Ce document présente le travail effectué et les résultats obtenus dans le cadre d'un projet visant à associer une technique nouvellement développée, le suivi des biomarqueurs endogènes permettant l'estimation de la concentration cellulaire de cultures végétales en suspensions, à un modèle mathématique décrivant l'évolution de ces cultures en fonction de la consommation des différents nutriments disponibles. Cette association permet d'obtenir une estimation des conditions de cultures cellulaires en temps réel dont la mesure ne peut actuellement être effectuée que par échantillonnages. Les temps d'expériences requis pour obtenir les mesures sont toutefois trop longs pour pouvoir effectuer un contrôle des conditions de cultures advenant une déviation du procédé. L'intérêt de ce projet se situe à deux endroits. Premièrement, la simplicité, la rapidité et l'efficacité de la technique de suivi des biomarqueurs endogènes permet le suivi en temps réel de la quantité de cellules lors de la culture (concentration cellulaire et biomasse). Or, en raison des particularités des cultures de cellules végétales, en particulier l'agglomération cellulaire, il est très difficile d'obtenir une estimation fiable de la concentration cellulaire. Présentement, il n'existe pas de technique commercialement disponible pour effectuer ce suivi. D'où l'intérêt de la méthode des biomarqueurs endogènes. Ensuite, l'association de ces mesures avec un modèle mathématique permet d'obtenir un outil décrivant l'évolution de la culture et de variables importantes qui l'influencent. Le modèle étant indépendant de la technique des biomarqueurs endogènes, il est possible de suivre un grand éventail de procédés et de variables en suivant la même méthodologie, en modifiant le modèle utilisé. Ce projet utilise un cas précis, la culture d'Arabidopsis thaliana dans un milieu standard avec un modèle relativement simple. Cependant, la même démarche peut être appliquée pour d'autres systèmes avec d'autres types d'organismes. Le travail présenté ici ouvre donc la voie à une meilleure compréhension des cultures cellulaires en générale et pourrait permettre l'optimisation de procédés jusqu'ici difficilement contrôlables dû au manque d'information disponible.

Une protéine prion peut adopter deux conformations distinctes, l’une cellulaire et l’autre prion. La conformation prion est le résultat de son agrégation en fibre amyloïde. Cette fibre est le support de l’information prion à partir duquel les isoformes cellulaires sont convertis en forme prion de façon autocatalytique. La transmission de l’information prion repose donc sur la transmission de cette fibre au cours des divisions cellulaires, qui est réalisée par de petits polymères. Ceux-ci sont le résultat d’un équilibre entre la fragmentation et la polymérisation de la fibre. Une perturbation de cet équilibre provoque une agrégation massive de la protéine prion, menant à la perte de l’information prion.L’objectif de ma thèse était de comprendre ce qui définit in vivo la transmission du prion. Mon modèle d’étude est la protéine Ure2p propageant le prion [URE3] dans la levure S. cerevisiae. J’ai montré que la concentration cellulaire d’Ure2p détermine la vitesse d’agrégation de la protéine prion et donc son efficacité de transmission. En effet, de trop fortes concentrations cellulaires sont incompatibles avec la propagation du prion. La concentration cellulaire d’Ure2p définit également la diversité des souches prions. Un crible génétique m’a permit de mettre en évidence que la présence de séquences centromériques surnuméraires dans la cellule interfère avec la transmission du prion [URE3]. Le même phénomène est observé avec une augmentation du niveau de ploïdie de la cellule. Dans les deux cas, la surexpression du chaperon Hsp104 restaure une propagation normale du prion. / A prion protein can adopt two distinct conformations, one cellular and one prion. Prion conformation is the result of its aggregation into amyloid fibers. This fiber is the support of the prion information from which the cellular isoforms are converted into prion form by autocatalytic manner. The prion information transmission is therefore based on the transmission of this fiber during cell division, which is done by small polymers. These are the result of a balance between fragmentation and polymerization of the fiber. A disturbance of this balance causes a massive aggregation of the prion protein, leading to the prion information loss.The objective of my thesis was to understand what defined in vivo the prion transmission. My studying model was the Ure2p protein propagating the [URE3] prion in S. cerevisiae yeast. I showed that the Ure2p cellular concentration determined the aggregation speed of the prion protein and thus its transmission efficiency. Indeed, too high cellular concentrations are incompatible with the prion propagation. The cellular concentration of Ure2p also defines the prion strains diversity. A genetic screen allowed me to highlight that the presence of centrometric supernumerary sequences in the cell interferes with the [URE3] prion transmission. The same phenomenon is observed with an increase in the cell ploidy. In both cases, overexpression of the Hsp104 chaperone restores normal prion propagation.