Il existe une forte demande de l'industrie pour des technologies permettant de réduire la teneur en alcool des vins. Bien que des levures à faible rendement alcool aient été développées par ingénierie génétique, les approches non-OGM sont aujourd'hui largement privilégiées. Nous avons mis en œuvre et comparé différentes stratégies d'évolution adaptative, à partir d'une souche œnologique commerciale, afin de réorienter le flux carboné vers la formation de glycérol aux dépens de l'éthanol. Après 200 générations en conditions de stress salin, nous avons obtenu des souches évoluées présentant une augmentation de la production de glycérol de 50 à 70 %, capables de diminuer de 0,45 à 0,80 % (v/v) la teneur en alcool de vins naturels ou synthétiques. Cette réorientation s'accompagne d'une accumulation de succinate et de 2,3-butanediol et d'une réduction de la vitesse fermentaire. Les mutants ont une survie accrue en conditions de stress salin et carence en glucose. Afin d'identifier les mécanismes sous-jacents, nous avons réalisé des analyses du transcriptome, du métabolome (exo- et endo-) et du génome des souches évoluées. Nous avons montré que le phénotype des mutants n'est pas dû à une dérégulation ou à des mutations des gènes de la voie de synthèse du glycérol mais à de larges modifications du métabolisme carboné, énergétique et redox. Le génome des souches évoluées présente des pertes d'hétérozygotie qui pourraient contribuer au phénotype observé. L'étude génétique d'une souche évoluée montre une origine multigénique des traits métaboliques. Une analyse de cartographie de QTL en utilisant une approche « bulk sequencing » a été initiée pour identifier les mutations impliquées dans le caractère fort glycérol/faible éthanol. Ces travaux ont ainsi permis de développer et caractériser des souches œnologiques faibles productrices d'alcool et de fournir un cadre pour l'identification des bases moléculaires impliquées.Mots-clefs : S. cerevisiae, fermentation œnologique, évolution adaptative, éthanol, glycérol, transcriptome, métabolome, génome. / There is a strong demand from the industry for technologies to reduce the alcohol content of wine. Although low-alcohol yield yeasts have been developed by genetic engineering, GMO-free approaches are now widely preferred. We have implemented and compared different strategies for adaptive evolution to redirect the carbon flux towards glycerol formation at the expense of ethanol. After 200 generations salt stress conditions, we obtained evolved strains with glycerol production increased by 50 to 70%, able to decrease from 0.45 to 0.80% (v/v) the alcohol content of natural or synthetic wines. This shift is accompanied by an accumulation of succinate and 2,3-butanediol and a reduced fermentation rate. Mutants also exhibit a better survival under salt stress and glucose restriction conditions. To identify the underlying mechanisms, we analysed the transcriptome, metabolome (endo- and exo-) and genome of the evolved strains. We showed that the evolved phenotype is not due to deregulation or mutations of genes of involved in the glycerol synthesis pathway but to major changes in carbon, energy and redox metabolism. The genome of the evolved strains revealed loss of heterozygosity which could contribute to the observed phenotype. The genetic study of an evolved strain shows that the metabolic traits are under multigenic control. A QTL mapping analysis using a "bulk sequencing" approach was initiated to identify mutations involved in the high glycerol/low ethanol trait. This work has enabled the development and characterization of low alcohol wine yeast strains and has provided a framework for the identification of the underlying molecular bases.Key-words: S. cerevisiae, wine fermentation, adaptative evolution, ethanol, glycerol, transcriptome, metabolome, genome.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013NSAM0009 |
Date | 23 April 2013 |
Creators | Tilloy, Valentin |
Contributors | Montpellier, SupAgro, Dequin, Sylvie |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French, English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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