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Microscopic marine plankton are organisms ranging from viruses to small metazoans, bacteria and protists. Plankton is transported passively by the currents, thrives in every oceans and plays a crucial role in the Earth system. Through photosynthesis, phytoplankton drives primary production and the resulting flux of organic matter supports the entire oceanic food web. Plankton also participates in the biological carbon pump, a mechanism by which organic matter sediments to the seabed and is stored there. Today it is essential to assess and project the response of plankton to climate change caused by the burning of fossil fuels. In this thesis, I study this issue through the lens of biogeography, a discipline that focuses on the distribution of organisms in and interacting with their environment through time and space. In a first part, I study the distribution of plankton in the global oceans and its response to climate change using omics data from the Tara Oceans expeditions and climate models. A partitioning of the oceans into genomic provinces depending on the size of the organisms is described. These provinces are related to physico-chemical parameters using machine learning techniques and extrapolated to the whole ocean. A set of "signature genomes" for each province is also highlighted. A major reorganization of the provinces in response to climate change is projected over approximately 50% of the oceans by the end of the century. Important changes in plankton composition would result in a decrease by 4% of the global carbon export flux, which would have an aggravating effect on climate change. In a second part, I study the changes in gene expression of eukaryotic plankton along the transition between the North Atlantic Ocean and the Arctic basin. Among the physical variables, temperature is the variable that best explains transcriptional changes. Functional analysis of genes correlating with the strong temperature gradient reveals a common acclimation strategy of eukaryotic algae. This strategy includes important changes in the gene expression machinery but also overexpression of a set of functions related to cold acclimation. At the community level, processes related to the maintenance of the protein pool and the transcriptional machinery seem to be more active in the Arctic. In a third part, I develop a mechanistic individual based model of a size-structured phytoplankton community advected in a velocity field mimicking the North Atlantic Ocean circulation. The model represents the main phytoplankton groups: cyanobacteria, eukaryotic algae and diatoms. Basic ecological characteristics resulting from simulations are presented: α-diversity, biogeography and biomass. Attention is given to the importance of the number of particles modeled and its impact on the maximum diversity represented as well as the influence of currents on the ecological niches of the modeled organisms. This thesis addresses fundamental topics and challenges in contemporary ecology and it contributes to the ongoing omic revolution of the early 21st century. A genomic biogeography of plankton is proposed and its response to global warming is explored. The in situ omics analysis of the physiology of unicellular planktonic algae at the community scale highlights their acclimatization capacities directly in their living environment. Finally, the individual based model of phytoplankton allows to explore theoretically many ecological questions to be linked in the future with the analysis of omic data.; Le plancton marin est constitué d'organismes microscopiques allant des virus jusqu'aux petit métazoaires en passant par les bactéries et les protistes. Il est transporté passivement par les courants, prospère sur l'ensemble des océans et a plusieurs rôles cruciaux au sein du système Terre. Le phytoplancton permet par la photosynthèse la production primaire de matière organique dans les océans soutenant l'ensemble des réseaux trophiques océaniques. Le plancton participe aussi à la pompe à carbone biologique, mécanisme par lequel la matière organique sédimente vers les fonds marins et y est stockée. Il est aujourd'hui primordial d'évaluer et projeter la réponse du plancton au changement climatique provoqué par la combustion des énergies fossiles. Dans cette thèse, j'étudie cette question sous le prisme de la biogéographie, discipline s'intéressant à la distribution des organismes dans et en interaction avec leur milieu à travers le temps et l'espace. Dans une première partie, j'étudie à l'aide des données omiques des expéditions Tara Océans et des modèles climatiques la distribution du plancton dans les océans et sa réponse au changement climatique. Il est mis en évidence un partitionnement des océans en provinces génomiques dépendant de la taille des organismes. Ces provinces sont mises en relation avec les paramètres physico-chimiques à l'aide de techniques de machine learning et extrapolées à l'ensemble des océans. Un ensemble de « génomes signatures » pour chaque province est aussi mis en évidence. Une importante réorganisation des provinces en réponses au changement climatique est projetée sur environ 50% des océans d'ici la fin du siècle. D'importants changements en composition du plancton sont projetés et mis en lien avec une diminution de 4% de la pompe à carbone biologique ce qui aurait un effet aggravant sur le changement climatique. Dans une seconde partie, j'étudie les changements de l'expression des gènes du plancton eucaryote le long de la transition entre l'océan Atlantique Nord et le bassin Arctique. Parmi les variables physiques, la température est la variable expliquant le mieux les changements transcriptionnels. L'analyse fonctionnelle des gènes corrélant avec le gradient fort de température révèle une stratégie commune d'acclimatation des algues eucaryotes. Cette stratégie inclut d'importants changements dans la machinerie d'expression génétique mais aussi la surexpression d'un ensemble de fonctions liées à l'acclimatation au froid. A l'échelle des communautés, des processus liés à la maintenance du pool protéique et de la machinerie transcriptionnelle semblent plus actifs dans l'arctique. Dans une troisième partie, je développe un modèle mécanistique basé individu de communauté de phytoplancton structurée par la taille et advectée dans un champ de vitesse imitant la circulation océanique Nord Atlantique. Le modèle représente les principaux groupes de phytoplancton: les cyanobactéries, les algues eucaryotes et les diatomées. Les caractéristiques écologiques de bases résultant de simulations sont présentées : α-diversité, biogéographie et biomasse. Une attention est apportée à l'importance du nombre de particules modélisées et son impact sur la diversité maximale représentée ainsi que l'influence des courants sur les niches écologiques des organismes modélisés. Cette thèse aborde des sujets et enjeux fondamentaux de l'écologie contemporaine et son apport s'inscrit dans la révolution omique du début du XXIème siècle. Une biogéographie génomique du plancton est proposée et sa réponse au réchauffement climatique est explorée. L'analyse omique in situ de la physiologie des algues unicellulaires du plancton à l'échelle de la communauté permet de mettre en évidence leurs capacités d'acclimatation directement dans leur milieu de vie. Enfin, le modèle basé individu du phytoplancton permet d'explorer théoriquement de nombreuses questions écologiques à mettre en lien dans le futur avec l'analyse des données omiques.

Metagenomics studies overall genomic information of multiple organisms coming from the same biotope. The information is generally provided by next generation sequencing technologies (NGS). Typical data are samples of short reads (i.e. reads of few hundred base pairs). To study such metagenomics information, we developed an original method for extracting similarities between two samples of reads. More precisely, this approach locates the set of common reads present in two samples. In order to fit with current memory capacities and to be time efficient, we used a modified Bloom filter data structure. Finding the common reads between multiple samples and crossing this information with the location of samples leads to visualize some biological processes like ubiquitous species or effect of water stream caring some species. Finally, the tool can also be used as a filter on metagenomics datas to remove for example only one specie. Our software, Compareads, is actually used on the Tara Oceans project where it shows that global dynamic of oceans seems to play a part on the dispersion of marine microorganisms., La métagénomique vise à étudier le contenu génétique et génomique d'un échantillon provenant d'un environnement naturel. Cette discipline récente s'attache à étudier les génomes de différents organismes provenant d'un même milieu. La métagénomique pose de nouvelles questions, tant d'un point de vue biologique qu'informatique. Les masses de données générées par les études métagénomiques et la complexité des milieux étudiés, nécessitent de développer de nouvelles structures de données et de nouveaux algorithmes dédiés. Parmi les différentes approches existantes en métagénomique, la métagénomique comparative consiste à comparer plusieurs métagénomes afin d'en connaître les divers degrés de similarité. Lorsque cette comparaison se base uniquement sur le contenu brut des échantillons, sans faire appel à des connaissances externes, on parle de métagénomique comparative de novo. L'objectif des travaux que nous proposons est de développer une méthode permettant d'extraire les séquences similaires de deux jeux de données métagénomiques, où chaque jeu peut être composé de centaines de millions de courtes séquences. La comparaison proposée consiste à identifier les séquences d'un premier jeu similaires à au moins une séquence d'un second jeu. Afin d'être rapide et économe en mémoire, l'implémentation de notre méthode a nécessité la conception d'une nouvelle structure d'indexation, basée sur le filtre de bloom. Le logiciel final, nommé Compareads, a une consommation mémoire faible (de l'ordre de quelques go) et peut calculer l'intersection de deux échantillons de 100 millions de séquences chacun en une dizaine d'heures. Notre méthode est une heuristique qui génère un faible taux de faux positifs. Le logiciel Compareads est dédié à l'analyse de grands jeux de données métagénomiques. À l'heure actuelle, il est le seul outil capable de comparer de tels jeux. Compareads a été appliqué sur plusieurs projets métagénomiques. Notre outil produit des résultats robustes, biologiquement exploitables et en accord avec diverses méthodes fondamentalement différentes. Il est actuellement utilisé de manière intensive sur les échantillons provenant de l'expédition tara oceans. Sur ce projet, notre méthode à permis de mettre en évidence que les grands systèmes océaniques influent sur la répartition globale des micro-organismes marins.