par Huet, Antoine 
Président du jury Kinnaert, Michel
Promoteur Bogaerts, Philippe
Publication Non publié, 2026-02-09
Président du jury Kinnaert, Michel
Promoteur Bogaerts, Philippe
Publication Non publié, 2026-02-09
Thèse de doctorat
| Résumé : | Saccharomyces cerevisiae, also commonly known as baker's yeast, is a jack of all trades of modern bioindustries due to its versatility, ease of cultivation, and well-known genetics. It is not only a model organism, but it also plays a critical role in a wide range of industrial processes, especially in the food, alcoholic beverages, and biofuel production where its robust fermentative capabilities make it indispensable. Improving efficiency in industry is an everlasting objective. In the agri-food industry, it is essential to reach high cell viability rate when forming dry yeast. However, this is not a trivial matter. During the various processing steps, yeast cells are exposed to a variety of stress-inducing environments, increasing mortality rates. Classical examples are a culture medium being hypertonic leading to osmotic stress, accumulation of extracellular metabolites such as ethanol which can prove toxic for the cells, and high temperature variations during drying processes. Several studies have shown that the intracellular accumulation of a specific disaccharide, trehalose, a sugar naturally synthesized in plants, insects and yeasts, enhances the resistance to theses stresses and improves viability and therefore yields in industrial bioprocesses. Additionally, the accumulation of glycogen, another reserve carbohydrate, plays an important role in increasing yeast stress tolerance. Like trehalose, glycogen serves as an energy store for the yeast cells. Having such resources at hand, cells can access different pools of carbon sources and energy depending on the situation. Therefore, by accumulating both trehalose and glycogen yeast cells can better withstand harsh industrial conditions, ensuring improved viability and productivity. Mathematical models applied to bioprocesses are interesting industrial tools as they predict the evolution of a system, such as a yeast fed-batch culture, and can be used to optimize and control the culture in order to reach set expectations. In this thesis, several macroscopic models are built that predict the growth of a S. cerevisiae fed-batch culture and the dynamics of intracellular trehalose and glycogen. Mass balances for each component are expressed through ordinary differential equations or delayed-differential equations. Different mathematical formalisms are used to express the various kinetic rates, ranging from extended Monod factors to generalized kinetic laws. The resulting models are then used for model-based optimization studies through a control vector parametrization approach, focusing on the maximization of various criteria: final biomass concentration, and final intracellular trehalose and glycogen concentrations. A Monte Carlo analysis is conducted on the final optimization studies to assess the sensitivity of the optimization results to parametric uncertainty. Different strategies for optimizing and controlling S. cerevisiae fed-batch cultures emerge from these results and are presented with their particularities. |
| Saccharomyces cerevisiae, aussi communément appelée levure de boulanger, est une véritable pierre angulaire des bio-industries modernes en raison de sa polyvalence, de sa facilité de culture et de sa génétique bien connue. Non seulement elle constitue un organisme modèle, mais elle joue également un rôle critique dans un large éventail de processus industriels, notamment dans l'agroalimentaire, les boissons alcoolisées et la production de biocarburants, où ses robustes capacités fermentaires la rendent indispensable. L'amélioration de l'efficacité industrielle est un objectif permanent. Dans l'industrie agroalimentaire, il est essentiel d'atteindre un taux de viabilité cellulaire élevé lors de la production de levure sèche. Cependant, cette tâche n'est pas triviale. Au cours des différentes étapes de transformation, les cellules de levure sont exposées à divers stress environnementaux, ce qui augmente les taux de mortalité des cellules. Des exemples classiques incluent un milieu de culture hypertonique menant à un stress osmotique, l'accumulation de métabolites extracellulaires tels que l'éthanol pouvant s'avérer toxiques pour les cellules, ainsi que de fortes variations de température durant les processus de séchage. Plusieurs études ont démontré que l'accumulation intracellulaire d'un disaccharide spécifique, le tréhalose (un sucre naturellement synthétisé par les plantes, les insectes et les levures), renforce la résistance à ces stress, améliorant ainsi la viabilité et, par conséquent, les rendements des bioprocédés industriels. De plus, l'accumulation de glycogène, un autre glucide de réserve, joue un rôle important dans l'augmentation de la tolérance au stress de la levure. Tout comme le tréhalose, le glycogène sert de réserve énergétique pour les cellules. Disposant de telles ressources, les cellules peuvent accéder à différents réservoirs de carbone et d'énergie selon la situation. Ainsi, en accumulant à la fois du tréhalose et du glycogène, les levures peuvent mieux résister aux conditions industrielles difficiles, assurant une viabilité et une productivité accrues. Les modèles mathématiques appliqués aux bioprocédés constituent des outils industriels intéressants car ils prédisent l'évolution d'un système, tel qu'une culture de levure en fed-batch, et peuvent être utilisés pour optimiser et contrôler la culture afin d'atteindre les objectifs fixés. Dans cette thèse, plusieurs modèles macroscopiques sont construits pour prédire la croissance d'une culture de S. cerevisiae en fed-batch ainsi que la dynamique intracellulaire du tréhalose et du glycogène. Les bilans de matière pour chaque composant sont exprimés par des équations différentielles ordinaires ou des équations différentielles avec délais. Différents formalismes mathématiques sont utilisés pour exprimer les diverses vitesses cinétiques, allant des facteurs de Monod étendus aux lois cinétiques généralisées. Les modèles résultants sont ensuite utilisés pour des études d'optimisation basées sur le modèle via une approche de paramétrisation du vecteur de commande, en se concentrant sur la maximisation de divers critères : la concentration finale de biomasse et les concentrations finales intracellulaires de tréhalose et de glycogène. Une analyse de Monte-Carlo est menée sur les études d'optimisation finales pour évaluer la sensibilité des résultats face à l'incertitude paramétrique. Différentes stratégies pour l'optimisation et le contrôle des cultures de S. cerevisiae en fed-batch émergent de ces résultats et sont présentées avec leurs particularités. |
