Mesure en ligne par spectroscopie Raman appliquée à un photobioréacteur de microalgues

Les microalgues représentent une source de matières premières prometteuse pour l industrie. Le suivi de bioprocédé algal est réalisé sur l environnement extracellulaire en routine par des outils analytiques robustes mais monoparamétriques. L étude de la cellule ellemême permet d obtenir l ensemble d...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Lieutaud Christopher (Auteur), Thouand Gérald (Directeur de thèse), Gonçalves Olivier (Directeur de thèse), Wielgosz-Collin Gaëtane (Directeur de thèse), Hellio Claire (Membre du jury), Marc Annie (Membre du jury), Michaud Philippe (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), Sciences de l'ingénierie et des systèmes Nantes Université (Ecole doctorale associée à la thèse), Génie des Procédés Environnement Agroalimentaire (GEPEA) Saint-Nazaire (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Mesure en ligne par spectroscopie Raman appliquée à un photobioréacteur de microalgues / Christopher Lieutaud; sous la direction de Gérald Thouand et de Olivier Gonçalves et de Gaëtane Wielgosz-Collin
Publié : 2019
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Génie des procédés : Nantes : 2019
Sujets :
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314 |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Nantes) 
314 |a Partenaire(s) de recherche : Génie des Procédés Environnement Agroalimentaire (GEPEA) (Saint-Nazaire) (Laboratoire) 
314 |a Autre(s) contribution(s) : Claire Hellio, Annie Marc, Philippe Michaud (Membre(s) du jury) 
328 0 |b Thèse de doctorat  |c Génie des procédés  |e Nantes  |d 2019 
330 |a Les microalgues représentent une source de matières premières prometteuse pour l industrie. Le suivi de bioprocédé algal est réalisé sur l environnement extracellulaire en routine par des outils analytiques robustes mais monoparamétriques. L étude de la cellule ellemême permet d obtenir l ensemble des informations de la bioréaction mais fait appel à des méthodes analytiques destructives qui nécessitent la préparation d un échantillon. Ce projet propose de compléter ces méthodes classiques par une approche de spectroscopie Raman non invasive, en permettant de suivre les étapes physiologiques à tout moment d une croissance à partir d un spectre Raman. Cette méthode optique fournit des empreintes spectrales correspondant à la composition chimique intracellulaire. L analyse de Chlamydomonas reinhardtii par spectroscopie Raman a permis de créer une banque de données spectrales caractéristique de ses trois états physiologiques. Cette preuve de concept a permis d interroger en aveugle la banque de données pour aboutir à des prédictions de 89,2 %. Ces études ont été validées par des outils de transcriptomique. Une seconde démarche a par la suite ciblé un défi technologique. Le suivi en ligne par spectroscopie Raman de la croissance de Parachlorella kessleri a été réalisé. Cette étude a permis de suivre la bioproduction de lipides et de discriminer quatre phases physiologiques au cours de la croissance, avec des taux de prédiction de 84.9%. Ces travaux s inscrivent dans la recherche et le développement de solutions de monitoring de bioprocédés industriels de microalgues. 
330 |a Microalgae represent a promising source of raw materials for industry. Algal bioprocesses monitoring is commonly carried out on the extracellular environment using robust but monoparametric analytical tools. The study of the cell itself provides all the information on bioreaction but uses destructive analytical methods which require the preparation of a sample. This project proposes to complement these classical methods with a non-invasive Raman spectroscopy approach, allowing the physiological stages, at any time of growth, to be monitored from a Raman spectrum. This optical method provides spectral fingerprints corresponding to the intracellular chemic al composition. Analysis of Chlamydomonas reinhardtii performed through Raman spectroscopy allowed to build a spectral database characterizing its three physiological stages. This proof of concept allowed to query via single blind trial the database leading to predictions of 89.2%. These studies have been validated by transcriptomic tools. Furthermore, a second approach targeted a technological challenge. Online monitoring by Raman spectroscopy of the growth of Parachlorella kessleri was carried out. This study monitored lipid bioproduction and discriminated four physiological stages throughout the growth, with prediction rates of 84.9%. This work is part of the research and development of monitoring solutions for industrial bioprocesses of microalgae. 
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