Thèse soutenue

Machine d’Évolution microbienne : une technologie millifluidique pour diriger l’évolution de communautés de microorganismes
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Auteur / Autrice : Wilfried Sire
Direction : Jérôme Bibette
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physico-chimie
Date : Soutenance le 16/12/2020
Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Chimie physique et chimie analytique de Paris Centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Chimie Biologie et Innovation - Chimie, Biologie, Innovation (Paris)
établissement opérateur d'inscription : Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris (1882-....)
Jury : Président / Présidente : Andrew D. Griffiths
Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Bibette, Andrew D. Griffiths, Pascal Panizza, Philippe Poulin, David Bensimon, Annie Colin, Stephen QUAKE, Paul Rainey
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Panizza, Philippe Poulin

Résumé

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Les microorganismes sont au cœur de l’écologie Terrestre. Omniprésents, ils ont joué et jouent un rôle primordial dans l’évolution de la vie sur Terre. Assemblés sous forme de communautés, ils présentent des interactions bénéfiques et indispensables aux cycles biogéochimiques, à la bioremédiation, à la croissance et la protection des plantes, à notre santé et même à notre survie. Pourtant, les synergies que présentent ces communautés ne sont que peu étudiées, et restent inexploitées, essentiellement par manque d’une technologie appropriée. Cette thèse propose une nouvelle technologie, dite « Machine d’Évolution Microbienne » (MEM), utilisant la force motrice de l’évolution, la sélection naturelle, pour étudier l’écologie microbienne et en tirer profit. Ce travail de thèse a permis sa conception, son développement et la démonstration de son potentiel d'application. L’approche choisie, basée sur la millifluidique digitale, consiste à utiliser des gouttes millimétriques pour compartimenter et paralléliser la culture, la manipulation, l’analyse de centaines de communautés, et diriger leur évolution de manière automatisée. Son fonctionnement et son concept ont été validés par une première application biologique concrète illustrant le cas de l’acquisition d’une antibiorésistance chez des populations bactériennes d’Escherichia coli.