Genomic evidence for global ocean plankton biogeography shaped by large-scale current systems
Daniel Richter
(1)
,
Romain Watteaux
(2)
,
Thomas Vannier
(3)
,
Jade Leconte
(4)
,
Paul Frémont
(5)
,
Gabriel Reygondeau
(6)
,
Nicolas Maillet
(7)
,
Nicolas Henry
(1, 8, 9)
,
Gaëtan Benoit
(10)
,
Antonio Fernandez-Guerra
(11)
,
Samir Suweis
(12, 13)
,
Romain Narci
(14)
,
Cédric Berney
(8, 9)
,
Damien Eveillard
(15, 16)
,
Frédérick Gavory
(17, 18)
,
Lionel Guidi
(19)
,
Karine Labadie
(20)
,
Eric Mahieu
(19)
,
Julie Poulain
(5)
,
Sarah Romac
(8)
,
Simon Roux
(21)
,
Céline Dimier
(8)
,
Stefanie Kandels
(22)
,
Marc Picheral
(19)
,
Sarah Searson
(19)
,
Stéphane Pesant
(23)
,
Jean-Marc Aury
(17, 18)
,
Jennifer Brum
(24)
,
Claire Lemaitre
(25)
,
Eric Pelletier
(26, 18)
,
Peer Bork
(27)
,
Shinichi Sunagawa
(27)
,
Lee Karp-Boss
(28)
,
Chris Bowler
(22)
,
Matthew Sullivan
(29)
,
Eric Karsenti
(22)
,
Mahendra Mariadassou
(14)
,
Ian Probert
(8, 9)
,
Pierre Peterlongo
(25)
,
Patrick Wincker
(26, 18)
,
Colomban de Vargas
(8)
,
Maurizio Ribera d'Alcalà
(2)
,
Daniele Iudicone
(2)
,
Olivier Jaillon
(5)
,
Tom O. Delmont
(26, 18)
1
ADMM -
Adaptation et diversité en milieu marin
2 SZN - Stazione Zoologica Anton Dohrn
3 MIO - Institut méditerranéen d'océanologie
4 IG - Institut de Génomique d'Evry
5 GENOSCOPE - Genoscope - Centre national de séquençage [Evry]
6 UBC - University of British Columbia
7 Hub Bioinformatique et Biostatistique - Bioinformatics and Biostatistics HUB
8 SBR - Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station
9 FR2424 - Fédération de recherche de Roscoff
10 IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires
11 Max Planck Institute for Marine Microbiology
12 Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei"
13 CNISM - Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Scienze FIsiche della Materia
14 MaIAGE - Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas]
15 LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
16 LS2N - équipe COMBI - Combinatoire et Bioinformatique
17 LBGB - Laboratoire de Bioinformatique pour la Génomique et la Biodiversité
18 GOSEE - Global Oceans Systems Ecology & Evolution - Tara Oceans
19 LOV - Laboratoire d'océanographie de Villefranche
20 JACOB - Institut de Biologie François JACOB
21 OSU - The Ohio State University [Columbus]
22 IBENS - Institut de biologie de l'ENS Paris
23 MARUM - Center for Marine Environmental Sciences [Bremen]
24 EEB - Ecology and Evolutionary Biology [Tucson]
25 GenScale - Scalable, Optimized and Parallel Algorithms for Genomics
26 UMR 8030 - Génomique métabolique
27 EMBL - European Molecular Biology Laboratory [Heidelberg]
28 University of Maine
29 University of Arizona
2 SZN - Stazione Zoologica Anton Dohrn
3 MIO - Institut méditerranéen d'océanologie
4 IG - Institut de Génomique d'Evry
5 GENOSCOPE - Genoscope - Centre national de séquençage [Evry]
6 UBC - University of British Columbia
7 Hub Bioinformatique et Biostatistique - Bioinformatics and Biostatistics HUB
8 SBR - Station biologique de Roscoff = Roscoff Marine Station
9 FR2424 - Fédération de recherche de Roscoff
10 IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires
11 Max Planck Institute for Marine Microbiology
12 Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei"
13 CNISM - Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Scienze FIsiche della Materia
14 MaIAGE - Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas]
15 LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
16 LS2N - équipe COMBI - Combinatoire et Bioinformatique
17 LBGB - Laboratoire de Bioinformatique pour la Génomique et la Biodiversité
18 GOSEE - Global Oceans Systems Ecology & Evolution - Tara Oceans
19 LOV - Laboratoire d'océanographie de Villefranche
20 JACOB - Institut de Biologie François JACOB
21 OSU - The Ohio State University [Columbus]
22 IBENS - Institut de biologie de l'ENS Paris
23 MARUM - Center for Marine Environmental Sciences [Bremen]
24 EEB - Ecology and Evolutionary Biology [Tucson]
25 GenScale - Scalable, Optimized and Parallel Algorithms for Genomics
26 UMR 8030 - Génomique métabolique
27 EMBL - European Molecular Biology Laboratory [Heidelberg]
28 University of Maine
29 University of Arizona
Romain Watteaux
- Fonction : Auteur
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Thomas Vannier
- Fonction : Auteur
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Jade Leconte
- Fonction : Auteur
- PersonId : 16387
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Paul Frémont
- Fonction : Auteur
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Nicolas Maillet
- Fonction : Auteur
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Nicolas Henry
- Fonction : Auteur
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- IdHAL : nicolas-henry
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Gaëtan Benoit
- Fonction : Auteur
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Cédric Berney
- Fonction : Auteur
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Damien Eveillard
- Fonction : Auteur
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Frédérick Gavory
- Fonction : Auteur
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Lionel Guidi
- Fonction : Auteur
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Karine Labadie
- Fonction : Auteur
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Julie Poulain
- Fonction : Auteur
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Simon Roux
- Fonction : Auteur
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Marc Picheral
- Fonction : Auteur
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Jean-Marc Aury
- Fonction : Auteur
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Claire Lemaitre
- Fonction : Auteur
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Eric Pelletier
- Fonction : Auteur
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Chris Bowler
- Fonction : Auteur
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Matthew Sullivan
- Fonction : Auteur
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Mahendra Mariadassou
- Fonction : Auteur
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Ian Probert
- Fonction : Auteur
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Pierre Peterlongo
- Fonction : Auteur
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Patrick Wincker
- Fonction : Auteur
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Colomban de Vargas
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Maurizio Ribera d'Alcalà
Connectez-vous pour contacter l'auteur
- Fonction : Auteur correspondant
- PersonId : 750318
- IdHAL : maurizio-ribera-dalcala
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- IdRef : 223455008
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Daniele Iudicone
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Olivier Jaillon
- Fonction : Auteur
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Tom O. Delmont
- Fonction : Auteur
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Résumé
Biogeographical studies have traditionally focused on readily visible organisms, but recent technological advances are enabling analyses of the large-scale distribution of microscopic organisms, whose biogeographical patterns have long been debated1,2. The most prominent global biogeography of marine plankton was derived by Longhurst3 based on parameters principally associated with photosynthetic plankton. Localized studies of selected plankton taxa or specific organismal sizes1,4–7 have mapped community structure and begun to assess the roles of environment and ocean current transport in shaping these patterns2,8. Here we assess global plankton biogeography and its relation to the biological, chemical and physical context of the ocean (the ‘seascape’) by analyzing 24 terabases of metagenomic sequence data and 739 million metabarcodes from the Tara Oceans expedition in light of environmental data and simulated ocean current transport. In addition to significant local heterogeneity, viral, prokaryotic and eukaryotic plankton communities all display near steady-state, large-scale, size-dependent biogeographical patterns. Correlation analyses between plankto transport time and metagenomic or environmental dissimilarity reveal the existence of basin-scale biological and environmental continua emerging within the main current systems. Across oceans, there is a measurable, continuous change within communities and environmental factors up to an average of 1.5 years of travel time. Modulation of plankton communities during transport varies with organismal size, such that the distribution of smaller plankton best matches Longhurst biogeochemical provinces, whereas larger plankton group into larger provinces. Together these findings provide an integrated framework to interpret plankton community organization in its physico-chemical context, paving the way to a better understanding of oceanic ecosystem functioning in a changing global environment.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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