L'industrie alimentaire cherche constamment à améliorer les processus de conservation des aliments. La biopréservation s’impose comme une alternative à l’utilisation de conservateurs dits «chimiques» et fait appel à des micro-organismes sélectionnés en tant que cultures protectrices pour leurs propriétés antimicrobiennes naturels. L'objectif de cette étude était de tirer profit de la diversité de Carnobacterium maltaromaticum afin d’identifier des souches capables d'inhiber la croissance du pathogène alimentaire Listeria monocytogenes. Pour cela, une méthode de typage moléculaire permettant la reconnaissance fine de souches a été établie, puis une méthode de criblage d’activités antibactériennes à robustesse élevée a été mise au point. La méthode de typage moléculaire est une méthode MLVA (Multiple-locus variable-number tandem repeat (VNTR) analysis) avec 3 loci de VNTR (VNTR-A, VNTR-B, VNTR-C) permet de discriminer 15 génotypes différents au sein d’une collection de 24 souches. Cela confirme la grande diversité génotypique et phénotypique présente au sein de la population de C. maltaromaticum et la performance de la méthode. La méthode de criblage est basée sur la réalisation d’essais de compétition à haut débit où chaque membre d’une collection de C. maltaromaticum a été co-cultivé avec une souche bioluminescente de L. monocytogenes. Il a été montré que la production de luminescence est le reflet de la croissance de L. monocytogenes en micro-culture et qu’il est ainsi possible de tester la stabilité du pouvoir antagoniste de chaque membre de la collection dans de multiples conditions de cultures différentes. Cette méthode a ainsi permis d’identifier des souches de C. maltaromaticum dont la propriété anti-L. monocytogenes est peu influencée par les conditions de cultures. Outre l’intérêt fondamental que présente cette méthode pour l’étude des interactions compétitives dans l’aliment, elle a permis d’identifier des souches présentant un fort potentiel de valorisation dans le domaine de la biopréservation alimentaire / The food industry is constantly seeking to improve food preservation processes. Biopreservation imposes itself as an alternative to the use of chemical preservatives and involves micro-organisms selected as protective cultures for their natural antimicrobial properties. The aim of this study was to benefit from the diversity of Carnobacterium maltaromaticum in order to identify strains capable of inhibiting the growth of Listeria monocytogenes, a food-borne pathogen. For this purpose, a molecular typing method that enables fine strain identification has been established, then a method of screening of antibacterial activities with high robustness has been developed. The molecular typing method is a MLVA (Multiple-locus variable-number tandem repeat (VNTR) analysis) with 3 VNTR loci (VNTR-A, VNTR-B, VNTR-C). It allowed to discriminate 15 different genotypes among a collection of 24 C. maltaromaticum strains. These results confirmed the high strain diversity within this species and showed the high performance of this method. The screening method is based on high throughput competition assays where each member of a collection of C. maltaromaticum strains was co-cultivated with a bioluminescent strain of L. monocytogenes. It was established that the bioluminescence of this strains is highly correlated to bacterial growth in micro-cultures, indicating that it is possible to investigate the stability of antagonistic properties of each collection member under multiple different culture conditions. The use of this method allowed to identify C. maltaromaticum strains with bioprotection properties that are poorly influenced by culture conditions. Besides the fundamental interest of this method for investigations of competitive interactions in food, it allowed to identify strains with high potential for bioprotection applications
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LORR0230 |
| Date | 12 December 2016 |
| Creators | El Kheir, Sara |
| Contributors | Université de Lorraine, Université libanaise, Junelles, Anne-Marie, Taha, Samir |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | English |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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