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1. Robustness analysis of metabolic predictions in algal microbial communities based on different annotation pipelines

Author: Erwan Corre, Clémence Frioux, Elham Karimi, Méziane Aite, Anne Siegel, Simon M. Dittami, Arnaud Belcour, Enora Geslain, Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Quadram Institute, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology (PLEIADE), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), This work was supported partially by the CNRS Momentum call and the ANR project IDEALG [ANR-10-BTBR-04] ‘‘Investissements d’Avenir, Biotechnologies-Bioressources’’., ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: Holobionts, Metabolic complementary analyses, Subjects Bioinformatics, Bioinformatics, Gene prediction, Metabolic network, Genomics, Computational biology, Biology, GENOME ANNOTATION, Microbiology, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, Computational Science, 03 medical and health sciences, Annotation, BROWN ALGA, Metabolic exchanges, TOOL, NETWORK, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Science & Technology, 030306 microbiology, General Neuroscience, Robustness (evolution), Computational Biology, Enzyme Commission number, Functional annotation, General Medicine, Genome project, Computational Gene prediction, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Multidisciplinary Sciences, Complementarity (molecular biology), Genome-scale metabolic networks, Medicine, Science & Technology - Other Topics, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], General Agricultural and Biological Sciences
Abstract: Animals, plants, and algae rely on symbiotic microorganisms for their development and functioning. Genome sequencing and genomic analyses of these microorganisms provide opportunities to construct metabolic networks and to analyze the metabolism of the symbiotic communities they constitute. Genome-scale metabolic network reconstructions rest on information gained from genome annotation. As there are multiple annotation pipelines available, the question arises to what extent differences in annotation pipelines impact outcomes of these analyses. Here, we compare five commonly used pipelines (Prokka, MaGe, IMG, DFAST, RAST) from predicted annotation features (coding sequences, Enzyme Commission numbers, hypothetical proteins) to the metabolic network-based analysis of symbiotic communities (biochemical reactions, producible compounds, and selection of minimal complementary bacterial communities). While Prokka and IMG produced the most extensive networks, RAST and DFAST networks produced the fewest false positives and the most connected networks with the fewest dead-end metabolites. Our results underline differences between the outputs of the tested pipelines at all examined levels, with small differences in the draft metabolic networks resulting in the selection of different microbial consortia to expand the metabolic capabilities of the algal host. However, the consortia generated yielded similar predicted producible compounds and could therefore be considered functionally interchangeable. This contrast between selected communities and community functions depending on the annotation pipeline needs to be taken into consideration when interpreting the results of metabolic complementarity analyses. In the future, experimental validation of bioinformatic predictions will likely be crucial to both evaluate and refine the pipelines and needs to be coupled with increased efforts to expand and improve annotations in reference databases. ispartof: PEERJ vol:9 ispartof: location:United States status: published
Published: 2021
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2. Metage2Metabo, microbiota-scale metabolic complementarity for the identification of key species

Author: Arnaud Belcour, Clémence Frioux, Méziane Aite, Anthony Bretaudeau, Falk Hildebrand, Anne Siegel, Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Quadram Institute, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology (PLEIADE), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Plateforme bioinformatique GenOuest [Rennes], Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Plateforme Génomique Santé Biogenouest®-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Earlham Institute [Norwich], This research was supported in part by the NBI Computing infrastructure for Science (CiS) group. FH and CF’s salaries have been funded by the BBSRC Institute Strategic Programme Gut Microbes and Health BB/r012490/1, its constituent project BBS/e/F/000Pr10355. AB’s, CF,and MA’s salaries have been funded by the ANR project IDEALG (ANR-10-BTBR-04) 'Investissements d’Avenir, Biotechnologies-Bioressources'., ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Rennes (UR)-Plateforme Génomique Santé Biogenouest®-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UR)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: Databases, Factual, QH301-705.5, Science, computational biology, Species Specificity, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], microbiota, Animals, human, Biology (General), metabolic modelling, metagenomics, Bacteria, systems biology, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Tools and Resources, Gastrointestinal Microbiome, metabolic complementarity, Medicine, Cattle, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Genome, Bacterial, Software, Computational and Systems Biology, keystone species
Abstract: To capture the functional diversity of microbiota, one must identify metabolic functions and species of interest within hundreds or thousands of microorganisms. We present Metage2Metabo (M2M) a resource that meets the need for de novo functional screening of genome-scale metabolic networks (GSMNs) at the scale of a metagenome, and the identification of critical species with respect to metabolic cooperation. M2M comprises a flexible pipeline for the characterisation of individual metabolisms and collective metabolic complementarity. In addition, M2M identifies key species, that are meaningful members of the community for functions of interest. We demonstrate that M2M is applicable to collections of genomes as well as metagenome-assembled genomes, permits an efficient GSMN reconstruction with Pathway Tools, and assesses the cooperation potential between species. M2M identifies key organisms by reducing the complexity of a large-scale microbiota into minimal communities with equivalent properties, suitable for further analyses., eLife digest All the microbes that live in a specific environment, for example an organ, are collectively called the microbiota. In humans, the microbiota of the gut has been extensively studied by sequencing the DNA of the different microbes to identify them and determine the roles they play in health and disease. The DNA sequences of all the members of the microbiota is called the metagenome. The chemical reactions that the gut microbiota perform to produce energy and make the biomolecules they need to survive are collectively referred to as the metabolism of these microbes. Studying the metabolism of the gut microbiota can help researchers understand the roles of the different microbes. However, the large variety of species in the gut microbiota and gaps in the information about them render these studies difficult, despite technology improving quickly. To tackle this issue, Belcour, Frioux et al developed a new piece of software called Metage2Metabo (M2M) that simulates the metabolism of the gut microbiota and describes the metabolic relationships between the different microbes. Metage2Metabo analyses the roles of the metabolic genes of a large number of microbe species to establish how they complement each other metabolically. Then, it can calculate the minimum number of species needed to perform a metabolic role of interest within that microbiota, and which key species are associated with that role. To test the new software, Belcour, Frioux et al. used Metage2Metabo to analyse genomes from the human gut microbiota and from the cow rumen (one of the cow’s stomachs). They showed that even if the metagenome was incomplete, the software was able to make stable predictions of key species involved in metabolic complementarity. Additionally, they also illustrated how the method can be used to study the gut microbiota of individuals. This work presents a new method for determining the metabolic relationships between species within a microbiota. The software is highly flexible and could be adapted to identify key members within different communities. In the context of the gut microbiota, the predictions of Metage2Metabo could shed lights on the interactions between the host and the microbes and contribute to a better understanding of microbe environments.
Published: 2020
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3. Using automated reasoning to explore the metabolism of unconventional organisms: a first step to explore host–microbial interactions

Author: Anne Siegel, Clémence Frioux, Simon M. Dittami, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology (PLEIADE), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Quadram Institute, Biotechnology and Biological Sciences Research Council (BBSRC), Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This work was partially funded by ANR project IDEALG (ANR-10-BTBR-04) 'Investissements d’Avenir, Biotechnologies-Bioressources', ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique)
Subjects: Computer science, Systems biology, Arabidopsis, Metabolic networks, Models, Biological, Biochemistry, Pattern Recognition, Automated, 03 medical and health sciences, Answer set programming, 0302 clinical medicine, Host organism, Escherichia coli, Systems ecology, Automated reasoning, Logic programming, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Bacteria, Computational Biology, Models, Theoretical, Non-model organisms, Seaweed, Haemophilus influenzae, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Formalism (philosophy of mathematics), Phenotype, Metagenomics, Gap-filling, Microbial Interactions, Biochemical engineering, Community selection, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Algorithms, Metabolic Networks and Pathways, Software, 030217 neurology & neurosurgery
Abstract: International audience; Systems modelled in the context of molecular and cellular biology are difficult to represent with a single calibrated numerical model. Flux optimisation hypotheses have shown tremendous promise to accurately predict bacterial metabolism but they require a precise understanding of metabolic reactions occurring in the considered species. Unfortunately, this information may not be available for more complex organisms or non-cultured microorganisms such as those evidenced in microbiomes with metagenomic techniques. In both cases, flux optimisation techniques may not be applicable to elucidate systems functioning. In this context, we describe how automatic reasoning allows relevant features of an unconventional biological system to be identified despite a lack of data. A particular focus is put on the use of Answer Set Programming , a logic programming paradigm with combinatorial optimisation functionalities. We describe its usage to over-approximate metabolic responses of biological systems and solve gap-filling problems. In this review, we compare steady-states of Boolean abstractions of metabolic models and illustrate their complementarity via applications to the metabolic analysis of macro-algae. Ongoing applications of this formalism explore the emerging field of systems ecology, notably elucidating interactions between a consortium of microbes and a host organism. As a first step in this field, we will illustrate how the reduction of microbiotas according to expected metabolic phenotypes can be addressed with gap-filling problems.
Published: 2020
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4. Metabolic Complementarity Between a Brown Alga and Associated Cultivable Bacteria Provide Indications of Beneficial Interactions

Author: Alicia Le Salver, Hetty KleinJan, Anne Siegel, Clémence Frioux, Margot Wagner, Erwan Corre, Catherine Leblanc, Simon M. Dittami, Bertille Burgunter-Delamare, Catherine Boyen, Cédric Leroux, Enora Fremy, Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology (PLEIADE), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (FR2424), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), This work was funded partially by the CNRS Momentum call, the ANR project IDEALG (ANR-10-BTBR-04) 'Investissements d’Avenir, Biotechnologies-Bioressources,' the European Union’s Horizon 2020 research and innovation Programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement number 624575 (ALFF), and joint Ph.D. scholarship from the Brittany region (Project HOSALA) and the Sorbonne University (ED227)., Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1)
Subjects: 0106 biological sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, lcsh:QH1-199.5, Metabolite, genome-scale metabolic networks, Ocean Engineering, Aquatic Science, Biology, lcsh:General. Including nature conservation, geographical distribution, Oceanography, 01 natural sciences, Genome, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, 14. Life underwater, Microbiome, lcsh:Science, symbiotic/mutualistic bacteria, 0105 earth and related environmental sciences, Water Science and Technology, 030304 developmental biology, holobiont, Genetics, Global and Planetary Change, 0303 health sciences, 010604 marine biology & hydrobiology, Ectocarpus siliculosus, fungi, food and beverages, Ectocarpus, biology.organism_classification, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Holobiont, Brown algae, chemistry, metabolic complementarity, lcsh:Q, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Bacteria
Abstract: Brown algae are key components of marine ecosystems and live in association with bacteria that are essential for their growth and development. Ectocarpus siliculosus is a genetic and genomic model for brown algae. Here we use this model to start disentangling the complex interactions that may occur between the algal host and its associated bacteria. We report the genome-sequencing of 10 alga-associated bacteria and the genome-based reconstruction of their metabolic networks. The predicted metabolic capacities were then used to identify metabolic complementarities between the algal host and the bacteria, highlighting a range of potentially beneficial metabolite exchanges between them. These putative exchanges allowed us to predict consortia consisting of a subset of these ten bacteria that would best complement the algal metabolism. Finally, co-culture experiments were set up with a subset of these consortia to monitor algal growth as well as the presence of key algal metabolites. Although we did not fully control but only modify bacterial communities in our experiments, our data demonstrated a significant increase in algal growth in cultures inoculated with the selected consortia. In several cases, we also detected, in algal extracts, the presence of key metabolites predicted to become producible via an exchange of metabolites between the alga and the microbiome. Thus, although further methodological developments will be necessary to better control and understand microbial interactions in Ectocarpus, our data suggest that metabolic complementarity is a good indicator of beneficial metabolite exchanges in holobiont.
Published: 2020
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5. The genome of Ectocarpus subulatus – A highly stress-tolerant brown alga

Author: Erwan Corre, Didier Jollivet, Xi Liu, Jonas Collén, Noé Pontoizeau, Thierry Tonon, Simon M. Dittami, Gabriel V. Markov, Alexandre Cormier, Dominique Marie, Hwan Su Yoon, Catherine Leblanc, Loraine Brillet-Guéguen, Camille Trottier, Akira F. Peters, André E. Minoche, Sylvie Doubleau, Komlan Avia, Misharl Monsoor, Amandine Siméon, Angélique Gobet, Hetty KleinJan, Catherine Boyen, Christophe Caron, Agnieszka P. Lipinska, Chung Hyun Cho, Clémence Frioux, Agnès Groisillier, Marie-Mathilde Perrineau, Pierre Pericard, Irene González-Navarrete, Heinz Himmelbauer, Cécile Hervé, Méziane Aite, Anne Siegel, Ludovic Delage, Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Végétaux marins et biomolécules, Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-GOEMAR-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (FR2424), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES), Santé de la vigne et qualité du vin (SVQV), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Strasbourg (UNISTRA), Unité Mathématique Informatique et Génome (MIG), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Diversité, adaptation, développement des plantes (UMR DIADE), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology (PLEIADE), Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Biodiversité, Gènes & Communautés (BioGeCo), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Evolution des Protistes et Ecosystèmes Pélagiques (EPEP), Adaptation et diversité en milieu marin (AD2M), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre for Genomic Regulation [Barcelona] (CRG), Universitat Pompeu Fabra [Barcelona]-Centro Nacional de Analisis Genomico [Barcelona] (CNAG), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Tereos, ECOlogy of MArine Plankton (ECOMAP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Institut de Génomique Fonctionnelle de Lyon (IGFL), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189 (CRIStAL), Ecole Centrale de Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des symbioses tropicales et méditerranéennes (UMR LSTM), Université Montpellier 1 (UM1)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2), University of Aberdeen, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), DMAS, ONERA, Université Paris Saclay [Châtillon], ONERA-Université Paris-Saclay, Sung Kyun Kwan University, Max-Planck-Institut für Molekulare Genetik (MPIMG), Max-Planck-Gesellschaft, ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Sungkyunkwan University [Suwon] (SKKU), Universitat Pompeu Fabra [Barcelona] (UPF)-Centro Nacional de Analisis Genomico [Barcelona] (CNAG), Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology [Beijing], Chinese Academy of Sciences [Changchun Branch] (CAS), Bezhin Rosko, Université de Rennes (UR), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Adaptation et diversité en milieu marin (ADMM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Max Planck Institute for Molecular Genetics (MPIMG), University of York [York, UK], This work was funded partially by ANR project IDEALG (ANR-10-BTBR-04) 14'Investissements d’Avenir, Biotechnologies-Bioressources', the European Union’s Horizon 2020 research and innovation Programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement number 624575 (ALFF), and the CNRS Momentum call. Sequencing was performed at the Genomics Unit of the Centre for Genomic Regulation (CRG), Barcelona, Spain, Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins [LBI2M], ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science [ABIMS], Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences [Dyliss], Santé de la vigne et qualité du vin [SVQV], Unité Mathématique Informatique et Génome [MIG], Diversité, adaptation, développement des plantes [UMR DIADE], from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology [PLEIADE], Evolution des Protistes et Ecosystèmes Pélagiques [EPEP], Centre for Genomic Regulation [Barcelona] [CRG], ECOlogy of MArine Plankton [ECOMAP], Institut de Génomique Fonctionnelle de Lyon [IGFL], Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL], Laboratoire des symbioses tropicales et méditerranéennes [UMR LSTM], DMAS, ONERA, Université Paris Saclay (COmUE) [Châtillon], and Max-Planck-Institut für Molekulare Genetik [MPIMG]
Subjects: 0106 biological sciences, Victoria, Retrotransposon, Aquatic Science, Biology, Phaeophyta, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Genome, [SDV.GEN.GPL]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Plants genetics, 03 medical and health sciences, Stress, Physiological, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Genetics, Gene family, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Gene, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 030304 developmental biology, 0303 health sciences, Abiotic stress, Algal Proteins, Ectocarpus, biology.organism_classification, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], Brown algae, Multicellular organism, Multigene Family, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Metabolic Networks and Pathways, 010606 plant biology & botany
Abstract: Brown algae are multicellular photosynthetic stramenopiles that colonize marine rocky shores worldwide. Ectocarpus sp. Ec32 has been established as a genomic model for brown algae. Here we present the genome and metabolic network of the closely related species, Ectocarpus subulatus Kützing, which is characterized by high abiotic stress tolerance. Since their separation, both strains show new traces of viral sequences and the activity of large retrotransposons, which may also be related to the expansion of a family of chlorophyll-binding proteins. Further features suspected to contribute to stress tolerance include an expanded family of heat shock proteins, the reduction of genes involved in the production of halogenated defence compounds, and the presence of fewer cell wall polysaccharide-modifying enzymes. Overall, E. subulatus has mainly lost members of gene families down-regulated in low salinities, and conserved those that were up-regulated in the same condition. However, 96% of genes that differed between the two examined Ectocarpus species, as well as all genes under positive selection, were found to encode proteins of unknown function. This underlines the uniqueness of brown algal stress tolerance mechanisms as well as the significance of establishing E. subulatus as a comparative model for future functional studies.
Published: 2020
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6. Induction of Phlorotannins and Gene Expression in the Brown Macroalga Fucus vesiculosus in Response to the Herbivore Littorina littorea

Author: Weinberger Florian, Leblanc Catherine, Vallet Laurent, Ar Gall Erwan, Potin Philippe, Ludovic Delage, Inken Kruse, Creis Bendelac Emeline, Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Evolutionary Biology and Ecology of Algae (EBEA), Pontificia Universidad Católica de Chile (UC)-Sorbonne Université (SU)-Universidad Austral de Chile-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Helmholtz Centre for Ocean Research [Kiel] (GEOMAR), Laboratoire des Sciences de l'Environnement Marin (LEMAR) (LEMAR), Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Brest (UBO), This project was funded by the project IDEALG (ANR-10-BTBR-04) 'Investissements d’avenir, Biotechnologies-Bioressources'. E.C. was supported by a Ph.D. fellowship from the Conseil Régional de Bretagne ARED SYNTHALG n°7010., ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Brest (UBO)-Institut Universitaire Européen de la Mer (IUEM), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biologie évolutive et écologie des algues = Evolutionary Biology and Ecology of Algae (EBEA), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Brest (UBO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, [SDV]Life Sciences [q-bio], phlorotannins, Phloroglucinol, Pharmaceutical Science, Fucus vesiculosus, 01 natural sciences, Phlorotannin, inducible defense, 03 medical and health sciences, chemistry.chemical_compound, Algae, Drug Discovery, Gene expression, grazing, 14. Life underwater, lcsh:QH301-705.5, Pharmacology, Toxicology and Pharmaceutics (miscellaneous), 030304 developmental biology, chemistry.chemical_classification, 0303 health sciences, biology, Littorina, biology.organism_classification, Brown algae, lcsh:Biology (General), chemistry, Biochemistry, gene expression, Chemical defense, 010606 plant biology & botany
Abstract: Mechanisms related to the induction of phlorotannin biosynthesis in marine brown algae remain poorly known. Several studies undertaken on fucoid species have shown that phlorotannins accumulate in the algae for several days or weeks after being exposed to grazing, and this is measured by direct quantification of soluble phenolic compounds. In order to investigate earlier inducible responses involved in phlorotannin metabolism, Fucus vesiculosus was studied between 6 and 72 h of grazing by the sea snail Littorina littorea. In this study, the quantification of soluble phenolic compounds was complemented by a Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) approach applied on genes that are potentially involved in either the phlorotannin metabolism or stress responses. Soluble phlorotannin levels remained stable during the kinetics and increased significantly only after 12 h in the presence of grazers, compared to the control, before decreasing to the initial steady state for the rest of the kinetics. Under grazing conditions, the expression of vbpo, cyp450 and ast6 genes was upregulated, respectively, at 6 h, 12 h and 24 h, and cyp450 gene was downregulated after 72 h. Interestingly, the pksIII gene involved in the synthesis of phloroglucinol was overexpressed under grazing conditions after 24 h and 72 h. This study supports the hypothesis that phlorotannins are able to provide an inducible chemical defense under grazing activity, which is regulated at different stages of the stress response.
Published: 2021
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7. Data for fish stock assessment obtained from the cmsy algorithm for all global fao datasets

Author: Arnaud Hélias, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Pôle ELSA, Environmental Life Cycle and Sustainability Assessment (ELSA), Technical University Berlin, GreenAlgOhol ANR-14-CE05-0043 and IDEALG ANR-10-BTBR-04., ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), and ANR-14-CE05-0043,GreenAlgOhol,Evaluation des potentialités d'une filière de macroalgues vertes cellulosiques pour la production de bioethanol – preuve de concept technique et durabilité(2014)
Subjects: fisheries, FAO area, catch time series, CMSY, biomass, fishing effort, maximum sustainability yield, 0106 biological sciences, Information Systems and Management, Stock assessment, [SDV]Life Sciences [q-bio], Fishing, Population, Fish stock, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Carrying capacity, ddc:333, Ecosystem, 14. Life underwater, education, Stock (geology), education.field_of_study, business.industry, 010604 marine biology & hydrobiology, lcsh:Z, Computer Science Applications, lcsh:Bibliography. Library science. Information resources, Agriculture, [SDE]Environmental Sciences, Environmental science, Dataset: 10.5281/zenodo.2669064, business, Algorithm, Information Systems
Abstract: International audience; Assessing the state of fish stocks requires the determination of descriptors. They correspond to the absolute and relative (to the carrying capacity of the habitat) fish biomasses in the ecosystem, and the absolute and relative (to the intrinsic growth rate of the population) fishing mortality resulting from catches. This allows, among other things, to compare the catch with the maximum sustainability yield. Some fish stocks are well described and monitored, but for many data-limited stocks, catch time series are remaining the only source of data. Recently, an algorithm (CMSY) has been proposed, allowing an estimation of stock assessment variables from catch and resilience. In this paper, we provide stock reference points for all global fisheries reported by Food and Agriculture Organization (FAO) major fishing area for almost 5000 fish stocks. These data come from the CMSY algorithm for 42% of the stock (75% of the global reported fish catch) and are estimated by aggregated values for the remaining 58%.
Published: 2019
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8. Raw dark fermentation effluent to support heterotrophic microalgae growth: microalgae successfully outcompete bacteria for acetate

Author: A. Fayet, Violette Turon, Jean-Philippe Steyer, Eric Fouilland, Eric Trably, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), MARine Biodiversity Exploitation and Conservation (UMR MARBEC), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), IDEALG ANR-10-BTBR-04, ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: 2. Zero hunger, Chlorella sorokiniana, Heterotrophic cultivation, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, Heterotroph, Volatile fatty acids (VFAs), Biomass, Dark fermentation, Biology, biology.organism_classification, complex mixtures, 6. Clean water, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Bacterial diversity, Yield (chemistry), Botany, Biohydrogen, Food science, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Agronomy and Crop Science, Effluent, Bacteria
Abstract: International audience; Coupling dark fermentation (DF), which produces hydrogen from diverse effluents or solid waste, and heterotrophic cultivation of microalgae, which produces lipids, carbohydrates and proteins, is a promising and innovative solution for developing sustainable biorefineries. The use of a raw DF effluent, containing acetate and butyrate, to support the heterotrophic growth of Chlorella sorokiniana was investigated. All the acetate in sterilized and unsterilized DF effluent was exhausted in less than three days of heterotrophic cultivation, whereas butyrate was not used by the microalgae. The microalgae biomass reached 0.33 g Lâˆ’ 1 with a carbon yield on acetate of 55%. The algal yield was higher than previously reported for synthetic DF effluent. It was concluded that compounds other than volatile fatty acids were present in the DF effluent and these could be consumed by the microalgae. After the acetate had been exhausted, butyrate was consumed by facultative and strict aerobic bacteria originating from the DF effluent. The concentration of the bacterial community increased during the experiment but did not have any significant impact on heterotrophic microalgae growth. A high microalgal biomass yield was achieved without requiring the DF effluent to be sterilized.
Published: 2015
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9. Development of novel monoclonal antibodies against starch and ulvan - Implications for antibody production against polysaccharides with limited immunogenicity

Author: Casper Wilkens, David S. Domozych, Birte Svensson, Bodil Jørgensen, Marie-Christine Ralet, Gurvan Michel, Alexia Guillouzo, Jozef Mravec, Sabine Genicot, Jonatan U. Fangel, William G.T. Willats, Stjepan K. Kračun, Mohammed Saddik Motawia, Maja Gro Rydahl, Olivier Tranquet, Jesper Harholt, University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU), Laboratoire de Biologie Intégrative des Modèles Marins (LBI2M), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Technical University of Denmark [Lyngby] (DTU), Unité de recherche sur les Biopolymères, Interactions Assemblages (BIA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Skidmore College [Saratoga Springs], Newcastle University [Newcastle], Danish Strategic Research Council, Danish Council for Independent Research, Technology and Production Sciences under project GlycAct [10-093465], Danish National Advanced Technology Foundation project B21st, Danish Innovation Foundation, Villum foundation project Planet project [00009283], US National Science Foundation (NSF) Molecular and Cellular Bioscience [0919925, 1517345], NSF Division of Biological Infrastructure [0922805], Carlsberg Foundation, French National Research Agency program IDEALG [ANR-10-BTBR-04], European Project: 329830,EC:FP7:PEOPLE,FP7-PEOPLE-2012-IEF,CEWALDYN(2013), Rydahl, Maja G., University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH), and Danmarks Tekniske Universitet = Technical University of Denmark (DTU)
Subjects: 0301 basic medicine, Glycan, [SDV.BIO]Life Sciences [q-bio]/Biotechnology, Plant molecular biology, medicine.drug_class, Glycobiology, lcsh:Medicine, Monoclonal antibody, Polysaccharide, Epitope, Article, Microbiology, 03 medical and health sciences, Epitopes, Plant evolution, Antigen, Polysaccharides, medicine, Journal Article, Animals, Viridiplantae, lcsh:Science, chemistry.chemical_classification, Mammals, Multidisciplinary, biology, Assay systems, Immunogenicity, lcsh:R, Antibodies, Monoclonal, Starch, Plants, biology.organism_classification, 030104 developmental biology, Biochemistry, chemistry, biology.protein, [SDV.IMM]Life Sciences [q-bio]/Immunology, lcsh:Q, Antibody, Glycogen
Abstract: Monoclonal antibodies (mAbs) are widely used and powerful research tools, but the generation of mAbs against glycan epitopes is generally more problematic than against proteins. This is especially significant for research on polysaccharide-rich land plants and algae (Viridiplantae). Most antibody production is based on using single antigens, however, there are significant gaps in the current repertoire of mAbs against some glycan targets with low immunogenicity. We approached mAb production in a different way and immunised with a complex mixture of polysaccharides. The multiplexed screening capability of carbohydrate microarrays was then exploited to deconvolute the specificities of individual mAbs. Using this strategy, we generated a set of novel mAbs, including one against starch (INCh1) and one against ulvan (INCh2). These polysaccharides are important storage and structural polymers respectively, but both are generally considered as having limited immunogenicity. INCh1 and INCh2 therefore represent important new molecular probes for Viridiplantae research. Moreover, since the α-(1-4)-glucan epitope recognised by INCh1 is also a component of glycogen, this mAb can also be used in mammalian systems. We describe the detailed characterisation of INCh1 and INCh2, and discuss the potential of a non-directed mass-screening approach for mAb production against some glycan targets.
Published: 2017
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10. Workﬂow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for computational metabolomics

Author: Petera, Mélanie, Le Corguille, Gildas, Landi, Marion, Monsoor, Misharl, Tremblay-Franco, Marie, Martin, Jean-Francois, Duperier, Christophe, Jacob, Daniel, Guitton, Yann, Lefebvre, Marie, Pujos-Guillot, Estelle, Giacomoni, Franck, Thévenot, Etienne, Caron, Christophe, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Clermont Université-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (FR2424), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-MetaToul-MetaboHUB, Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Platetorme Métabolome Bordeaux, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences (Dyliss), Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE (IRISA-D7), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN), Plateforme Metabolome Bordeaux, Laboratoire d'analyse des données et d'intelligence des systèmes (LADIS), Département Métrologie Instrumentation & Information (DM2I), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, MetaboHUB, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA). Clermont-Ferrand, FRA., Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Clermont Université, Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Toxicologie Alimentaire (UTA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), IDEALG [ANR-10-BTBR-04], IFB [ANR-11- INBS-0013], MetaboHUB [ANR-11-INBS-0010], ANR-10-BTBR-04-01/10-BTBR-0004,IDEALG,IDEALG(2010), ANR-11-INBS-0013/11-INBS-0013,ReNaBi-IFB,Institut français de bioinformatique(2011), ANR-11-INBS-0010/11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d’une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l’innovation(2011), MetaToul AXIOM (E20), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-MetaboHUB-MetaToul, MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Proteomic Facility [Bordeaux] (Functional Genomic Center), Université de Bordeaux (UB), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST (CEA)), ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010), ANR-11-INBS-0013,IFB (ex Renabi-IFB),Institut français de bioinformatique(2011), ANR-11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation(2011), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB), Plateforme Bordeaux Metabolome, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Bordeaux, MetaboHUB-MetaboHUB, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Outils d'Analyse des Données (LOAD), Plateforme Exploration du Métabolisme (PFEM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-MetaboHUB-Clermont, This work was supported by Biogenouest R©, Lifegrid (Auvergne), and by the IDEALG project [ANR-10-BTBR-04], IFB [ANR-11-INBS-0013] and MetaboHUB [ANR-11-INBS-0010] grants., Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-MetaToul-MetaboHUB, Unité de Nutrition Humaine ( UNH ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I ( UdA ) -Clermont Université, Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science ( FR2424 ), Station Biologique de Roscoff, Toxicologie Alimentaire ( UTA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, MetaToul-AXIOM, Plateforme de Métabolomique et de Chimie Analytique en Toxicologie, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Biologie du fruit et pathologie ( BFP ), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1, Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences ( Dyliss ), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE ( IRISA-D7 ), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), CentraleSupélec-Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -CentraleSupélec-Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ) -Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Télécom Bretagne-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Bretagne Sud ( UBS ), UMR 6241, Laboratoire d'Informatique de Nantes-Atlantique ( LINA ), Laboratoire d’Intégration des Systèmes et Technologies ( LIST/LADIS ), Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives ( CEA ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, Université de Toulouse (UT)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Station biologique de Roscoff [Roscoff] ( SBR ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), LADIS, Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)
Subjects: Computer science, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, data analysis, Gene Expression, SOFTWARE, computer.software_genre, Biochemistry, Field (computer science), Workflow, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, plateforme collaborative, analyse statistique, collaborative online platform, bioinformatics, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], metabolomics, Computer Science Applications, Computational Mathematics, Identification (information), Computational Theory and Mathematics, annotation, Statistical analysis, statistics, WEB SERVER, Alimentation et Nutrition, Algorithms, data processing, Statistics and Probability, Signal processing, [ INFO.INFO-IR ] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], analyse métabolomique, World Wide Web, Metabolomics, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Food and Nutrition, Molecular Biology, [INFO.INFO-DB]Computer Science [cs]/Databases [cs.DB], IDENTIFICATION, business.industry, expertise collective, Computational Biology, Applications Notes, MASS-SPECTROMETRY DATA, Virtual machine, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Data pre-processing, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Software engineering, business, computer, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract: Paper reference: Giacomoni et al. (2014) Workﬂow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for com- putational metabolomics. Bioinformatics http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu813Paper reference: Giacomoni et al. (2014) Workﬂow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for computational metabolomics. Bioinformatics http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu813; In the context of an emergent and fast evolving science, the development of various tools dedicated to metabolomic data processing and data analysis increased. Because metabolomic analyses require a variety of steps involving various disciplines from analytical chemistry to statistics and bioinformatics, it requires many skills and expertise. However, despite this abundance of tools, standardization is lacking in these diversity of programs, as well as infrastructure to handle and link the different steps of metabolomic analyses. We recently implemented Workﬂow4Metabolomics (W4M), a collaborative online platform hosting and providing a full pipelinefor metabolomics from data preprocessing to annotation including statistical analysis. It is not designed to respond to only one speciﬁc type of metabolomic analysis, but to cover a maximum range of possible approaches - as metabolomics is a complex science that can be studied through various complementary analytical techniques. Thus, more than just gathering programs, W4M provides relevant combinations of generic and speciﬁc tools, a large part of which being developed and sustained by the partners providing this virtual research environment (VRE). Moreover, using Galaxy, a web-based platform technology, W4M provides modules from various sources and of various types. This platform allows hosted tools to be run and linked together via an instinctive and ergonomic interface, which is beneﬁcial for both beginners and experts in metabolomics. W4M gets its strength from the collaboration of complementary teams from bioinformatics and metabolomics environment. Initiated by the collaboration between two platforms, it gathers today six research teams and platforms with a higher diversity in skills and expertise. It allows a continuous enrichment in the service provided, with addition of new modules and new possible workﬂows dedicated to cover a large scope of the increasing needs of the metabolomic community. Moreover,the ‘open-source’ aspect of this platform allows to open it to new collaborators bringing speciﬁc expertise that can be highlighted and disseminated in the metabolomic community
Published: 2015
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11. Environmental assessment of bioethanol from onshore grown green seaweed

Author: Brockmann, Doris, Pradinaud, Charlotte, Champenois, Jennifer, Benoit, Maud, Helias, Arnaud, Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Pôle ELSA, Environmental Life Cycle and Sustainability Assessment (ELSA), Centre d'Etude et de Valorisation des Algues (CEVA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), IDEALG ANR-10-BTBR-04, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and ANR-10-BTBR-0004,IDEALG,Biotechnologies pour la valorisation des macroalgues(2010)
Subjects: LCA, [SDV]Life Sciences [q-bio], macroalgue marine, évaluation environnementale, terre cultivée, cultivated land, allocation, biocarburant, seaweed, environmental assessment, substitution, biofuel, bioethanol, analyse du cycle de vie
Abstract: Algae are an attractive, alternative renewable source for biofuel production compared to biomass from food crops or cellulosic materials. Marine algae do not need fresh water or arable land and, thus, production of marine algae does not compete with food production. In contrast to biofuel production from microalgae, the use of macroalgal biomass as feedstock for biofuel production is still in its infancy. This study presents an environmental assessment of bioethanol from onshore grown green seaweed using the life cycle assessment (LCA) methodology. The environmental assessment is based on data from literature and initial laboratory scale experiments, as industrial scale facilities for bioethanol production from macroalgae do not exist. Alternative systems are compared to the reference system and the limits of the LCA are discussed with respect to the co-product management (allocation vs. substitution) in the LCA model. Impact assessment results showed that nutrients for seaweed growth and electricity consumption by the culture system were the main contributors to the environmental burdens of the reference system. Bioethanol from onshore cultivated green seaweed turned out to be an environmentally efficient biofuel compared to fossil fuel and bioethanol from sugarcane. The type of co-product management selected in LCA largely affected the impact assessment results.
Published: 2015
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12. Biodiversity, Trophic Structure and Functioning in Laminaria hyperborea forests and associated communities, among pristine and harvested areas in Brittany

Author: LECLERC, Jean-Charles, Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Région Bretagne, ARED, Centre National de la Recherche Scientifique, Parc naturel marin d'Iroise, IDEALG, ANR-10-BTBR-04, Paris 6, Pascal RIERA, Dominique DAVOULT, IDEALG, and ANR-10-BTBR-04
Subjects: Réseaux trophiques, Diversity, Diversité, Isotopes stables, Kelp, Biomasses, [SDE]Environmental Sciences, Food webs, Laminaires, Biomass, Complexity, Complexité, Stable isotopes
Abstract: Kelp forests are emblematic habitats of temperate rocky reefs. In Brittany, these ecosystems are dominated by Laminaria hyperborea, this species is harvested for its alginic acid content. The aim of this thesis work is to characterise the biodiversity, structure and trophic functioning that feature these communities in natural and harvested conditions. The incidence of at least 572 species (110 algae and 462 fauna) was reported from sampling performed within two stations off the coast of Brittany. Diverse assemblages were highlighted according to the stratification of kelp forests in various microhabitats, with contrasting complexities. The link between habitat stratification and associated biodiversity suggests that considering this stratification is necessary for a sustainable management of this ecosystem. Within local food web, while the resource was partitioned at micro-scale, trophic pathways were based on phytoplankton, kelp and associated seaweeds. The seasonal cycle (i.e. the alternation of growth and senescence phases) of food sources proved to influence consumption by associated communities (both indirect consumption through detrital pathways and direct consumption through grazing). The results of this thesis highlighted the importance to ascertain the overall functional diversity within kelp forests. This diversity needs to be taken into consideration at a multi-scale level in order to comprehend ecosystem stability.; Les forêts de laminaires représentent un habitat emblématique des fonds sous-marins rocheux dans les milieux tempérés. En Bretagne, ces écosystèmes sont dominés par Laminaria hyperborea, espèce exploitée pour sa teneur en alginates, par l’industrie goémonière. Dans le cadre de cette exploitation régionale, l’objectif de ce travail de thèse est de caractériser la biodiversité, la structure et le fonctionnement trophique associés à ces communautés en conditions naturelles et exploitées. Des échantillonnages réalisés sur deux stations de la côte bretonne ont mis en évidence la présence d’au moins 110 espèces algales et 462 espèces animales dans ces milieux. Cette diversité taxonomique est représentée par des assemblages structurés au sein de microhabitats stratifiés, présentant différents degrés de complexité. La compréhension de cette stratification ajoute une dimension à intégrer pour une exploitation de L. hyperborea durable du point de vue des communautés associées. Avec un partitionnement de la ressource à micro-échelle, le réseau trophique global est principalement supporté par le phytoplancton, les laminaires et les macroalgues associées. La diversité des cycles saisonniers (i.e. croissance, senescence) différenciant ces sources influence à la fois leur utilisation indirecte à travers les voies détritiques et leur utilisation directe par les brouteurs. L’ensemble de ces résultats montre l’importance de déterminer la diversité fonctionnelle dans son ensemble au sein des forêts de laminaires. Cette diversité doit être considérée à multi-échelle afin d’appréhender le degré de stabilité de l’écosystème.
Published: 2013

13. Biodiversité, Structure et Fonctionnement Trophique des communautés à Laminaria hyperborea, en conditions naturelles et exploitées, en Bretagne

Author: Leclerc, Jean-Charles, Station biologique de Roscoff [Roscoff] (SBR), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Région Bretagne, ARED, Centre National de la Recherche Scientifique, Parc naturel marin d'Iroise, IDEALG, ANR-10-BTBR-04, Paris 6, Pascal RIERA, Dominique DAVOULT, IDEALG, and ANR-10-BTBR-04
Subjects: Réseaux trophiques, Diversity, Diversité, Isotopes stables, Kelp, Biomasses, [SDE]Environmental Sciences, Food webs, Laminaires, Biomass, Complexity, Complexité, Stable isotopes
Abstract: Kelp forests are emblematic habitats of temperate rocky reefs. In Brittany, these ecosystems are dominated by Laminaria hyperborea, this species is harvested for its alginic acid content. The aim of this thesis work is to characterise the biodiversity, structure and trophic functioning that feature these communities in natural and harvested conditions. The incidence of at least 572 species (110 algae and 462 fauna) was reported from sampling performed within two stations off the coast of Brittany. Diverse assemblages were highlighted according to the stratification of kelp forests in various microhabitats, with contrasting complexities. The link between habitat stratification and associated biodiversity suggests that considering this stratification is necessary for a sustainable management of this ecosystem. Within local food web, while the resource was partitioned at micro-scale, trophic pathways were based on phytoplankton, kelp and associated seaweeds. The seasonal cycle (i.e. the alternation of growth and senescence phases) of food sources proved to influence consumption by associated communities (both indirect consumption through detrital pathways and direct consumption through grazing). The results of this thesis highlighted the importance to ascertain the overall functional diversity within kelp forests. This diversity needs to be taken into consideration at a multi-scale level in order to comprehend ecosystem stability.; Les forêts de laminaires représentent un habitat emblématique des fonds sous-marins rocheux dans les milieux tempérés. En Bretagne, ces écosystèmes sont dominés par Laminaria hyperborea, espèce exploitée pour sa teneur en alginates, par l’industrie goémonière. Dans le cadre de cette exploitation régionale, l’objectif de ce travail de thèse est de caractériser la biodiversité, la structure et le fonctionnement trophique associés à ces communautés en conditions naturelles et exploitées. Des échantillonnages réalisés sur deux stations de la côte bretonne ont mis en évidence la présence d’au moins 110 espèces algales et 462 espèces animales dans ces milieux. Cette diversité taxonomique est représentée par des assemblages structurés au sein de microhabitats stratifiés, présentant différents degrés de complexité. La compréhension de cette stratification ajoute une dimension à intégrer pour une exploitation de L. hyperborea durable du point de vue des communautés associées. Avec un partitionnement de la ressource à micro-échelle, le réseau trophique global est principalement supporté par le phytoplancton, les laminaires et les macroalgues associées. La diversité des cycles saisonniers (i.e. croissance, senescence) différenciant ces sources influence à la fois leur utilisation indirecte à travers les voies détritiques et leur utilisation directe par les brouteurs. L’ensemble de ces résultats montre l’importance de déterminer la diversité fonctionnelle dans son ensemble au sein des forêts de laminaires. Cette diversité doit être considérée à multi-échelle afin d’appréhender le degré de stabilité de l’écosystème.
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1. Robustness analysis of metabolic predictions in algal microbial communities based on different annotation pipelines

2. Metage2Metabo, microbiota-scale metabolic complementarity for the identification of key species

3. Using automated reasoning to explore the metabolism of unconventional organisms: a first step to explore host–microbial interactions

4. Metabolic Complementarity Between a Brown Alga and Associated Cultivable Bacteria Provide Indications of Beneficial Interactions

5. The genome of Ectocarpus subulatus – A highly stress-tolerant brown alga

6. Induction of Phlorotannins and Gene Expression in the Brown Macroalga Fucus vesiculosus in Response to the Herbivore Littorina littorea

7. Data for fish stock assessment obtained from the cmsy algorithm for all global fao datasets

8. Raw dark fermentation effluent to support heterotrophic microalgae growth: microalgae successfully outcompete bacteria for acetate

9. Development of novel monoclonal antibodies against starch and ulvan - Implications for antibody production against polysaccharides with limited immunogenicity

10. Workﬂow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for computational metabolomics

11. Environmental assessment of bioethanol from onshore grown green seaweed

12. Biodiversity, Trophic Structure and Functioning in Laminaria hyperborea forests and associated communities, among pristine and harvested areas in Brittany

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