Détection de polluants chimiques par biocapteurs bactériens couplés à la spectroscopie Raman / Marine Bittel ; sous la direction de Gérald Thouand et de Christophe Cordella et de Marie-José Durand-Thouand

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Spectroscopie Raman

Chimiométrie

Biocapteurs

Pollution

Classification Dewey : 576

Thouand, Gérald (1965-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Cordella, Christophe (1973-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Durand-Thouand, Marie-José (1963-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Rutledge, Douglas N. (19..-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Garrigues, Philippe (1953-.... ; chimiste) (Membre du jury / opponent)

Sockalingum , Dhruvananda Ganesh (Membre du jury / opponent)

Gonçalves, Olivier (chercheur au Laboratoire GEPEA) (Membre du jury / opponent)

Ouedraogo, Gladys (19..-.... ; auteur d'une thèse de photobiologie (2000)) (Membre du jury / opponent)

Université de Nantes (1962-2021) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Université Bretagne Loire (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Génie des Procédés – Environnement – Agroalimentaire (GEPEA) (Saint-Nazaire) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : Majoritairement monoparamétriques les biocapteurs actuels sont limités en termes de sensibilité et de spécificité. Pour une analyse complète de la toxicité, ils doivent être associés afin d’en recouper les résultats. Dans ce contexte, la spectroscopie Raman offre de nouvelles perspectives. Véritables empreintes moléculaires, les spectres Raman offrent une vision multiparamétrique globale de la physiologie des échantillons biologiques observés. Basée sur l’hypothèse selon laquelle les variations moléculaires engendrées par une substance sur un microorganisme en impactent l’empreinte spectrale, cette thèse explore le potentiel de la spectroscopie Raman pour la mise en évidence de signatures spectrales d’effets toxiques donnés. Devant la richesse du signal, les étapes d’analyses sont des enjeux majeurs. Dans une première partie une méthode statistique permettant une meilleure mise en évidence des différences spectrales a été élaborée. Ces travaux ont conduit à une 1ère preuve de concept à partir de l’observation des effets de l’arsenic sur la bactérie E. coli. Pour confirmer l’aspect spécifique des signatures spectrales engendrées, l’étude est ensuite élargie à l’observation de quatre microorganismes exposés à différents types de substances (herbicide, métal…). En effet, l’analyse des spectres conduit à l’identification des macromolécules impactées par la toxicité permettant une vue d’ensemble de ses effets. Enfin, des eaux environnementales fournies par l’entreprise Tronico Vigicell (partenaire CIFRE de la thèse) sont analysées. Ces travaux s’inscrivent ainsi dans la recherche de solutions pour l’amélioration des techniques de surveillance de pollutions environnementales.

Résumé / Abstract : In the field of toxicological bioassays, the current biosensors are mostly monoparametric and limited in terms of sensitivity and specificity. A more complete toxicity analysis thus calls for combinations to cross-check the results. In this context, the latest progress in Raman spectroscopy opens new research perspectives on a fast method of observing metabolic responses against toxic agents. Indeed, Raman spectra constitute molecular fingerprints of the observed biological samples, offering a global multiparametric view of their physiology. Based on the premise that the molecular variations triggered by a substance on a microorganism affect its spectral fingerprint, this thesis explores the Raman spectroscopy potential of identifying spectral signatures of targeted toxic effects. That said, proper physiological spectral fingerprints analysis requires complex chemometric methods. In the first part of this work, a particular attention has been given to the elaboration of a statistical strategy to highlight the effects of arsenic on the E. coli bacteria. To confirm the specific aspects of the generated spectral signatures, the study has then been extended to the observation of four microorganisms exposed to different kinds of toxic substances (antibiotic, metal, pesticides, phenol compounds). Spectral analyses lead to the identification of the most impacted macromolecules, allowing evidencing of specific toxic effects. Finally, in partnership with the company Tronico Vigicell (CIFRE partner of the thesis) this approach has also been tested on environmental water samples, making this work an integral part of the search for better environmental pollution monitoring solutions.