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THE RECRUITMENT SWEEPSTAKES HAS MANY WINNERS:

GENETIC EVIDENCE FROM THE SEA URCHIN STRONGYLOCENTROTUS PURPURATUS

Flowers et al. 2002.

Boulotte Nadine, Mathot Célia, Saubiez GuillemetteBEM 227 - FLUC

Master 1 BEM

© Jeff Goddard

1

2

• 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

Sweepstakes : - Loterie Gagnants à chaque saison de reproduction - Balayage aléatoire

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques ConclusionIntroduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

D’après http://blogs.rtl2.fr/D’après http://www.hoodap.com/

3

Strongylocentrotus purpuratus

• 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

Grande variance du succès reproducteur ?http://farm2.static.flickr.com/

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques ConclusionIntroduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

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 ?

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques ConclusionIntroduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

5

Los Angeles

San Francisco

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Source : Google Earth

• Analyses :

Moléculaires : PCR sur ADNmt : ♀

Statistiques : structuration des populations AMOVA

différences entre populations ΦST

• Simulation : loi de Poisson et loi Gamma

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Edmands et al. 1996. Mar Biol 126: 443-450

Nombre d’individus selon les cohortes

Cohortes N

1996 77

1998 85

1999 70

2000 33

6

7

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

0

10

20

30

40

50

60

Recrues Adultes

Diversité haplotypique des individus Nombre d’haplotypes des individus

Diversité haplotypique Nombre d’haplotypes

7

Diversité haplotypique

0,8

0,84

0,88

0,92

0,96

1

77 85 70 33

1996 1998 1999 2000

0

10

20

30

40

50

8

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

N

Années

Nombre d’haplotypes

Diversité haplotypique et nombre d’haplotypes des recrues suivant les années et le nombre d’individus

Diversité haplotypique des individus

Diversité haplotypique

0

10

20

30

40

50

60

Recrues Adultes

Nombre d’haplotypes

Nombre d’haplotypes des individus

Nombre d’haplotypes

Diversité haplotypique

• 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

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

9

10

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Nombre de progénitures

Nombre de femelles

Nombre de progénitures x 107

Nombre de femelles

Moyenne9932

Loi Gamma

Loi de Poisson

Distributions du nombre de progénitures issues de deux simulations

11

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

D’après http://blogs.rtl2.fr/

Loterie chez la plupart des espèces marines à phase larvaire planctonique

• 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

12

Li & Hedgecock 1998.Can J Fish Aquat Sci, 55: 1025 �–1033

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Différenciation génétique des cohortes de larves de Crassostrea gigas

12

13

• Différenciation à grande échelle :

- Iles Marquises - Tuamotu-Gambier- Société

• Différenciation à petite échelle :- 3 sites du lagon

Takapoto

Arnaud-Haond et al. 2008. Mar Biol, 155: 147–157

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Photo : Sarah Lemer

Etude de la structure génétique de l’huître perlière Pinctada magaritifera

D’après http://www.outre-mer.gouv.fr/IMG/jpg/polynesie-francaise-gd.jpg

14

• 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

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

Etude de la variabilité temporelle chez Paracentrotus lividus

15

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

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

16

Introduction Matériels et méthodes Résultats Discussion et critiques Conclusion

• Loterie : influence sur la diversité génétique lien avec dynamique et évolution des populations

• Loterie non mise en évidence chez Strongylocentrotus purpuratus

Pas de généralisation

http://cache2.artprintimages.com/

Merci de votre attention

17

D’après http://www.beachwatchers.wsu.edu/

Bibliographie sélectiveArnaud-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 (Pinctada margaritifera cumingii) 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 Paracentrotus lividus (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 (Strongylocentrotus franciscanus and S. purpuratus) in California, USA. Marine Ecology Progress Series 111: 41-52

Edmands S., Morberg P.E. & Burton R. S. (1996) Allozyme and mitochondrial DNA evidence of population subdivision in the purple sea urchin Strongylocentrotus purpuratus. Marine Biology 126: 443-450

Kato S. & Schroeter S. C (1985) Biology of the Red Sea Urchin, Strongylocentrotus franciscanus, 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 (Crassostrea gigas) 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 Strongylocentrotus franciscanus and Strongylocentrotus purpuratus. 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 Strongylocentrotus franciscanus 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 Strongylocentrotus franciscanus. Marine Biology 136: 773-784

Rogers-Bennett L. (2007) The Ecology of Strongylocentrotus franciscanus and Strongylocentrotus purpuratus. Edible Sea Urchins: Biology and Ecology, J. M. Lawrence (eds), Elevier Science B. V. Chap. 19: 393-417

18

ANNEXES

19

20

Durée de la phase larvaire, dispersion, isolement géographique, évènement exceptionnel, front océanique :

influencent le recrutement

peuvent expliquer les différences de recrutement entre espèces marines

Effet de l’histoire de vie de l’oursin pourpre Strongylocentrotus purpuratus

http://www.lucieberger.org/

Goggiotti & Vetter 1999.Can J Fish Aquat Sci, 56: 1376 �–1388

21

• 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

Hétérogénéité génétique entre adultes et recrues de l’oursin rouge Strongylocentrotus franciscanus

Moberg & Burton 2000.Mar Biol 136: 773–784

http://www.reef-guardian.com/files/articles/recifs/Oursin%20Rouge.jpg

22

Nombre de femelles participant à la reproduction

• Métapopulation : 1 femelle sur 14 300

• Modèle démographique minimal :

1 femelle sur 17

Etude de la taille effective chez Sciaenops ocellatus (Tambour rouge)

Turner et al. 2002.Gen 162: 1329–1339

Log Ne/N

p

Métapopulation

Modèle minimal

http://www.tpwd.state.tx.us/huntwild/wild/images/fish/reddrum1.jpg

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• 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.

Simulation du succès reproducteur

24

Simulation du succès reproducteur : diversité haplotypique

Diversité haplotypique

Diversité haplotypique

Fréquence absolue

Fréquence absolue

64,8%

5%

Loi Gamma

Loi de Poisson

Distributions de la diversité haplotypique des recrues issues du Bootstrap

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