Modèles Mathématiques de la Dynamique des Communautés Microbiennes dans les Cultures Continues

Mathematical Models of Microbial Community Dynamics in Continuous Cultures

• Auteur / Autrice : Pablo Ugalde
• Direction : Jérôme Harmand, Théodore Bouchez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biotechnologie et Microbiologie
• Date : Soutenance le 02/11/2020
• 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 : Marc Héran
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Marc Héran, Denis Dochain, Orkun S. Soyer, Elie Desmond-Le Quéméner, Béatrice Laroche, Matthew Wade
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Denis Dochain, Orkun S. Soyer

Mots clés

Mots clés libres

Communauté Microbienne

Croissance Microbe

Théorie du chemostat

Thermodynamique

Interactions Microbiennes

Microbial Community

Microbial Growth

Chemostat Theory

Thermodynamics

Microbial interactions

Résumé

Aujourd'hui, la modélisation dynamique de la croissance microbienne ne repose que sur de nombreuses lois différentes phénoménologiques, qui ont été déduites de l'étude des cultures pures, les plus célèbres étant l'équation Monod (Monod, 1942). En fait, plus de 60 expressions différentes ont été proposées pour des applications biotechnologiques (Bastin & Dochain, 1990), la plupart d'entre elles s’inspirant des équations de Monod, Haldane ou Contois. Le choix d'une fonction ou d’une autre repose souvent sur l’expérience ou la formation de l’utilisateur alors même que ce choix peut changer radicalement le comportement qualitatif du modèle. Si ces modèles phénoménologiques sont utiles dans un certain nombre d'applications industrielles, le manque de connaissance des principes fondamentaux qui régissent la croissance microbienne limite fondamentalement notre capacité prédictive pour de nombreuses applications biotechnologiques ou pour l'analyse des systèmes environnementaux. Lors de l'étude des cultures microbiennes mixtes dans les processus biotechnologiques, plusieurs chercheurs ont proposé que la thermodynamique pourrait constituer un cadre approprié pour le développement de nouvelles approches permettant une meilleure compréhension des principes fondamentaux qui conditionnent la croissance microbienne (Bruce E. Rittmann & McCarty, 2001; Kleerebezem & Van Loosdrecht 2010;. Rodriguez et al, 2008). En utilisant ce principe, une théorie thermodynamique de la croissance microbienne a été proposée récemment (Desmond-Le Quemener & Bouchez, 2014). L'idée derrière le modèle est de lier les flux de substrat (croissance microbienne) à une force (densité d'énergie). La thèse proposée vise à étudier les propriétés spécifiques d'un tel modèle par rapport aux connaissances existantes sur les modèles classiques de type bilans matières dont les propriétés principales sont résumées dans un certain nombre de livres comme " The theory of the chemostat: - Dynamics of Microbial Competition" de Smith et Waltman (2008). Dans le cadre de l’approche thermodynamique proposée, le modèle à analyser sera d'abord défini dépendant du(des) processus biologique(s) spécifique(s) à étudier (aérobie vs anaérobie). L'objectif ultime de la thèse est d'étudier comment les relations, comme les liens entre la biodiversité et le fonctionnement ou encore entre la biodiversité et les performances d’un écosystème microbien, sont affectées (quelles prédictions peuvent être faites et avec quelle précision) par le nouveau cadre de modélisation. Selon les compétences principales des candidats (génie microbiologique, génie des procédés, mathématiques appliquées, automatique), des approches analytiques ou numériques seront utilisées.

Today, the modelling of microbial dynamics only relies on many different phenomenological laws, that were inferred from the study of pure cultures, the most famous one being the Monod equation (Monod, 1942). In fact, more than 60 different expressions have been proposed for biotechnological applications (Bastin & Dochain, 1990), most of them relying on Monod, Haldane or Contois equations. The choice of one function or the other often relies on commodity reasons although it may dramatically change the qualitative behavior of the model. If such phenomenological models are useful in a number of industrial applications, the underlying lack of deeper understanding of the principles governing microbial growth fundamentally restricts our predictive capacity for many biotechnological applications or for the analysis of environmental systems. When studying mixed microbial cultures in biotechnological processes, several researchers have proposed that thermodynamics might constitute an appropriate framework for the development of new abstractions for a deeper understanding of principles underlying microbial growth (Bruce E. Rittmann & McCarty, 2001; Kleerebezem & Van Loosdrecht, 2010; Rodriguez et al., 2008). Using such principle, a thermodynamic theory of microbial growth was recently proposed (Desmond-Le Quemener & Bouchez, 2014). The idea behind the model is to kink substrate fluxes (microbial growth) to a force (energy density). The proposed PhD thesis aims at investigating the specific properties of such a model with respect to the existing knowledge about “classical mass-balanced” models, which main properties are summarized in a number of books as “The Theory of the Chemostat : Dynamics of Microbial Competition” by Smith and Waltman (2008). Based on the existing thermodynamic framework, the model to be analyzed will first be precisely defined based on the specific biological process(es) to be investigated (aerobic vs anaerobic). The ultimate objective of the proposed PhD is to investigate how relationships like the links between biodiversity and functioning or still between biodiversity and performances are affected (what predictions can be done and with which accuracy) by the new modeling framework. Depending on the main qualifications of the student (biochemical engineering, chemical engineering, mathematics or automatic control), analytic mathematics or numerical approaches will be used preferentially.