Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding...
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L’extrapolation des bioréacteurs
Un problème de génie des procédés ou de physiologie microbienne?
Frank Delvigne
Unité de bio-industries
ULg – Gembloux Agro-Bio Tech
Ecole Thématique CNRS I INGÉNIERIE DES BIOSYSTÈMES : DE LA CELLULE AU BIOREACTEUR
Agro-Bio Tech
1
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1. Introduction
2Ecole thématique CNRS
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Bioéthanol
Production d’enzymes
Epuration des eaux Biogaz
Diversité des bioréacteurs
- Matériaux de construction (acier inox 316L, matières plastiques, béton)
- Agitation mécanique, recirculation, pneumatique
- Mode de fonctionnement (batch, continu, fed-batch)
3Ecole thématique CNRS
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Cas particulier des photo-bioréacteurs
Ecole thématique CNRS 4
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- Epuration des eaux- Biogaz- Biocarburant- Acides organiques- Alcools- Acides aminés- Enzymes- Polymères- Arômes- Antibiotiques- Protéines recombinantes
Prix de revient
Volume du réacteur
Relation « prix de revient » - « volume réactionnel »
5Ecole thématique CNRS
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1m 1 cm 1mm 100µm 10µm 1µm 100nm 10nm 1nm
1m 1 cm 1mm 100µm 10µm 1µm 100nm 10nm 1nm
Maîtriser la biologie…
… dans des systèmes de culture industriels
Ecole thématique CNRS 6
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- Transfert de masse- Transfert de chaleur- Transfert de quantité de mouvement
Intensification des bioprocédés
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Intensification des bioprocédés : paramètres à contrôler
- Agitation- Température- pH
- Oxygène dissous- Concentration en substrat- Potentiel rédox- Apport de lumière
Besoin d’un système senseur-actuateur
Le développement des bioréacteurs va de pair avec le développement de capteurs adéquats
Si pas de rétro-action par un senseur, boucle de régulation ouverte
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9
Physiologie microbienne ou génie des procédés ?
Deux exemples préliminaires :
1. Formation de mousse lors d’un procédé de production de lipases par Yarrowia
lipolytica
2. Choc thermique lors de la culture industrielle de Bifidobacterium bifidum
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Exemple 1Formation de mousse lors d’un procédé de production de lipases par Yarrowia lipolytica
→ Intensité de formaEon de mousse = f(G/S)
→ Extrapolation des procédés aérobies sur base de G/V
Les règles d’extrapolation classique prédisent donc une intensification de la formation
de mousse lors de la montée en échelle
Ecole thématique CNRS
Kar, T., Destain, J., Thonart, P., Delvigne, F., (2012) Physical and physiological impacts of different foam control strategies during a
process involving hydrophobic substrate for the lipase production by Yarrowia lipolytica. Bioprocess and biosystems engineering 35,
483-492
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CL IN
CL OUT
CL IN
CL OUT
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Exemple 2Choc thermique lors de la culture industrielle de Bifidobacterium bifidum
Ecole thématique CNRS
Nguyen, H.T., Razafindralambo, H., Blecker, C., N’Yapo, C., Thonart, P., Delvigne, F., (2014) Stochasticexposure to sub-lethal high temperature enhances exopolysaccharides (EPS) excretion and improvesBifidobacterium bifidum cell survival to freeze-drying. Biochemical engineering journal in press
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Choc « froid » 37°C → 32°C Choc « chaud » 37°C → 42°C
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Taux de survie après lyophilisation
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16Ecole thématique CNRS
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Physiologie microbienne ou génie des procédés ?
Réponse : ces deux aspects doivent être considérés de manière simultanée• Le génie des procédés donne une information sur l’environnement extracellulaire perçu
par la cellule microbienne• La physiologie microbienne donne la réactivité de cette cellule microbienne par rapport à
sa biologie intrinsèque, mais également par rapport aux stimuli extracellulaire (stress) perçu au cours du procédé
Ces deux aspects sont indissociables pour une meilleure compréhension de la physiologie
en conditions de procédé
Ecole thématique CNRS
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2. Aspects du génie des procédés
18Ecole thématique CNRS
Gradient de substrat dans les procédés fed-batch
Enfors et al. [2001] Journal of biotechnology
Gradient en oxygène dissous dans les procédés aérobies
Schütze et al. [2006] 12th European Conference on Mixing
Problèmes associés au scale-up
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19Ecole thématique CNRS
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Apparition de facteurs aléatoires : stochasticité du déplacement des micro-
organismes
20Ecole thématique CNRS
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Deux phénomènes hydrodynamiques distincts (mais pouvant être traités par les mêmes équations sont à prendre en compte :
- Gradient de concentration (Performances d’homogénéisation du réacteur)
- Déplacement des micro-organismes (Débit de circulation)
21Ecole thématique CNRS
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Approche scale-down :
Zone de l’agitateur
Boucle de circulation
Zone d’ajout
Réacteur industrielRéacteur SCALE-DOWN
Zone non mélangée
Réacteur agité de laboratoire
Zone d’ajout
Pompe péristaltique
Ecole thématique CNRS 22
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Concept du réacteur scale-down
23Ecole thématique CNRS
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Différentes configurations sont possibles :
Ecole thématique CNRS 24
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Bascule métabolique déclenchée par :- Excès de glucose- Manque d’oxygène (voie des acides mixtes chez certains procaryotes)
Influence de la concentration en substrat sur le métabolisme : exemple de Escherichia
coli
S >>
O2 <<
BIOMASSE
Ecole thématique CNRS 25
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Ecole thématique CNRS 26
En réalité : réseau métabolique (« genome scale model »)
Source : http://ecocyc.org/ Encyclopedia of Escherichia coli K12 genes and metabolism
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Ecole thématique CNRS 27
Couplage modèle hydro – modèle bio : 2 approches
1. Simplifier la partie biologique
2. Simplifier la partie hydrodynamique
Enfors et al. [2001] Journal of biotechnology
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Ecole thématique CNRS 28
S1
S2
EM1
EM2
EM3
EM4
BiomasseATP
Secrétions
Dynamique
Lié à l’environnement
Modèle cybernétique
Modèle « bio » développé à l’INSA – LISBP (J. Günther, Bideaux, C. Molina-Jouve, C. Aceves , N. Gorret)
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Ecole thématique CNRS 29
Delafosse, A., Collignon, M.L., Calvo, S., Delvigne, F., Crine, M., Thonart, P., Toye, D., (2014) CFD-based compartment model for description of mixing in bioreactors. Chemical engineering science 106, 76-85
Modèle hydro simplifié (LGC Liège)
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Ecole thématique CNRS 30
a. CFDb. Manual zoning
(NZ = 1800)
c. CBC zoning
(P = U, NZ = 1784)
d. LBL1 zoning
(P = U, NZ = 1023)
e. LBL2 zoning
(P = U, NZ = 3897)
f. LBL2 zoning
(P = Ui, NZ = 4300)
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3. Aspects « physiologie microbienne »
Le micro-organisme : un système complexe
Plusieurs niveaux de complexité :
1. Organisation du flux d’informations suivants différents systèmes (biologie systémique)
2. Dynamique du flux d’information3. Nombres de molécules impliquées dans les systèmes (approche « omique »)4. Hétérogénéité phénotypique
31Ecole thématique CNRS
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3.1. Premier niveau de complexité : organisation du flux d’informations suivants
différents systèmes (biologie systémique)
Deckwer et al. [2006] Engineering in life sciences
32Ecole thématique CNRS
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3.2. Deuxième niveau de complexité : Dynamique du flux d’information à l’intérieur de
la cellule
33Ecole thématique CNRS
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Exemple dans le cas de E. coli
Différents niveaux de réactions en fonction du temps caractéristiques de la physiologie (et du bioréacteur)
Delvigne and Goffin [2014] Biotechnologyjournal
Enfors et al. [2001] Journal of biotechnology
34Ecole thématique CNRS
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Exemple : réseau métabolique (« genome scale model »)
Source : http://ecocyc.org/ Encyclopedia of Escherichia coli K12 genes and metabolism
3.3. Troisième niveau de complexité : nombres de molécules impliquées dans les
systèmes (approche « omique »)
35Ecole thématique CNRS
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acetate
36Ecole thématique CNRS
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37
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ADN →→→→ ARNm →→→→ chaîne d’a.a. →→→→ protéine mature
Dégradation
(Temps de demi vie)
Enzyme du
métabolisme
Facteur de
transcription,
alarmone,…
38
Exemple de cinétique d’expression pour E. coli :
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Hétérogénéité au niveau :- Morphologie- Viabilité- Productivité- Qualité du produit (protéine)
3.4. Quatrième niveau de complexité : Hétérogénéité phénotypique
39Ecole thématique CNRS
Delvigne, F., Goffin, P., (2014) Microbialheterogeneity affects bioprocess robustness: Dynamic single cell analysis contribute to understanding microbial populations. Biotechnology journal 9, 61-72
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40Ecole thématique CNRS
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41Ecole thématique CNRS
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Hétérogénéité des systèmes recombinants
Promoteur
Protein coding
sequence
Signal pour l’induction
Signal
transduction
Temps
Co
nce
ntr
atio
n P
rot
Production globale
Phénotype « non producteur »
Phénotype « producteur »
42Ecole thématique CNRS
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4. Développement d’outils d’étude adapté
Outils prenant en compte à la fois les aspects relatifs au génie des procédés et à la physiologie microbienne
BUT : suivre la physiologie microbienne dans des conditions de procédés en prenant en compte :
43Ecole thématique CNRS
1. Organisation du flux d’informations suivants différents systèmes (biologie
systémique)
2. Dynamique du flux d’information
3. Nombres de molécules impliquées dans les systèmes (approche « omique »)
4. Hétérogénéité phénotypique
![Page 44: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/44.jpg)
Suivi « single cell »
Biocapteur GFP
44Ecole thématique CNRS
Concept de base : se servir de la population microbienne comme traceur des conditions environnementales rencontrées dans le réacteurs (et perçues au niveau physiologique)
Delvigne, F., Ingels, S., Thonart, P., (2010) Evaluation of a set of E. coli reporter strains as physiological tracer for estimating bioreactor hydrodynamic efficiency. Process biochemistry 45, 1769-1778
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Avantage :- Technique rapide (30000 cellules en 30 secs)- Prise en compte de l’hétérogénéité de la
population microbienne
Laser 488nm
Forward scatter
Side scatter
Fluo verte (FL1)
Fluo jaune/orange (FL2)
Fluo rouge (FL3)Echantillon cellulaire
Analyse « single cell »
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E. coli : environ 4000 ORFs :
Promoteurs de stress associés aux fluctuations de concentration en substrat :- rpoS- crp- rpoE- rssB- uspA- csiE- …
Réseau d’interaction
Réseau d’interaction avec classification hierarchique
Sélection d’un promoteur de stress
46Ecole thématique CNRS
Ma, H.W., Buer, J., Zeng, A.P., (2004) Hierarchicalstructure and modules in the Escherichia coli transcriptional regulatory network revealed by a new top-down approach. BMC bioinformatics 5, 199
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47Ecole thématique CNRS
Mécanismes moléculaires impliqués
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Effet stochastique : simulation sur une population de 30000 cellules microbiennes
Simulation à partir d’une cellule
À l’échelle de la population
48Ecole thématique CNRS
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Comparaison des temps caractéristiques
Réacteur scale-down configuré de manière à reproduire l’exposition des cellules à un excès local en glucose (temps d’exposition relativement court : 45 s)
Réacteur mécaniquement agité VL = 1L ; t s = 10 min
Réacteur tubulaire (piston) VL = 0,1L ; t s = 45s
Transduction
ARNm
GFP mature
ttraduction = 4min
49Ecole thématique CNRS
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Ecole thématique CNRS 50
Time
Me
tab
oli
te
con
cen
tati
on
Global production
profile
Non productive
phenotypes
Productive phenotypes
Impact of microbial phenotypic heterogeneity on process productivity
Accepted picture : only a fraction of the population (non productive phenotypes) affects the global production profile
4.1. Microbial phenotypic heterogeneity, two fields, two views
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Ecole thématique CNRS 51
1. Chemical engineering : focused on the effect of external perturbations on biological noise
2. System biology : focused on the intrinsic and extrinsic source of noise
Each discipline integrates only a fraction of the knowledge and have evolved by considering distincts (cultivation and analytical) tools for the determination of microbial phenotypic heterogeneity
Single cell studies are of great importance both from a fundamental and from an applied
perspective:
Two fields with two distinct perceptions of microbial phenotypic heterogeneity :
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Ecole thématique CNRS 52
Time
Distribution of
fluorescence among
cell population
(Bio)chemical engineering approach :
Promoter
GFP coding
sequence
GFP synthesis
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QFC
Manual
sampling
QFC
FCM
Sampling pump
FCM
On-line
Real time
Flow cytometry (FCM) : different modes of operation
Ecole thématique CNRS 53
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Ecole thématique CNRS 54
Clone
number
Distribution of
fluorescence among
cell population
Time
Massively
parallelized micro-
cultivation devices
System biology approach :
Taniguchi Y, Choi PJ, Li GW, Chen H, Babu M, Hearn J, Emili A and Xie XS, Quantifying E. coli proteome and transcriptome with single-molecule sensitivity in single cells. Science 329: 533-538 (2010).
Klein J, Leupold S, Biegler I, Biedendieck R, Munch R and Jahn D, TLM-Tracker: software for cell segmentation, tracking and lineage analysis in time-lapse microscopy movies. Bioinformatics
28: 2276-2277 (2012).
![Page 55: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/55.jpg)
1m 1 cm 1mm 100µm 10µm 1µm 100nm 10nm 1nm
1m 1 cm 1mm 100µm 10µm 1µm 100nm 10nm 1nm
Biological systems…
… cultivation devices
Inter-scale comparison : biology vs chemical engineering
Ecole thématique CNRS 55
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Ecole thématique CNRS 56
Grunberger A, Wiechert, W., Kohlheyer, D.,, Single-cell microfluidics: opportunity for bioprocess development. Current opinion in biotechnology 29: 15-23 (2014).
Integrating mcirofluidics (and single cell microfluidics) in the scale-up/down loop ?
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Ecole thématique CNRS 57
BUT, flow regime is not the only difference between microfluidic-based micro-bioreactors
and large-scale bioreactors
Some examples reported from the litterature :
- Cell density effect (Quorum sensing)
- Competition for metabolically efficient phenotypes
- Differences in growth rate
- Transition to « solid-culture » phenotypes (biofilm, floculation)
- …
Boedicker J, Vincent, ME, Ismagilov, RF., Microfluidic confinement of single cells of bacteria in small volumes
initiates high-density behavior of quorum sensing and growth and reveals its variability. Angewandte chemie
48: 5908-5911 (2009)
Bachmann H, Fischlechner, M, Rabbers, I, Barfa, N, Branco dos Santos, F, Molenaar, D, Teusink, B.,,
Availability of public goods shapes the evolution of competing metabolic strategies. Proc Natl Acad Sci U S
A 110: 14302-14307 (2013)
Dusny C, Fritzsch, F.S.O., Frick, O., Schmid, A., Isolated Microbial Single Cells and Resulting
Micropopulations Grow Faster in Controlled Environments. Applied and environmental microbiology 78:
7132-7136 (2012).
Kortmann H, Blank, LM, Schmid, A.,, Single cell analysis reveals unexpected growth phenotype of S. cerevisiae.
Cytometry Part A 75: 130-139 (2009).
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Ecole thématique CNRS 58
But gives usefull informations at the level of history dependent mechanisms
Love K, Panagiotou, V, Jiang, B, Stadheim, TA, Love, JC., Integrated single-cell analysis shows Pichiapastoris secretes protein stochastically. Biotechnology and bioengineering 106: 319-325 (2010)
Recombinant protein secretion is cell-cycle dependent (swith betweenproducer/non producer state)
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Ecole thématique CNRS 59
Me
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Time
Impossible to point out this phenomenon in process conditions (history independenttechniques)
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Feed
Feed
Time
Substrate
levelExcess level
Limitation level
Starvation level
Microbial cell 1Microbial cell 2Microbial cell 3
Well-mixed vs Scale-down
Ecole thématique CNRS 60
4.2. Single cell analysis in process conditions : rpos system
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Batch Fed-batch
Well-mixed
C-SDR
P-SDR
P-SDR
Ecole thématique CNRS 61
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Ecole thématique CNRS 62
Delvigne F, Boxus, M., Ingels, S., Thonart, P., Bioreactor mixing efficiency modulates the activity of a prpoS::GFP reporter gene in E. coli. Microbial cell factories 8: 15 (2009)
Mixing qualityprpoS::gfpmut2
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Ecole thématique CNRS 63
Link between mixing quality and population segregation at the level of the rpoS response :
Trade-off effect - microbial cells have to choose between :
Improvement of the nutritional level
– growth rate
Stress sensitivity
Improvement of stress resistance
Lower nutritional status– growth
rate
→ Well-mixed, lab-scale
bioreactors
→ Scale-down bioreactors
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BACKGROUND
Extracellular perturbations increases cell viability
Analysis performed by flow cytometry with propidium iodide exclusion test and thusrelated to cell membrane permeability
Ecole thématique CNRS 64
Enfors SO, et al. Physiological responses to mixing in large scale bioreactors. Journal of biotechnology 85: 175-185 (2001)
4.3. Single cell analysis in process conditions : membrane
permeability
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Intermediate PI uptake :
Fed-batch, well-mixed reactor
Ecole thématique CNRS 65
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OmpF OmpC
LamB Extracellular
env.
Periplasm
Cytoplasm
Propidium iodide (PI) uptake and appearance of an intermediate subpopulation
with reduced red fluorescence Hypothesis : accumulation of PI in the periplasm when cells are exposed to substratelimitation (increased expression of porins)
Cut-off < 800 DaCut-off < 600 Da
PI (MW = 668 Da)
PI
Ecole thématique CNRS 66
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Ecole thématique CNRS
67
PI exclusion test
Ref. bioreactor
SDR bioreactortR = 38s
SDR bioreactortR = 79s
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68
PERSPECTIVESExtracellular proteome analysis of the impact of bioreactor performances
Well-mixed/scale-down comparative analysis : 2-D differential in-gel electrophoresis
Ecole thématique CNRS
Brognaux A, Francis F, Twizere JC, Thonart P and Delvigne F, Scale-down effect on the extracellular proteome of Escherichia coli: correlation with membrane permeability and modulation according to substrate heterogeneities. Bioprocess Biosyst Eng 14: 14 (2014)
OmpC
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WT ΔompC ΔompF ΔlamB ΔptsG
Ecole thématique CNRS 69
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WT ΔompC ΔompF ΔlamB ΔptsG
Ecole thématique CNRS 70
![Page 71: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/71.jpg)
Ecole thématique CNRS 71
Interesting results but without any control at the level of the substrate limitation and growth (batch)
Validation is needed (chemostat)
FCM
Multiplex
Ferenci T., Hungry bacteria - definition and properties of a nutritional state. Environmental microbiology 3: 605-611 (2001)
![Page 72: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/72.jpg)
Ecole thématique CNRS 72
ΔompC
ΔlamB
![Page 73: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/73.jpg)
Ecole thématique CNRS 73
Limitation of the actual fluorescent reporter system : global view of physiology. There is a need to be closer to the metabolism :
- By appropriately choosing promoter sequences- By using new generation of promoter independent fluorescent reporter- Subpopulations omics
Subpopulations → Metabolically relevant ?Switch between subpopulations ?
4.4. Further developments:
![Page 74: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/74.jpg)
Ecole thématique CNRS 74
Challenges :
Going beyond the need of fluorescent tags : single cell omics technologies
Metabolic engineering aiming at controlling microbial phenotypic heterogeneity
Insertion of microfluidics biroeactor in the scaling-up/down loop
Mazutis L, Gilbert J, Ung WL, Weitz DA, Griffiths AD and Heyman JA, Single-cell analysis and sorting using droplet-based microfluidics. Nat Protoc 8: 870-891 (2013)
![Page 75: Frank Delvigne - uliege.be · Enzyme du métabolisme Facteur de transcription, ... Protein coding sequence Signal pour l’induction Signal transduction Temps Concentration Prot Production](https://reader036.fdocuments.us/reader036/viewer/2022071416/6112008e596a8e1e3c79b449/html5/thumbnails/75.jpg)
Ecole thématique CNRS 75
Système intégré (Mitos dropix)
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Ecole thématique CNRS 76
5. Conclusions
- Certaines prédiction effectuée sur base de concept de génie des procédés peuvent s’avérer obsolète vu la complexité de la réponse biologique
- Néanmoins, le génie des procédés est essentiel pour comprendre l’environnement extracellulaire dans lequel se développe la population microbienne
→ Besoin d’équipes mulEdisciplinaires comprenant des spécialistes de
chaque domaine
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Ecole thématique CNRS 77