Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie des procédés et de l'environnement : Toulouse, INPT : 2008. Reproduction de : Thèse de doctorat : Chimie : Beyrouth, Université Saint-Joseph : 2008. / Thèse soutenue en co-tutelle. Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 205 réf.

Thesis--Université de Genève. / Bibliography: p. 46-47.

Résumé : Saccharomyces cerevisiae, utilisée depuis des millénaires pour la fermentation du vin du fait de son endurance et de ses qualités inégalables, est de nos jours largement utilisée pour inoculer les mouts de raisin. Néanmoins, lors de l'inoculation, les souches oenologiques doivent faire face à des stress spécifiques qui peuvent compromettre le début de la fermentation. L’objectif de ce travail est d'élucider les bases métaboliques et moléculaires de la résistance multi-stress pendant la phase de latence en conditions oenologiques. Nous avons tout d'abord caractérisé un ensemble de levures oenologiques en mettant l'accent sur des facteurs de stress caractéristiques des vins rouges et des vins blancs. La température et le stress osmotique affectent fortement cette phase pour toutes les souches, alors que le SO2, les lipides et la thiamine ont un effet souche-dépendant. Ces données ont servi de base à deux approches parallèles. Une approche d'évolution expérimentale a permis, en appliquant des pressions sélectives caractéristiques de la phase de latence, de sélectionner des souches évoluées présentant une phase de latence plus courte. Plusieurs mutations de novo potentiellement impliquées dans le phénotype évolué ont été identifiées par séquençage de leur génome. En parallèle, une approche QTL combinant des croisements inter-souches, une étape de propagation industrielle et séchage des descendants, et la sélection de cellules bourgeonnantes par FACS a été développée. Ces deux stratégies ont permis d’identifier plusieurs variants alléliques impliqués dans la paroi cellulaire, le transport du glucose, le cycle cellulaire et la résistance au stress, jouant un rôle potentiellement important pendant la phase de latence. L’ensemble de ces résultats apporte de nouvelles connaissances sur la diversité et les bases génétiques de l'adaptation des levures à la phase de latence oenologique et offre un cadre d’amélioration des propriétés des souches. De plus, nous avons montré que K. marxianus a un potentiel pour des cultures mixtes et des contributions aromatiques positives en conditions oenologiques, ouvrant de nouvelles possibilités pour des études ultérieures.Titre : Résistance au stress lors de la phase de latence en fermentation oenologique et développement de levures optimiséesMots clés : Fermentation oenologique, levure, phase de latence, résistance multi-stress, QTL, évolution adaptative, K. marxianus / Abstract: Saccharomyces cerevisiae has been used for millennia to perform wine fermentation due to its endurance and unmatched qualities and is nowadays widely used as wine yeast starter. Nevertheless, at the moment of inoculation, wine yeasts must cope with specific stress factors that can compromise the fermentation start. The objective of this work was to elucidate the metabolic and molecular bases of multi-stress resistance during wine fermentation lag phase. We first characterized a set of commercialized wine yeast strains by focusing on stress factors typically found at this stage in red wines and in white wines. Temperature and osmotic stress had a drastic impact in lag phase for all strains whereas SO2, low lipids and thiamine had a more strain dependent effect. Based on these data, we developed two parallel approaches. Using an evolutionary engineering approach where selective pressures typically present in lag phase were applied, we obtained evolved strains with a shorter lag phase in winemaking conditions. Whole genome sequencing allowed to identify several de novo mutations potentially involved in the evolved phenotype. In parallel, a QTL mapping approach was conducted, combining an intercross strategy, industrial propagation and drying of the progeny populations and selection of the first budding cells by FACS. Both strategies allowed the identification of several allelic variants involved in cell wall, glucose transport, cell cycle and stress resistance, as important in lag phase phenotype. Overall, these results provide a deeper knowledge of the diversity and the genetic bases of yeast adaptation to wine fermentation lag phase and a framework for improving yeast lag phase. Additionally, we showed that K. marxianus has potential for mixed cultures and positive aromatic contributions under oenological conditions, opening new possibilities for further studies.Title: Stress resistance during the lag phase of wine fermentation and development of optimized yeastsKeywords: Wine fermentation, yeast, lag phase, multi-stress resistance, QTL, adaptive evolution, K. marxianus

Les fonctions biologiques sont le résultat de l'interaction de beaucoup de processus, avec différents objectifs, complexités, niveaux de hiérarchie, et changements de conditions que modifient le comportement de systèmes. Nous utilisons des équations différentielles ou dynamiques plus générales, et systèmes stochastiques de transition pour décrire la dynamique de changements des modèles. La composition, réconciliation et réutilisation des modèles nous permettent d'obtenir des descriptions de systèmes biologiques complètes et compatibles et leur combiner. Notre spécification de systèmes hybrides avec BioRica assure l'intégrité de modèles, et implémente notre approche. Nous appliquons notre approche pour décrire in-silico deux systèmes: la dynamique de la fermentation du vin, et des décisions cellulaires associées à la formation de tissu d'os. / The main aim of this thesis is to develop an approach that allows us to describe biological systems with theoretical sustenance and good results in practice. Biological functions are the result of the interaction of many processes, that connect different hierarchy levels going from macroscopic to microscopic level. Each process works in different way, with its own goal, complexity and hierarchy level. In addition, it is common to observe that changes in the conditions, such as nutrients or environment, modify the behavior of the systems. So, to describe the behavior of a biological system over time, it is convenient to combine different types of models: continuous models for gradual changes, discrete models for instantaneous changes, deterministic models for completely predictable behaviors, and stochastic or non- deterministic models to describe behaviors with imprecise or incomplete information. In this thesis we use the theory of Composition and Hybrid Systems as basis, and the BioRica framework as tool to model biological systems and analyze their emergent properties in silico.With respect to Hybrid Systems, we considered continuous models given by sets of differential equations or more general dynamics. We used Stochastic Transition Systems to describe the dynamics of model changes, allowing cofficient switches that control the parameters of the continuous model, and strong switches that choose different models. Composition, reconciliation and reusing of models allow us to build complete and consistent descriptions of complex biological systems by combining them. Compositions of hybrid systems are hybrid systems, and the refinement of a model forming part of a composed system results in a refinement of the composed system. To implement our approach ideas we complemented the theory of our approach with the improving of the BioRica framework. We contributed to do that giving a BioRica specification of Hybrid Systems that assures integrity of models, allowing composition, reconciliation, and reuse of models with SBML specification.We applied our approach to describe two systems: wine fermentation kinetics, and cell fate decisions leading to bone and fat formation. In the case of wine fermentation, we reused known models that describe the responses of yeasts cells to different temperatures, quantities of resources and toxins, and we reconciled these models choosing the model with best adjustment to experimental data depending on the initial conditions and fermentation variable. The resulting model can be applied to avoid process problems as stuck and sluggish fermentations. With respect to cell fate decisions the idea is very ambitious. By using accurate models to predict the bone and fat formation in response to activation of pathways such as the Wnt pathway, and changes of conditions affecting these functions such as increments in Homocysteine, one can analyze the responses to treatments for osteoporosis and other bone mass disorders. We think that here we are giving a first step to obtain in silico evaluations of medical treatments before testing them in vitro or in vivo.