Nous développons une approche générique pour comprendre comment différents régimes alimentaires peuvent influencer la qualité et la composition du lait. Cette question s'intègre dans le cadre du Flux Balance Analysis (FBA), qui consiste à analyser un réseau métabolique en optimisant un système de contraintes linéaires. Nous avons proposé une extension du FBA pour analyser la transformation des nutriments en intégrant des hypothèses biologiques utilisées par différents modèles numériques dans un modèle générique de la glande mammaire. Notre méthode permet de quantifier les précurseurs qui interviennent dans la composition des sorties du système, en calculant des contributions des entrées dans les sorties [AIO]. A l'aide de cette approche, nous avons montré que la transformation des nutriments du lait ne peut pas être modélisée par l'optimisation d'une combinaison linéaire des flux des réactions sur un modèle du métabolisme mammaire. Pour étudier plus précisément la flexibilité d'un réseau métabolique, nous avons proposé un algorithme efficace de recherche locale pour calculer les valeurs extrémales des coefficients des AIOs. Cette approche permet de discriminer les traitements sans formuler d'hypothèses sur le comportement interne du système. / This thesis proposes a generic approach to understanding how different diets affect the quality and composition of milk. This question is addressed in the framework of Flux Balance Analysis (FBA), which considers metabolic network analysis as an optimization issue on a system of linear constraints. In this work, we extended FBA to take into account nutrients transformation by incorporating general assumptions made by various numerical methods in a generic stoichiometric model of the mammary gland. Our method tries to quantify the precursor composition of each system output and to discuss the biological relevance of a set of flux in a given metabolic network. The composition is called contribution of inputs over outputs [AIO]. Using this method on the mammary metabolism, we could show that nutrients transformation cannot be properly modelled by optimizing a linear combination of reactions fluxes in the mammary gland model. In order to further investigate metabolic network flexibility, we have proposed an efficient local search algorithm computing the extremal values of AIO coefficients. This approach enables to discriminate diets without making any assumption on the internal behaviour of the system.

La métabolomique permet une étude à large échelle du profil métabolique d'un individu, représentatif de son état physiologique. La comparaison de ces profils conduit à l'identification de métabolites caractéristiques d'une condition donnée. La métabolomique présente un potentiel considérable pour le diagnostic, mais également pour la compréhension des mécanismes associés aux maladies et l'identification de cibles thérapeutiques. Cependant, ces dernières applications nécessitent d'inclure ces métabolites caractéristiques dans un contexte plus large, décrivant l'ensemble des connaissances relatives au métabolisme, afin de formuler des hypothèses sur les mécanismes impliqués. Cette mise en contexte peut être réalisée à l'aide des réseaux métaboliques, qui modélisent l'ensemble des transformations biochimiques opérables par un organisme. L'une des limites de cette approche est que la métabolomique ne permet pas à ce jour de mesurer l'ensemble des métabolites, et ainsi d'offrir une vue complète du métabolome. De plus, dans le contexte plus spécifique de la santé humaine, la métabolomique est usuellement appliquée à des échantillons provenant de biofluides plutôt que des tissus, ce qui n'offre pas une observation directe des mécanismes physiologiques eux-mêmes, mais plutôt de leur résultante. Les travaux présentés dans cette thèse proposent une méthode pour pallier ces limitations, en suggérant des métabolites pertinents pouvant aider à la reconstruction de scénarios mécanistiques. Cette méthode est inspirée des systèmes de recommandations utilisés dans le cadre d'activités en ligne, notamment la suggestion d'individus d'intérêt sur les réseaux sociaux numériques. La méthode a été appliquée à la signature métabolique de patients atteints d'encéphalopathie hépatique. Elle a permis de mettre en avant des métabolites pertinents dont le lien avec la maladie est appuyé par la littérature scientifique, et a conduit à une meilleure compréhension des mécanismes sous-jacents et à la proposition de scénarios alternatifs. Elle a également orienté l'analyse approfondie des données brutes de métabolomique et enrichie par ce biais la signature de la maladie initialement obtenue. La caractérisation des modèles et des données ainsi que les développements techniques nécessaires à la création de la méthode ont également conduit à la définition d'un cadre méthodologique générique pour l'analyse topologique des réseaux métaboliques. / Metabolomics allows large-scale studies of the metabolic profile of an individual, which is representative of its physiological state. Metabolic markers characterising a given condition can be obtained through the comparison of those profiles. Therefore, metabolomics reveals a great potential for the diagnosis as well as the comprehension of mechanisms behind metabolic dysregulations, and to a certain extent the identification of therapeutic targets. However, in order to raise new hypotheses, those applications need to put metabolomics results in the light of global metabolism knowledge. This contextualisation of the results can rely on metabolic networks, which gather all biochemical transformations that can be performed by an organism. The major bottleneck preventing this interpretation stems from the fact that, currently, no single metabolomic approach allows monitoring all metabolites, thus leading to a partial representation of the metabolome. Furthermore, in the context of human health related experiments, metabolomics is usually performed on bio-fluid samples. Consequently, those approaches focus on the footprints left by impacted mechanisms rather than the mechanisms themselves. This thesis proposes a new approach to overcome those limitations, through the suggestion of relevant metabolites, which could fill the gaps in a metabolomics signature. This method is inspired by recommender systems used for several on-line activities, and more specifically the recommendation of users to follow on social networks. This approach has been used for the interpretation of the metabolic signature of the hepatic encephalopathy. It allows highlighting some relevant metabolites, closely related to the disease according to the literature, and led to a better comprehension of the impaired mechanisms and as a result the proposition of new hypothetical scenario. It also improved and enriched the original signature by guiding deeper investigation of the raw data, leading to the addition of missed compounds. Models and data characterisation, alongside technical developments presented in this thesis, can also offer generic frameworks and guidelines for metabolic networks topological analysis.

Nous développons une approche générique pour comprendre comment différents régimes alimentaires peuvent influencer la qualité et la composition du lait. Cette question s'intègre dans le cadre du Flux Balance Analysis (FBA), qui consiste à analyser un réseau métabolique en optimisant un système de contraintes linéaires. Nous avons proposé une extension du FBA pour analyser la transformation des nutriments en intégrant des hypothèses biologiques utilisées par différents modèles numériques dans un modèle générique de la glande mammaire. Notre méthode permet de quantifier les précurseurs qui interviennent dans la composition des sorties du système, en calculant des contributions des entrées dans les sorties [AIO]. A l'aide de cette approche, nous avons montré que la transformation des nutriments du lait ne peut pas être modélisée par l'optimisation d'une combinaison linéaire des flux des réactions sur un modèle du métabolisme mammaire. Pour étudier plus précisément la flexibilité d'un réseau métabolique, nous avons proposé un algorithme efficace de recherche locale pour calculer les valeurs extrémales des coefficients des AIOs. Cette approche permet de discriminer les traitements sans formuler d'hypothèses sur le comportement interne du système.

Lors de cette thèse, nous avons présenté trois principaux types d'analyses du métabolisme, dont la plupart impliquaient la symbiose : dialogue métabolique entre un trypanosomatide et son symbiote, analyses comparatives de réseaux métaboliques et exploration de données métabolomiques. Tous ont été essentiellement basés sur des données de génomique où les capacités métaboliques ont été prédites à partir des gènes annotés de l'organisme cible, et ont été affinées avec d'autres types de données en fonction de l'objectif et de la portée de chaque analyse. Le dialogue métabolique entre un trypanosomatide et son symbiote a été explorée avec des objectifs fonctionnels et évolutifs qui comprenaient une analyse des voies de synthèse des acides aminés essentiels et des vitamines telles que ces voies sont classiquement définies, une exploration de réseaux complets métaboliques et une recherche de potentiels transferts horizontaux de gènes des bactéries vers les trypanosomatides. Les analyses comparatives effectuées ont mis l'accent sur les capacités métaboliques communes de bactéries appartenant à différents groupes de vie, et nous avons proposé une méthode pour établir automatiquement les activités métaboliques communes ou spécifiques à chaque groupe. Nous avons appliqué notre méthode d'énumération d'histoires métaboliques à la réponse de la levure à une exposition au cadmium comme une validation de cette approche sur une réaction au stress bien étudiée. Nous avons montré que la méthode a bien capté la connaissance que nous avons de cette réponse en plus de permettre de nouvelles interprétations des données métabolomiques mappées sur le réseau métabolique complet de la levure / In this thesis, we presented three main types of analyses of metabolism, most of which involved symbiosis: metabolic dialogue between a trypanosomatid and its symbiont, comparative analyses of metabolic networks and exploration of metabolomics data. All of them were essentially based on genomics data where metabolic capabilities were predicted from the annotated genes of the target organism, and were further refined with other types of data depending on the aim and scope of each investigation. The metabolic dialogue between a trypanosomatid and its symbiont was explored with functional and evolutionary goals which included analysing the classically defined pathways for the synthesis of essential amino acids and vitamins, exploring the genome-scale metabolic networks and searching for potential horizontal gene transfers from bacteria to the trypanosomatids. The comparative analyses performed focused on the common metabolic capabilities of different lifestyle groups of bacteria and we proposed a method to automatically establish the common and the group-specific activities. The application of our method on metabolic stories enumeration to the yeast response to cadmium exposure was a validation of this approach on a well-studied biological response to stress. We showed that the method captured well the underlying knowledge as it extracted stories allowing for further interpretations of the metabolomics data mapped into the genome-scale metabolic model of yeast

L'appareil respiratoire des porcs est colonisé par plusieurs bactéries, parmi lesquelles trois espèces de mycoplasmes : Mycoplasma flocculare, Mycoplasma hyopneumoniae et Mycoplasma hyorhinis. Lors de ce doctorat, notre principal objectif était de mieux comprendre le métabolisme différentiel dans chacune des espèces à l'aide de différentes approches. Nous avons reconstruit les réseaux métaboliques complets pour toutes les souches séquencées de ces trois espèces de mycoplasmes afin d'y détecter des caractéristiques distinctes. Nous avons pu montrer que, bien que les trois espèces de mycoplasmes du porc ont des capacités métaboliques semblables, certaines différences existent qui incluent, d'une part, le catabolisme de myo-inositol et un système plus complet pour l'absorption du glycérol, et d'autre part, une large gamme de moyens d'absorption de carbohydrates chez M. hyorhinis. L'utilisation de glycérol comme source de carbone, une activité qui est absente uniquement dans M. flocculare, produit du peroxyde d'hydrogène qui est toxique, ce qui peut expliquer l'absence de pathogénicité de cette espèce. L'absorption d'un plus large éventail de sources de carbone chez M. hyorhinis peut également expliquer pourquoi cette espèce est un contaminant largement connu des cultures cellulaires. Des expériences de croissance ont montré que les milieux définis décrits pour d'autres espèces de mycoplasmes ne sont pas appropriés pour la croissance de mycoplasmes du tractues respiratoire de porcs, et que la peptone est essentielle pour le maintien de la viabilité des cellules à la fois de M. hyopneumoniae et de M. flocculare dans des milieux définis. Dans ce travail, nous proposons également de nouveaux média définis qui, in silico, sont extrêmement appropriés pour les mycoplasmes du porc. Les données de métabolomique suggèrent que même si ces espèces sont extrêmement similaires du point de vue de leurs génomes et des métabolismes, les produits et les taux de réaction diffèrent et la régulation des gènes peuvent interférer directement dans le métabolisme. Pour expliquer ces différences ainsi que d'autres décrits dans la littérature qui suggèrent que certains types de régulation de l'expression du gène existent en effet dans ces espèces, nous avons également essayé de recueillir des informations sur de nouvelles séquences promotrices. Ainsi, cette thèse servira de base pour l'étude du métabolisme différentiel et des pathologies causées par les mycoplasmes du tractus respiratoire du porc et pourra aider à proposer des façons de prévenir à l'avenir le développement des maladies associées / In this PhD thesis, we presented three main types of analyses of metabolism, and in most cases involving symbiosis: metabolic dialogue between a trypanosomatid and its symbiont, comparative analyses of metabolic networks and exploration of metabolomics data. The respiratory tract of swines is colonized by several pathogenic bacteria, among which are three mycoplasma species: Mycoplasma flocculare, Mycoplasma hyopneumoniae, and Mycoplasma hyorhinis. In this work, we created whole-genome metabolic network reconstructions for all sequenced strains from these three Mycoplasma species. Similar to other Mycoplasma models all reconstructed networks exhibit low connectivity due to the simplicity of the biological model. We were able to show that the three swine mycoplasma species have similar metabolic capabilities. Interesting metabolic differences include the myo-inositol catabolism and a more complete system for glycerol uptake in M. hyopneumoniae and a wide range of carbohydrate uptake in M. hyorhinis. Glycerol conversion to DHAP, a missing activity only in M. flocculare, produces toxic hydrogen peroxide and may explain the lack of pathogenicity of this species. The uptake of a wider range of carbon sources in M. hyorhinis may also explain why this species is a wide-known contaminant in cell cultures. Growth experiments showed that defined media described for other Mycoplasma species are not suitable for the growth of respiratory tract swine mycoplasmas and that peptone is essential for the maintenance of cell viability of both M. hyopneumoniae and M. flocculare in defined media. Metabolomic data suggests that even though these species are extremely similar from a genomic and metabolic point of views, the products and reaction rates differ and gene regulation may interfere directly in metabolism. This, in turn, may account for many aspects still unknown that influence directly different levels of pathogenicity in each of them

Le diagnostic médical, se fait traditionnellement, par l'examen des symptômes cliniques, puis en cherchant sur des prélèvements (sang, urine, biopsies, etc.) la présence (ou l'absence) simultanée des bio-marqueurs des diverses pathologies envisagées par le médecin. La recherche des bio-marqueurs se fait a l'aide d'équipements importants, dans un laboratoire d'analyse; les résultats étant communiqués au médecin, qui va les interpréter en appliquant un algorithme de diagnostic médical.Nous avons voulu regrouper dans un seul dispositif, pour une pathologie donnée, la détection des bio-marqueurs et une implémentation de l'algorithme de diagnostic approprié. La présence ou l'absence d'un bio-marqueur peut être représentée par une variable booléenne, et l'algorithme de diagnostic par une fonction booléenne complexe dont la valeur indiquera la présence de la pathologie ciblée.Notre dispositif de diagnostic sera un nano-calculateur biochimique artificiel dans lequel les informations logiques seront représentées par des métabolites et les calculs effectués par un réseau enzymatique synthétique. Pour réaliser ce calculateur, il a été nécessaire d'établir un fondement théorique des réseaux logiques enzymatiques. Nous avons ensuite utilisé cette théorie pour définir ce qu'est un circuit logique enzymatique et comment il calcule correctement la fonction booléenne associée. Pour des raisons de modularité et de réutilisabilité, nous avons décidé de concevoir des bibliothèques de portes logiques enzymatiques implémentant les opérateurs booléens de base, puis d'assembler ces briques de base pour obtenir le réseau enzymatique complet. J'ai donc conçu et développé deux outils logiciels, NetGate et NetBuild, qui vont réaliser automatiquement ces opérations.NetGate, qui va créer des bibliothèques contenant des centaines de portes logiques enzymatiques obtenues à partir de réseaux métaboliques d'organismes existants. Auparavant, il était nécessaire d'analyser manuellement ces réseaux métaboliques pour extraire chaque porte.NetBuild, qui va utiliser une bibliothèque de portes (par exemple créée par NetGate) et les assembler pour construire des circuits qui calculent une fonction booléenne donnée. Ces circuits utilisent comme entrées des métabolites spécifiques (par exemple: bio-marqueurs d'une pathologie) et produisent en sortie une espèce moléculaire facilement détectable (par colorimétrie par exemple). / The medical diagnosis is traditionally done by examining the clinical symptoms and by searching in samples (blood, urine, biopsies, etc.) for the simultaneous presence (or absence) of biomarkers of the various pathologies considered by the doctor. The search for biomarkers is conducted using large equipments in a specialised laboratory; The results being communicated to the doctor, who will then interpret them by applying a medical diagnostic algorithm.We wanted to combine in a single device, for a given disease, the detection of its biomarkers and an implementation of the appropriate diagnostic algorithm. The presence or absence of a biomarker can be represented by a boolean variable, and the diagnostic algorithm by a complex boolean function whose value indicates the presence of the targeted disease. Our diagnostic device is an artificial biochemical nano-computer in which logical information is represented by metabolites and the computations performed by a synthetic enzymatic network. To build this computer, it has been necessary to establish a theoretical basis of enzymatic logical networks. We then used this theory to define what an enzymatic logic network is, and how it computes correctly the associated boolean function. For modularity and reusability reasons, we decided to design libraries of enzymatic logic gates that implement basic boolean operators, and then to assemble these building blocks to get the complete logic enzymatic network. So, I have designed and developed two software tools, NetGate and NetBuild, which will automatically perform these operations.NetGate creates libraries containing hundreds of enzymatic logic gates obtained from the metabolic networks of living organisms. Before that, it was necessary to manually analyse these metabolic networks in order to extract each logic gate.NetBuild uses a library of logic gates (for example created using NetGate) and assembles them to build circuits that compute a given boolean function. These circuits use specific metabolites for its inputs (for example the biomarkers of a pathology) and produce a readily detectable molecular species (using colorimetry for example).

La biologie des systèmes intègre données et connaissances par des méthodes bioinformatiques, afin de mieux appréhender la physiologie des organismes. Une problématique est l’applicabilité de ces techniques aux organismes non modèles, au centre de plus en plus d’études, grâce aux avancées de séquençage et à l’intérêt croissant de la recherche sur les microbiotes. Cette thèse s’intéresse à la modélisation du métabolisme par des réseaux, et de sa fonctionnalité par diverses sémantiques basées sur les graphes et les contraintes stoechiométriques. Une première partie présente des travaux sur la complétion de réseaux métaboliques pour les organismes non modèles. Une méthode basée sur les graphes est validée, et une seconde, hybride, est développée, en programmation par ensembles réponses (ASP). Ces complétions sont appliquées à des réseaux métaboliques d’algues en biologie marine, et étendues à la recherche de complémentarité métabolique entre Ectocarpus siliculosus et une bactérie symbiotique. En s’appuyant sur les méthodes de complétion, la seconde partie de la thèse vise à proposer et implémenter une sélection de communautés à l’échelle de grands microbiotes. Une approche en deux étapes permet de suggérer des symbiotes pour l’optimisation d’un objectif donné. Elle supporte la modélisation des échanges et couvre tout l’espace des solutions. Des applications sur le microbiote intestinal humain et la sélection de bactéries pour une algue brune sont présentées. Dans l’ensemble, cette thèse propose de modéliser, développer et appliquer des méthodes reposant sur des sémantiques de graphe pour élaborer des hypothèses sur le métabolisme des organismes. / Systems biology relies on computational biology to integrate knowledge and data, for a better understanding of organisms’ physiology. Challenges reside in the applicability of methods and tools to non-model organisms, for instance in marine biology. Sequencing advances and the growing importance of elucidating microbiotas’ roles, have led to an increased interest into these organisms. This thesis focuses on the modeling of the metabolism through networks, and of its functionality using graphs and constraints semantics. In particular, a first part presents work on gap-filling metabolic networks in the context of non-model organisms. A graph-based method is benchmarked and validated and a hybrid one is developed using Answer Set Programming (ASP) and linear programming. Such gap-filling is applied on algae and extended to decipher putative interactions between Ectocarpus siliculosus and a symbiotic bacterium. In this direction, the second part of the thesis aims at proposing formalisms and implementation of a tool for selecting and screening communities of interest within microbiotas. It enables to scale to large microbiotas and, with a two-step approach, to suggest symbionts that fit the desired objective. The modeling supports the computation of exchanges, and solving can cover the whole solution space. Applications are presented on the human gut microbiota and the selection of bacterial communities for a brown alga. Altogether, this thesis proposes modeling, software and biological applications using graph-based semantics to support the elaboration of hypotheses for elucidating the metabolism of organisms.

Le terme symbiose recouvre tous types d'interactions entre espèces et peut être défini comme une association étroite d'espèces différentes vivant ensemble. De telles interactions impliquant des micro-organismes présentent un intérêt particulier pour l'agriculture, la santé, et les questions environnementales. Tous les types d'interactions entre espèces tels que le mutualisme, le commensalisme, et la compétition, sont omniprésents dans la nature et impliquent souvent le métabolisme. La libération de métabolites par des organismes dans l'environnement permet à d'autres individus de la même espèce ou de différentes espèces de les récupérer pour leur usage propre. Dans cette thèse, nous étudions comment les interactions entre espèces façonnentl'environnement. Nous examinons les questions de (i) quels sont les besoins minimaux en éléments nutritifs pour établir la croissance, et (ii) quels métabolites peuvent être échangés entre un organisme et son environnement. L'énumération de tous les ensembles minimaux stoechiométriques de précurseurs et de tous les ensembles minimaux de métabolites échangés,en utilisant des modèles complets de réseaux métaboliques, fournit un meilleur aperçu des interactions entre les espèces. Dans un environnement spatialement homogène, les métabolites qui sont libérés dans un tel environnement sont partagés par tous les individus. Le problème qui se pose alors est de savoir comment les tricheurs, les individus qui profitent des métabolites libérés sans contribuer au bien public, peuvent être exclus de la population. Ceci et d'autres configurations ont déjà été modélisées avec des approches de la théorie des jeux et de l'économie. Nous examinons comment les concepts d'ensembles minimaux de précurseurs stoechiométriques et d'ensembles minimaux de composés échangés peuvent être introduits dans ces modèles / Symbiosis, a term that brings all types of species interaction under one banner, is defined as a close association of different species living together. Species interactions that comprise microorganisms are of particular interest for agriculture, health, and environmental issues. All kinds of species interactions such as mutualism, commensalism, and competition, are omnipresent in nature and occur often at the metabolic level. Organisms release metabolites to the environment which are then taken up by other individuals of the same or of different species. In this thesis, we study how species interactions shape the environment. We examine the questions of (i) what are the minimal nutrient requirements to sustain growth, and (ii) which metabolites can be exchanged between an organism and its environment. Enumerating all minimal stoichiometric precursor sets, and all minimal sets of exchanged metabolites, using metabolic network models, provide a better insight into species interactions. In a spatially homogeneous environment, the metabolites that are released to such an environment are shared by all individuals. The problem that then arises is how cheaters, individuals that profit from the released metabolites without contributing to the public good, can be prevented from the population. This and other configurations were already modeled with approaches from game theory and economics. We examine how the concepts of minimal stoichiometric precursor sets and minimal sets of exchanged compounds can be introduced into such models

L’objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle méthode de construction de modèles métaboliques dans le contexte de la génomique comparée. Nous avons développé un outil, ab-pantograph, permettant l’inférence de modèles métabolique se basant sur la logique abductive. Pour ce faire, nous avons introduit une représentation logique de modèles métaboliques minimaux enzymatiques, puis à partir d’un modèle métabolique dit de référence, nous avons dérivé un modèle minimal enzymatique explicite accompagné d’association de gènes. Enfin, en couplant ce modèle métabolique au génome d’un organisme cible, nous inférons par abduction un modèle enzymatique pour cet organisme cible accompagné d’un ensemble d’associations de gènes, modèle que l’on veut congruent à celui que l’on aurait pu obtenir en ayant toutes les informations pour l’organisme cible.L’outil proposé, ab-pantograph, a été développé en utilisant la programmation logique par contraintes et Hyprolog. / The objective of this thesis is to propose a new method of constructing metabolic models in the context of comparative genomics. We have developed a tool, abpantograph, allowing the inference of metabolic models based on the Abductive logic. To do this, we have introduced a logical representation of minimal enzymatic metabolic models and from a metabolic model called reference, we derived an explicit enzymatic minimal model accompanied by gene association. Finally, by coupling this metabolic modele with the genome of a target organism, we infer abductively a model enzyme for this target organism accompanied by a set of gene associations, pattern one wants congruent to that which is could have obtained by having all the information to the target organism. The proposed tool, ab-pantograph, has been developed using constraint logic programming and Hyprolog.

Les lipides des microalgues et les glucides de cyanobactéries peuvent être transformés en biodiesel et en bioéthanol, respectivement. L'amélioration de la production de ces molécules doit prendre en compte les entrées périodiques (principalement la lumière) forçant le réseau métabolique de ces organismes photosynthétiques. Il est donc nécessaire de tenir compte de la dynamique du réseau métabolique en réduisant sa dimension pour assurer la maniabilité mathématique. Le but de ce travail est de concevoir une approche originale pour réduire les réseaux métaboliques dynamiques tout en conservant la dynamique de base. Cette méthode est basée sur une séparation en échelles de temps. Pour une classe de modèles de réseaux métaboliques décrits par des ODE, la dynamique des systèmes réduits est calculée à l'aide du théorème de Tikhonov pour les systèmes singulièrement perturbés. Cette approximation quasi-stationnaire coïncide avec la dynamique du réseau d'origine, avec une erreur bornée. L'approche est d'abord développée pour les systèmes de réaction pouvant être linéarisés autour d'un point de travail et forcés par des entrées continues. Ensuite, une généralisation de cette méthode est donnée pour les réseaux à réactions rapides de cinétiques de Michaelis-Menten et tout type de cinétiques lentes, prenant également en compte un nombre fini d'entrées continues externes. La méthode de réduction met en évidence une relation entre la grandeur de la concentration des métabolites et la gamme des vitesses de réaction : les métabolites consommés par les réactions rapides ont une concentration inférieure d'un ordre de grandeur à celle des métabolites consommés à faible vitesse. Cette propriété est satisfaite pour les métabolites à dynamique rapide ne se trouvant pas dans un piège de flux, concept introduit dans ce travail. Le système réduit peut être calibré avec des données expérimentales à l'aide d'une procédure d'identification dédiée basée sur la minimisation. L'approche est illustrée par un réseau métabolique de microalgues autotrophes, comprenant le métabolisme central et représentant la dynamique des glucides et des lipides. Cette approche permet de bien ajuster les données expérimentales de Lacour et al. (2012) avec la microalgue Tisochrysis lutea. Enfin, un schéma visant à optimiser la production de molécules cibles est proposé en utilisant le système réduit. / Lipids from microalgae and carbohydrates from cyanobacteria can be transformed into biodiesel and bioethanol, respectively. Enhancing the production of these molecules must account for the periodic inputs (mainly light) forcing the metabolic network of these photosynthetic organisms. It is therefore necessary to account for the dynamics of the metabolic network, while reducing its dimension to ensure mathematical tractability. The aim of this work is to design an original approach to reduce dynamic metabolic networks while keeping the core dynamics. This method is based on time-scale separation. For a class of metabolic network models described by ODE, the dynamics of the reduced systems are computed using the theorem of Tikhonov for singularly perturbed systems. This Quasi Steady State Approximation accurately coincides with the original network dynamics, with a bounded error. The approach is first developed for reaction systems that can be linearized around a working point and that are forced by external continuous inputs. Then, a generalization of this method is given for networks with fast reactions of Michaelis-Menten kinetics and any type of slow kinetics, also considering a finite number of external continuous inputs. The reduction method highlights a relation between the concentration magnitude of the metabolites and the range of the reaction rates: the metabolites that are consumed by fast reactions have concentration one order of magnitude lower than metabolites consumed at slow rates. This property is satisfied for metabolites with fast dynamics that are not in a flux trap, a concept introduced in this work. The reduced system can be calibrated with experimental data using a dedicated identification procedure based on minimization. The approach is illustrated with an autotrophic microalgae metabolic network, including the core metabolism and representing the carbohydrates and lipids dynamics. The approach efficiently fits the experimental data from Lacour et al. (2012) with the microalgae Tisochrysis lutea. Finally, a scheme to optimize the production of target molecules is proposed using the reduced system.