Biologie synthétique, Optogénétique, Saccharomyces cerevisiae, Coopération, Sucrose, Structure spatiale, Microfluidie, Communautés microbiennes

Les communautés microbiennes naturelles sont souvent structurées spatialement, avec différentes espèces qui interagissent et se développent de manière hétérogène. Même dans le cas des colonies clonales, le microenvironnement individuel des cellules est affecté par la consommation des nutriments, l'excrétion de molécules inhibitrices ou les communications chimiques, menant à une différentiation phénotypique entre les cellules. Dans les domaines de l'écologie et de l'évolution microbienne, l'organisation spatiale joue un rôle déterminant dans le destin d'une population. Malgré les récents travaux portant sur le design rationnel de communautés microbiennes, il y a par contre peu de méthodologies établies pour contrôler, surtout dans l'espace, ces associations microbiennes. L'objectif de ma thèse est de mieux comprendre le rôle de l'organisation spatiale dans les interactions des communautés microbiennes. Pour se faire j'ai construit et optimisé une souche de levure Saccharomyces cerevisiae pour le control optogénétique de la production d'invertase SUC2, permettant d'induire la production locale de bien commun avec de la lumière bleue. J'ai construit un équipement expérimental sur mesure pour créer avec la lumière et observer au fil du temps des patterns de cellules coopératrices/tricheuses et je l'ai utilisé pour étudier l'influence de l'organisation spatiale sur le développement de ce genre de consortia. J'ai trouvé que ce consortium de coopérateur/tricheur se comporte comme un filtre spatial passe-bande, filtrant les fluctuations spatiales courtes de phénotypes coopérateur/tricheur mais aussi les larges régions de phénotypes identiques. Les résultats présentés dans ce travail montrent l'importance de la structuration spatiotemporelle dans les systèmes coopératifs, due aux gradients de molécules diffusibles et à l'hétérogénéité phénotypique dans la population de cellules. Cela représente un pas vers une meilleure caractérisation des échelles spatiales des interactions microbiennes qui peut servir à approfondir notre compréhension des microbiomes naturels et à aider le design de microbiomes synthétiques.