Thèse soutenue

Comment les gradients d'énergie façonnent-ils la structure des communautés microbiennes? Etude de la théorie des états de transitions microbiens pour améliorer la dynamique des écosystèmes microbiens et application aux procédés de biotechnologie environnementale

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Auteur / Autrice : Hadrien Delattre
Direction : Théodore Bouchez
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Ecologie
Date : Soutenance le 05/07/2018
Etablissement(s) : Paris, Institut agronomique, vétérinaire et forestier de France
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Agriculture, alimentation, biologie, environnement, santé (Paris ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : AgroParisTech (France ; 2007-....)
Laboratoire : Procédés biotechnologiques au service de l'environnement (Antony, Hauts-de-Seine ; 2005-....) - AgroParisTech (France ; 2007-....)
Jury : Président / Présidente : Béatrice Laroche
Examinateurs / Examinatrices : Béatrice Laroche, Thomas Maskow, Jean-Philippe Steyer, Robbert Kleerebezem, Elie Desmond-Le Quéméner, Patrick Perré
Rapporteurs / Rapporteuses : Thomas Maskow, Jean-Philippe Steyer

Résumé

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Les communautés microbiennes jouent un rôle clef dans les cycles géochimiques et dans les bioprocédés environnementaux. Malgré leur importance, les mécanismes impliqués dans leur structuration restent méconnus et mal appréhendés par les modèles actuels. L’approche de modélisation développée au cours de cette thèse se présente comme une alternative aux approches empiriques actuelles. Elle repose sur une nouvelle théorie de la croissance microbienne (la théorie MTS), qui introduit une relation flux/force entre le taux de croissance microbien et les gradients d’énergie libre disponibles dans le biotope. L'objet de cette thèse est de déterminer par simulation les propriétés dynamiques des modèles MTS et dans quelle mesure la théorie est capable d'apporter une explication qualitative à la structuration spatio-temporelle des communautés microbiennes.Les simulations ont premièrement révélé que les modèles MTS sont capables de tenir compte de la limitation sur la croissance exercée simultanément par plusieurs ressources de type différent (accepteur/donneur d’électron, nutriment etc.), et de les intégrer sous la forme de limitations stoichiométriques, donnant lieu à des dynamiques de population cohérentes.Dans un deuxième temps, le modèle MTS a été utilisé pour prédire les dynamiques de communautés microbiennes simplifiées. Ce travail a révélé que les contraintes thermodynamiques sur lesquelles la théorie cinétique de MTS est construite donnent lieu à des successions écologiques cohérentes, sans qu’il n’y ai besoin d’ajuster spécifiquement les paramètres de chaque population. Dans le cas d’un écosystème de boues activées simplifié, après calibration sur des données respirométriques, le modèle MTS a été capable de reproduire quantitativement des dynamiques de l’écosystème, avec un nombre de paramètres moindre que celui de l’actuel Activated Sludge Model (ASM) faisant autorité dans le domaine.Dans un troisième temps, une grande base de données d’observations expérimentales de taux de croissance a été compilée depuis la littérature. La relation entre plusieurs paramètres physicochimiques caractéristiques des métabolismes (degrés de réduction, énergie catabolique …) et le rendement de croissance microbien a été étudiée en utilisant des méthodes statistiques. Ce travail confirme que le rendement de croissance microbien peut être bien prédit à partir des seules propriétés thermodynamiques des réactions métaboliques.Le travail entrepris durant cette thèse montre que le modèle MTS propose une formalisation du couplage entre des variables thermodynamiques et dynamiques d’un écosystème microbien. Les populations et écosystèmes microbiens simulés ont montré des dynamiques cohérentes. Le modèle est capable de rendre compte, par construction, de successions écologiques observées, sans nécessiter d’ajustement paramétrique spécifique. Ce modèle est particulièrement bien adapté pour prédire la structure fonctionnelle de communautés dans des écosystèmes dominés par la sélection sur la compétition, plutôt que sur la dispersion, la diversification ou la dérive génétique.Ces résultats encouragent le développement de modèles d’écosystèmes microbiens construits sur des bases théoriques plus solides. De tels modèles sont nécessaires au développement de bioprocédés plus aptes à répondre aux nouveaux défis technologiques et environnementaux.