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Whole genome sequencing to decipher the resistome of clinical multidrug-resistant bacteria / Le séquençage de génomes de bactéries multi résistantes d’intérêt clinique pour définir leur résistome

WGS permet d'analyser et de déchiffrer l'étude de résistances de bactéries multirésistantes(MDR), en comprenant les différents mécanismes de résistance, les annuaires génétiques. Au cours de ma thèse de doctorat, j'ai réalisé: 1 revue de la littérature sur l'utilisation de nouveaux outils de diagnostic contemporains et les capacités dans la détection des foyers dans les maladies infectieuses causées par MDR. L'identification et l'analyse de résistances de bactéries multirésistantes Comme étant des Shewanellalgae, normalement de l'environnement marin, dans notre cas une souche clinique isolée du lavage bronchoalvéolaire d'un patient hospitalis avec pneumonie et Chryseobacteriumin dologenes, isolé d'une fibrose kystique du patient. Dans cette analyse, nous pouvons montrer que les bactéries environnementales telles que les S.algae peuvent être un réservoir de gènes de résistance aux antibiotiques. L'analyse exhaustive de ces bactéries a montré leur capacité à s'adapter à leurs écosystèmes, y compris l'acquisition de nouveaux éléments génétiques par transfert latéral de gènes. La détection des gènes impliqués dans la synthèse de peptides synthetasenon ribosomale et de polycétide synthétase peut avoir un rôle dans leur capacité à survivre dans des environnements hostiles tels que le tractus respiratoire des patients atteints de fibrose kystique ou leur présence chez des patients ayant subi plusieurs antibiotiques. Nous avons réalisé une analyse standardisée «insilico» afin de déterminer la résistance de ces bactéries et la présence de métabolites secondaires associés aux bactériocines et aux NRPS/PKS. L'application du NTS pour le séquençage du génome bactérien de nouvelles espèces bactériennes isolées dans le microbiome humain nous a permis de développer une plateforme capable d'analyser ces nouvelles espèces dans les 48heures. Ce travail permet de mieux comprendre la biodiversité des bactéries isolées dans le microbiome humain. / Theuse of WG Sallows to analyze and to decipherthe study of resistome of Multi Drug Resistant bacteria (MDR), understanding the different resistance mechanisms, genetic directories and their dissemination mechanisms at global level. During them y thesis I have achieved: 1. A literature review on the use of new contemporary diagnostic tools and capabilities in detecting out breaksin infectious diseases caused by MDR. 2: The identification and the analysis of resistome of multidrug resistant bacteria from clinical isolates suchasShewanellaalgae, normally marine environmental, in our case clinical strain isolated from the broncho alveolar lavage of a hospitalized patient with pneumonia and Chryseobacteriumin dologenes, isolated from a patient cysticfibrosis. In this analysis, we can show that environment albacteria suchas S.algae can be a reservoir of antibiotic resistance genes. The exhaustive analysis of these bacteria showed their ability to a dapttotheirecosystemsincludingtheacquisitionofnewgeneticelementsbylateralgenetransfer. The detection of genes in volved in the synthesis of nonribosomal peptide synthetase and polyketide synthases may have a role in their ability to survive in hostile environments suchas therespiratorytractofCFpatients or their presence inpatients having suffered multipleofantibiotic. 3:In this work,through theuse of the NTS onnew bacterial species isolated from human microbiome,we have a chieveda standardized analysis"insilico"to determine there sistome of these bacteria and the presence of secondary metabolites associated bacteriocins and the NRPS/PKS. The application of the NTS for sequenc in go bacterial genome of new bacterial species isolated in the human microbiome, allowe dus to develop a platform capable of analyzing the senew species within 48

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016AIXM5068
Date15 December 2016
CreatorsCimmino, Teresa
ContributorsAix-Marseille, Rolain, Jean-Marc
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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