Thèse soutenue

Optimisation de la conception de bioprocédés : vers une approche intégrée biologie de synthèse et conduite du procédé
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Auteur / Autrice : Guillaume Jeanne
Direction : Didier Dumur
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance le 27/09/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
Laboratoire : Laboratoire des signaux et systèmes (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1974-....)
Jury : Président / Présidente : Paul-Henry Cournède
Examinateurs / Examinatrices : Didier Dumur, Stéphanie Heux, Anne Goelzer
Rapporteurs / Rapporteuses : Denis Dochain, Olivier Bernard

Résumé

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La conception de souches efficacespour la production de composés d’intérêt offredes potentiels immenses qui restent trop peu exploitéspar manque de lien entre les étapes d’optimisationde la conception de souche et celle dela conduite du bioprocédé.Pour combler ce manque, cette thèse proposeune description des bioprocédés intégrant pleinementle fonctionnement interne des microorganismesimpliqués dans la production decomposés d’intérêt. Cette description permetd’optimiser simultanément la souche et le procédépour maximiser la production d’un composéd’intérêt en respectant les contraintes attachéesà ces deux étapes.Dans un premier temps, une nouvelle classe demodélisation de bioprocédés est développée, àl’interface entre les modèles intracellulaires degestion de ressources et les modèles macroscopiquesusuellement utilisés dans la commandede bioprocédés en bioréacteurs. Dans un secondtemps, des contraintes liées à l’implémentationbiologique de la stratégie de contrôle sont intégréesau problème. Ceci permet d’obtenir uneconception plus réaliste du point de vue de l’ingénieriedes génomes. Enfin, la dernière partiede la thèse montre que la méthodologie présentéejusqu’alors sur un modèle agrégé peut êtreétendue à des représentations détaillées du comportementdes micro-organismes.