Thèse soutenue

Caractérisation et modélisation des interactions au sein d'un assemblage de cyanobactéries diazotrophes et de microalgues

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Auteur / Autrice : Margaux Caia
Direction : Jean-Philippe SteyerOlivier Bernard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biotechnologie et microbiologie
Date : Soutenance le 13/12/2018
Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
Ecole(s) doctorale(s) : GAIA (Montpellier ; École Doctorale ; 2015-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement (Narbonne)
Jury : Président / Présidente : Antoine Sciandra
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Philippe Steyer, Olivier Bernard, Antoine Sciandra, Sophie Bonnet, Francis Mairet, Filipa Lopes
Rapporteurs / Rapporteuses : Sophie Bonnet, Francis Mairet

Résumé

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L’objectif de cette thèse est d’étudier et d’optimiser les interactions entre la micro-algue d’intérêt économique Dunaliella salina et la cyanobactérie fixatrice de diazote Crocosphaera watsonii. Comme pour les plantes terrestres, la co-culture d’une micro-algue et d’un organisme diazotrophe pourrait en effet conduire à limiter les apports d’engrais azoté. Une première série d’expériences compare la physiologie de D. salina et C. watsonii en mono- et co-cultures pour comprendre l’impact des interactions sur la dynamique de l’assemblage. Une forte compétition pour la lumière et des effets allélopathiques sont identifiés. Les résultats expérimentaux sont ensuite extrapolés grâce à une approche théorique de modélisation. En supposant le recyclage de l’azote dérivé de la diazotrophie par des bactéries, il est montré que la compétition pour la lumière reste contre-productive pour l’écosystème. Dans un troisième temps, une autre série d’expériences vise à co-cultiver les organismes dans des systèmes sans contact cellulaire pour s’affranchir de la compétition pour la lumière. Le modèle mathématique permet alors d’identifier les interactions complexes liées à cet assemblage artificiel.Cette étude confirme l’importance de coupler expérimentations et modélisation pour comprendre l’ensemble des interactions au sein d’un écosystème. Nos résultats offrent des perspectives encourageantes pour la co-culture et son déploiement industriel dans un objectif de développement durable.