi de Poisson Moyenne 9932

  11. Loterie chez la plupart des espèces marines à phase larvaire planctonique D’après http://blogs.rtl2.fr/

  12. Différenciation génétique des cohortes de larves de Crassostrea gigas • Petits groupes de ♀d'une population semi-isolée • ponte à différents moments tout au long de l'année • Changements des fréquences des gènes : • - flux de gènes • - dérive génétique Li & Hedgecock 1998. Can J Fish Aquat Sci, 55: 1025––1033 12

  13. Etude de la structure génétique de l’huître perlière Pinctada magaritifera • Différenciation à grande échelle : • - Iles Marquises • - Tuamotu-Gambier • - Société • Différenciation à petite échelle : • - 3 sites du lagon Takapoto D’après http://www.outre-mer.gouv.fr/IMG/jpg/polynesie-francaise-gd.jpg Arnaud-Haond et al. 2008. Mar Biol, 155: 147–157 Photo : Sarah Lemer

  14. Etude de la variabilité temporelle chezParacentrotuslividus • 5 locus microsatellites • 3 cohortes, N-O Méditerranée • Taux de variation génétique identique entre adultes et cohortes • Pas de différenciation génétique entre les 3 cohortes Calderon et al. 2009. Mol Ecol, 18: 3036–3049

  15. Critiques générales • Publication complexe résultats peu mis en valeur • Axée sur la simulation • Stratégie d’échantillonnage non uniforme • Séquences non référencées (GenBank) • ADNmt peu variable utilisation de microsatellites • Dérive 4 x plus faible sur ADN nucléaire • 1 génération insuffisant pour observer une différenciation 15

  16. Loterie : • influence sur la diversité génétique • lien avec dynamique et évolution des populations • Loterie non mise en évidence chez Strongylocentrotuspurpuratus • Pas de généralisation http://cache2.artprintimages.com/

  17. Merci de votre attention D’après http://www.beachwatchers.wsu.edu/

  18. Bibliographie sélective Arnaud-Haond S., Vonau V., Rouxel C., Bonhomme F., Prou J., Goyard E. & Boudry P. (2008) Genetic structure at different spatial scales in the pearl oyster (Pinctadamargaritiferacumingii) in French Polynesian lagoons: beware of sampling strategy and genetic patchiness. Marine Biology 155: 147-157 Calderon I., Palacin C. & Turon X. (2009) Microsatellite markers reveal shallow genetic differentiation between cohorts of the common sea urchin Paracentrotuslividus (Lamarck) in northwest Mediterranean. Molecular Ecology 18: 3036-3049 Ebert T. A. (2007) Growth and survival of postsettlement sea urchins. Edible Sea Urchins: Biology and Ecology, J. M. Lawrence (eds), Elevier Science B. V. Chap. 6: 95-128 Ebert T.A., Schroeter S. C., Dixon J. D. & Kalvass P. (1994) Settlement patterns of red and purple sea urchins (Strongylocentrotusfranciscanus and S. purpuratus) in California, USA. Marine Ecology Progress Series 111: 41-52 EdmandsS., Morberg P.E. & Burton R. S. (1996) Allozyme and mitochondrial DNA evidence of population subdivision in the purple sea urchin Strongylocentrotuspurpuratus. Marine Biology 126: 443-450 Kato S. & Schroeter S. C (1985) Biology of the Red Sea Urchin, Strongylocentrotusfranciscanus, and its Fishery in California. Marine Fisheries Review 47: 1-20 Lin G. & Hedgecock D. (1998) Genetic heterogeneity, detected by PCR SSCP, among samples of larval Pacific oysters (Crassostreagigas) supports the hypothesis of large variance in reproductive success. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 55: 1025–10334 McEdward L. R. & Miner B. G. (2007) The Ecology of Strongylocentrotusfranciscanus and Strongylocentrotuspurpuratus. Edible Sea Urchins: Biology and Ecology, J. M. Lawrence (eds), Elevier Science B. V. Chap. 5: 81-85 Miller B. A. & Emlet R. B. (1997) Influence of nearshore hydrodynamics on larval abundance and settlement of sea urchins Strongylocentrotusfranciscanus and S. purpuratus in the Oregon upwelling zone. Marine Ecology Progress Series 148: 83-94 Moberg P. E. & Burton R. S. (2000) Genetic heterogeneity among adult and recruit red sea urchins Strongylocentrotusfranciscanus. Marine Biology 136: 773-784 Rogers-Bennett L. (2007) The Ecology of Strongylocentrotusfranciscanus and Strongylocentrotuspurpuratus. Edible Sea Urchins: Biology and Ecology, J. M. Lawrence (eds), Elevier Science B. V. Chap. 19: 393-417 18

  19. ANNEXES

  20. Effet de l’histoire de vie de l’oursin pourpre Strongylocentrotuspurpuratus • Durée de la phase larvaire, dispersion, isolement géographique, évènement exceptionnel, front océanique : • influencent le recrutement • peuvent expliquer les différences de recrutement entre espèces marines http://www.lucieberger.org/ Goggiotti & Vetter 1999. Can J Fish AquatSci, 56: 1376––1388 20

  21. Hétérogénéité génétique entre adultes et recrues de l’oursin rouge Strongylocentrotusfranciscanus • Recrues génétiquement différentes des adultes, pour une localité donnée • Recrues différentes entre elles, au N de la Californie • Hétérogénéité des recrues pourrait être utilisée pour évaluer la dispersion larvaire http://www.reef-guardian.com/files/articles/recifs/Oursin%20Rouge.jpg Moberg & Burton2000. Mar Biol 136: 773–784 21

  22. Etude de la taille effective chez Sciaenopsocellatus(Tambour rouge) Log Ne/N Modèle minimal http://www.tpwd.state.tx.us/huntwild/wild/images/fish/reddrum1.jpg • Nombre de femelles participant à la reproduction • Métapopulation : • 1 femelle sur 14 300 • Modèle démographique minimal : • 1 femelle sur 17 Métapopulation p Turner et al. 2002. Gen 162: 1329–1339 22

  23. Simulation du succès reproducteur • Loi de Poisson : compter les évènements aléatoires indépendants = calculer les fluctuations associées • Loi Gamma : modéliser les processus suivant la loi de Poisson Objectif : la stratégie d’échantillonnage détecte-t-elle de manière significative : 1. les variations du succès reproducteur : 3 populations de 1 000, 10 000 et 100 000 femelles : 1 épisode de reproduction Permet d’estimer la proportion de femelles gagnantes + nombre de progénitures par femelle 2. les réductions de la diversité génétique chez les recrues : Bootstrap : 80 individus ont été ré-échantillonnés au hasard Diversité haplotypique des recrues avec la loi Gamma et la loi de Poisson. 23

  24. Simulation du succès reproducteur : diversité haplotypique Distributions de la diversité haplotypique des recrues issues du Bootstrap Fréquence absolue 64,8% Loi Gamma Diversité haplotypique Fréquence absolue 5% Loi de Poisson Diversité haplotypique 24

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