Modélisation de la sporulation de Bacillus subtillis BSB1 et liens physiologiques avec les cinétiques de croissance

Modeling the sporulation of Bacillus subtilis BSB1 and physiological links with growth kinetics

• Auteur / Autrice : Emilie Gauvry
• Direction : Ivan Leguérinel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Microbiologie, virologie et parasitologie
• Date : Soutenance le 13/12/2017
• Etablissement(s) : Brest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Écologie Géosciences Agronomie Alimentation (Rennes ; 2016-2022)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire universitaire de biodiversité et écologie microbienne
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Mounier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Ivan Leguérinel, Jérôme Mounier, Michel Gohar, Jean-Marie Perrier-Cornet, Louis Coroller, Anne-Gabrielle Mathot, Véronique Broussolle, Matthieu Jules
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Michel Gohar, Jean-Marie Perrier-Cornet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Bactéries sporulantes

Bacillus subtilis

Mots clés libres

Bacillus subtilis

Sporulation

Croissance

Modèles

Cinétique

Physiologie

Bacillus subtilis

Sporulation

Growth

Models

Kinetics

Physiology

Résumé

Les bactéries sporulées sont à l’origine de risques sanitaires et d’altération des produits alimentaires. Elles peuvent sporuler pour former des cellules résistantes à diverses agressions physiques ou chimiques. Afin de limiter la formation des spores dans les aliments et sur les lignes de production en industrie agroalimentaire, une approche préventive consiste à prévoir ce processus bactérien en fonction des conditions environnementales rencontrées durant les procédés de fabrication. Pour cela, un modèle cinétique décrivant à la fois la croissance et la sporulation de la bactérie modèle Bacillus subtilis BSB1 a été développé. Ce modèle est un outil utile pour évaluer l’impact des facteurs environnementaux sur des aspects quantitatifs et physiologiques de la croissance et de la sporulation. Des conditions défavorables de température, de pH et d’activité de l’eau provoquent un ralentissement de la croissance bactérienne, une sporulation plus synchrone dans la population de B. subtilis conduisant à une apparition plus tardive des spores et une production plus faible de spores. Tous ces effets ont été décrits avec un modèle prévisionnel de croissance et de sporulation : le modèle cardinal. Ces modèles (cinétique et cardinal) sont efficaces pour prévoir la croissance et la sporulation de B. subtilis BSB1 dans différentes conditions de culture, différentes matrices et en conditions dynamiques de facteurs environnementaux. Ces travaux et ces modèles mathématiques permettront de mieux comprendre le comportement de sporulation des bactéries en fonction des facteurs environnementaux et ainsi, de mieux appréhender la sporulation en industrie agroalimentaire.

Spore-forming bacteria cause health risks and alteration of food products. They can sporulate to form cells resistant to various physical or chemical aggressions. In order to limit the formation of spores in food and on production lines in the agri-food industry, a preventive approach consists in predicting this bacterial process according to the environmental conditions encountered during the manufacturing processes. For this, a kinetic model describing both growth and sporulation of the bacterium model Bacillus subtilis BSB1 was developed. This model is a useful tool for assessing the impact of environmental factors on quantitative and physiological aspects of growth and sporulation of B. subtilis. Unfavorable conditions of temperature, pH and water activity cause a slowing of B. subtilis’ growth, a more synchronous sporulation in the bacterial population leading to later spore emergence and lower spore production. All these effects have been described with a predictive model of growth and sporulation: the cardinal model. These (kinetic and cardinal) models are efficient to predict growth and sporulation of B. subtilis BSB1 in different culture conditions, different matrices and in dynamic conditions of environmental factors. This work and these mathematical models will allow a better understanding of the sporulation behavior of bacteria according to environmental factors and thus a better understanding of the sporulation in the agrofood industry.