Combining metabolic flux analysis with proteomics to shed light on the metabolic flexibility: the case of Desulfovibrio vulgaris Hildenborough

IntroductionDesulfovibrio vulgaris Hildenborough is a gram-negative anaerobic bacterium belonging to the sulfate-reducing bacteria that exhibits highly versatile metabolism. By switching from one energy mode to another depending on nutrients availability in the environments„ it plays a central role in shaping ecosystems. Despite intensive efforts to study D. vulgaris energy metabolism at the genomic, biochemical and ecological level, bioenergetics in this microorganism remain far from being fully understood. Alternatively, metabolic modeling is a powerful tool to understand bioenergetics. However, all the current models for D. vulgaris appeared to be not easily adaptable to various environmental conditions.MethodsTo lift off these limitations, here we constructed a novel transparent and robust metabolic model to explain D. vulgaris bioenergetics by combining whole-cell proteomic analysis with modeling approaches (Flux Balance Analysis).ResultsThe iDvu71 model showed over 0.95 correlation with experimental data. Further simulations allowed a detailed description of D. vulgaris metabolism in various conditions of growth. Altogether, the simulations run in this study highlighted the sulfate-to-lactate consumption ratio as a pivotal factor in D. vulgaris energy metabolism.DiscussionIn particular, the impact on the hydrogen/formate balance and biomass synthesis is discussed. Overall, this study provides a novel insight into D. vulgaris metabolic flexibility

Méthodologie d'optimisation dynamique et de commande optimale des réacteurs électrochimiques discontinus

Not availableLes procédés électrochimiques occupent une part non-négligeable dans l'industrie chimique. Des études préliminaires montrent cependant que le mode de fonctionnement traditionnel de ces procédés (à potentiel ou à courant constant) n'est pas toujours le meilleur. Elles encouragent à envisager l'amélioration du fonctionnement des procédés électrochimiques par l'utilisation des méthodes d'optimisation dynamique. L’étude présentée dans cette thèse propose une méthodologie de l'optimisation dynamique et de la commande optimale dans le cas des procédés électrochimiques discontinus. On cherche ainsi à formuler et résoudre les problèmes d'optimisation du fonctionnement dynamique des réacteurs électrochimiques, à analyser les différentes sensibilités des paramètres du modèle et à appliquer les profils optimaux de commande en boucle fermée dans des conditions expérimentales aussi réalistes que possibles. La méthodologie est appliquée à différents problèmes électrochimiques tels que la minimisation de la consommation d'énergie électrique, la maximisation du rendement, de la sélectivité ou encore la minimisation du temps opératoire. Toutes les méthodes d'optimisation utilisées sont fondées sur le principe du maximum. Un inventaire non exhaustif des techniques de résolution de problèmes d'optimisation dynamique et leurs principales caractéristiques sont ainsi présentées. En intégrant au problème, des contraintes physiques, ces méthodes fournissent des conditions optimales de fonctionnement réalistes. Les performances de l'optimisation dynamique sont comparées à celles résultant des meilleures conditions de fonctionnement statiques. Les améliorations entre le mode de fonctionnement optimisé et le meilleur mode usuel peuvent s'élever à plusieurs dizaine de pourcent. Différentes formes de l'analyse de la sensibilité des paramètres du modèle soulignent la validité des résultats optimaux dans des conditions opératoires qui diffèrent de celles idéalement représentée dans le modèle des réacteurs considérés. Pour la mise en œuvre de la commande optimale, des techniques de reconstruction de l'état et une loi de commande en boucle fermée ont été mis au point

Méthodologie pour l'optimisation dynamique multicritère d'un procédé discontinu alimenté (application à la production bactérienne d'arômes laitiers)

Ce travail s intéresse essentiellement au développement et à l application d une méthodologie pour l optimisation dynamique multicritère d un procédé discontinu alimenté de production bactérienne d arômes laitiers. L étude réalisée comprend principalement quatre parties ; la première décrit l'utilisation des plans d expériences multicritère, couvrant un large domaine expérimental (pH, température et oxygénation), afin de collecter le maximum d'information sur le comportement physiologique de Lactococcus lactis. La deuxième concerne l'analyse cinétique détaillée de l effet des combinaisons des facteurs opératoires sur la croissance et l'orientation du métabolisme. La troisième, traite de la construction d'un modèle cinétique en mode discontinu et discontinu alimenté. Dans la dernière, l outil d optimisation dynamique multicritère a été validé et appliqué au problème de production d arômes étudié. Les résultats obtenus pour l optimisation multicritère sont satisfaisantsThe aim of the present work is to develop and apply an innovative approach for multicriteria and dynamic optimization of fed-batch fermentation for the production of lactic aroma. This study is mainly divided in four parts: the first one describes the use of multicriteria experimental design, covering an extended operating conditions domain (pH, temperature and oxygenation), in order to collect large experimental information in batch culture of Lactococcus lactis. The second part involves detailed kinetic analysis of operating factor effect combinations on growth and metabolism orientation. The third part deals with the development of a model to predict the kinetic behaviour of this strain in batch and fed-batch cultures. In the last part, the tool for multicriteria and dynamic optimization was validated and applied to the studied problem of lactic aroma production. The results obtained for multicriteria and dynamic optimization are satisfactoryNANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF

Contribution à la modélisation de la qualité de l'orge et du malt pour la maîtrise du procédé de maltage

Dans un marché en permanente progression et pour répondre aux besoins des brasseurs en malt de qualité, la maîtrise du procédé de maltage est indispensable. La qualité du malt est fortement dépendante des conditions opératoires, en particulier des conditions de trempe, mais également de la qualité de la matière première : l'orge. Dans cette étude, nous avons établi des modèles polynomiaux qui mettent en relation les conditions opératoires et la qualité du malt. Ces modèles ont été couplés à nos algorithmes génétiques et nous ont permis de déterminer les conditions optimales de maltage, soit pour atteindre une qualité ciblée de malt (friabilité), soit pour permettre un maltage à faible teneur en eau (pour réduire la consommation en eau et maîtriser les coûts environnementaux de production) tout en conservant une qualité acceptable de malt. Cependant, la variabilité de la matière première est un facteur limitant de notre approche. Les modèles établis sont en effet très sensibles à l'espèce d'orge (printemps, hiver) ou encore à la variété d'orge utilisée. Les modèles sont surtout très dépendants de l'année de récolte. Les variations observées sur les propriétés d'une année de récolte à une autre sont mal caractérisées et ne sont donc pas intégrées dans nos modèles. Elles empêchent ainsi de capitaliser l'information expérimentale au cours du temps. Certaines propriétés structurelles de l'orge (porosité, dureté) ont été envisagées comme nouveaux facteurs pour mieux caractériser la matière première mais ils n'ont pas permis d'expliquer les variations observés en malterie.Afin de caractériser la matière première, 394 échantillons d'orge issus de 3 années de récolte différentes 2009-2010-2011 ont été analysés par spectroscopie MIR. Les analyses ACP ont confirmé l'effet notable des années de récolte, des espèces, des variétés voire des lieux de culture sur les propriétés de l'orge. Une régression PLS a permis, pour certaines années et pour certaines espèces, de prédire les teneurs en protéines et en béta-glucanes de l'orge à partir des spectres MIR. Cependant, ces résultats, pourtant prometteurs, se heurtent toujours à la variabilité. Ces nouveaux modèles PLS peuvent toutefois être exploités pour mettre en place des stratégies de pilotage du procédé de maltage à partir de mesures spectroscopiques MIRIn a continuously growing market and in order to meet the needs of Brewers in high quality malt, control of the malting process is a great challenge. Malt quality is highly dependent on the malting process operating conditions, especially on the steeping conditions, but also the quality of the raw material: barley. In this study, we established polynomial models that relate the operating conditions and the malt quality. These models have been coupled with our genetic algorithms to determine the optimal steeping conditions, either to obtain a targeted quality of malt (friability), or to allow a malting at low water content while maintaining acceptable quality of malt (to reduce water consumption and control the environmental costs of malt production). However, the variability of the raw material is a limiting factor for our approach. Established models are very sensitive to the species (spring and winter barley) or to the barley variety. The models are especially highly dependent on the crop year. Variations on the properties of a crop from one to another year are poorly characterized and are not incorporated in our models. They thus prevent us to capitalize experimental information over time. Some structural properties of barley (porosity, hardness) were considered as new factors to better characterize barley but they did not explain the observed variations.To characterize barley, 394 samples from 3 years of different crops 2009-2010-2011 were analysed by MIR spectroscopy. ACP analyses have confirmed the significant effect of the crop-years, species, varieties and sometimes of places of harvest on the properties of barley. A PLS regression allowed, for some years and for some species, to predict content of protein and beta-glucans of barley using MIR spectra. These results thus still face product variability, however, these new PLS models are very promising and could be exploited to implement control strategies in malting process using MIR spectroscopic measurementsNANCY-INPL-Bib. électronique (545479901) / SudocSudocFranceF

Prediction of short peptides composition by RP-HPLC coupled to ESI mass spectrometry

International audienceThe combination of reversed-phase chromatography and electrospray mass spectrometry was used to predict the amino acid composition of low molar weight peptides present in a complex mixture of rapeseed protein hydrolysates. First, amino acid retention times on a hydrophobic stationary phase were evaluated to determine hydrophobicity coefficients for each amino acid and then global hydrophobicity coefficients were established for standard peptides. In this way, a correlation between peptide hydrophobicity coefficients and retention time was established. Then, a C language program was developed to calculate all potential amino acid combinations from the mass of a peptide (molar mass < 1000 Da) and determine theoretical hydrophobicity coefficients corresponding to these combinations. Comparison between the theoretical retention time determined by the model and the experimental retention time resulted in the establishment of a sorted potential composition table. This methodology has been applied to two different rapeseed protein hydrolysates peptides that have been purified and sequenced