Identification d'ARNm en tant que biomarqueurs de résistance acide chez Bacillus weihenstephanensis : vers une intégration de données transcriptomiques dans la prévision du comportement bactérien

• Main Author: Desriac, Noémie
• Other Authors: Brest
• Language: en; fr
• Published: 2013
• Subjects: Bacillus weihenstephanensis; Résistance acide; Biomarqueurs; Expression génique; Microbiologie prévisionnelle; Acid resistance; Biomarkers; Gene expression; Predictive microbiology
• Online Access: http://www.theses.fr/2013BRES0096/document

Outil d’évaluation des risques microbiologiques d’origine alimentaire, et d’optimisation des procédés de transformation, la microbiologie prévisionnelle ne considère pas l’influence de l’état physiologique des microorganismes sur leur comportement. L’objectif de ce travail est d’identifier des marqueurs permettant de rendre compte de l’impact de l’adaptation cellulaire face à un stress acide. Dans ce cadre, la résistance acide de Bacillus weihenstephanensis a été étudiée et des ARNm ont été identifiés en tant que biomarqueurs de résistance.(i) La résistance acide a été quantifiée via des méthodes culturales pour différents passés cellulaires. L’adaptation à un stress salin est défavorable à la résistance acide en comparaison à des conditions optimales de croissance ou à une adaptation spécifique au stress acide. Néanmoins,la résistance acide de B. weihenstephanensis est modulée de la même façon par l’acidité de l’environnement, indépendamment des conditions de culture préalablement rencontrées.(ii) Un outil basé sur la technologie Pall GeneDisc®a été développé pour permettre la quantification de l’expression génique par RT-qPCR.(iii) La corrélation des données Omic et de résistance acide a permis la sélection de biomarqueurs permettant de différencier les cellules les plus résistantes des cellules les plus sensibles présentent au sein d’une population bactérienne.(iv) Des corrélations linéaires et non linéaires ont également permis de définir des ‘direct biomarker’ qui correspondent aux gènes dont l’expression peut être linéairement corrélée à la résistance; et des ‘long-acting biomarker’ qui correspondent aux gènes dont l’expression transitoire est corrélée à une résistance acide stable.(v) Une analyse multivariée a été utilisée afin de prendre en compte les interactions entre l’expression des différents gènes impliqués dans la résistance acide et a permis la sélection de 9 gènes comme biomarqueurs de résistance acide. Enfin, des premières données prometteuses ont été obtenues. Il serait ainsi possible d’utiliser l’expression génique d’une population bactérienne à un instant donné pour prévoir sa survie dans un environnement létal. === Predictive microbiology is a tool to assess food microbiological risks and optimise food processes. However predictive microbiology which predicts the bacterial behaviour does not take bacterial physiological state into consideration. The aim ofthis work is to identify molecular biomarkers to assess the impact of bacterial adaptation on the subsequent acid resistance. In this study, the acid resistance of Bacillus weihenstephanensis wasinvestigated and mRNAs were identified as acid resistance biomarkers.(i) The bacterial acid resistance of different mildstress adapted cells was quantified using cultural methods. Mild salt-adapted cells were less resistant than cells grown in optimal conditions;and the latter less resistant than acid-adaptedcells. However, the bacterial resistance of B.weihenstephanensis followed the same patternwhen facing acidic changes of the environment and that, whatever the environmental condition previously encountered.(ii) For RT-qPCR gene expression quantifications a specific rotative PCR device based on the PallGeneDisc® Technology was developed.(iii) Omic data and bacterial acid resistances correlation allows the selection of biomarkers to track the more resistant and the more sensitive cells present within the bacterial population.(iv) Both linear and non linear correlations allowed to define two types of biomarkers: ‘Directbiomarker’ for which expression patterns uponmild stress treatment were linearly correlated to the subsequent acid resistance and ‘long-actingbiomarkers’ which were transiently up-regulatedduring mild stress exposure and correlated to increased acid resistance over time.(v) A multivariate analysis was performed to correlate the acid bacterial resistance and the gene expression of vegetative cells. This mathematical method provides the advantage to take gene expressions and their interactions into account and allowed the selection of 9 genes as acid resistance biomarkers of B. weihenstephanensis. Finally, some promising results were also obtained. There by, it would be feasible to use gene expression at a given time to predict the bacterialsurvival behaviour in lethal acid conditions.