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Résumé :
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La fermentation des antibiotiques est une opération compliquée gouvernée par un phénomène de non reproductibilité en fonction des conditions initiales (environnement physicochimique, qualité des matières premières, contaminations éventuelles ... ) et pourra conduire dans des cas extrêmes à une absence totale de production, donc il apparaît intéressant de progresser dans la capacité d'assurer de manière stable et reproductible un titre et un rendement en antibiotique optimaux et une productivité maximale à moindre coût. Dans ce cadre, il sera judicieux d'identifier les phénomènes-clés liés à la phase de production d'antibiotique, de pouvoir évaluer l'avancement de la réaction et quantifier la production de l'antibiotique en ligne. En outre il est a noté que lors de la fermentation et au cours des cultures de microorganismes, la biomasse est le catalyseur par lequel les substrats sont convertis en produits d'intérêt; afin de conserver les conditions optimales de production, il est nécessaire de maîtriser en temps réel l'évolution des paramètres physico-chimiques du milieu réactionnel, qui sont en interaction avec le comportement métabolique du microorganisme producteur. La question qui se pose est de savoir si la modélisation a la capacité de décrire plus précisément la biomasse, qualitativement et quantitativement, et d'identifier des conditions opératoires optimales par une approche plus cognitive et plus déductive. Dans ce contexte s'inscrit ce travail afin de répondre à ces questions et afin d'analyser et décrire les flux métaboliques causés par un stress environnemental, pour cela il est nécessaire de recourir d'une part à une étude expérimentale suivie d'une modélisation dans le but de quantifier le suivi en ligne de production d'un antibiotique, d'autre part à la simulation afin de prédire la dynamique de croissance et de production dans le cadre de conditions expérimentales significativement différentes à celles dans lesquelles il a été développé. L'étude et les modèles d'étude qui seront choisis dans cette étude s'articulent sur quelques souches d'antibiotiques produites par l'antibiotical de SAIDAL, souches utilisées pour la production de certains antibiotiques. L'objectif est donc l'étude et la modélisation du comportement de ces souches productrices d'antibiotiques en conditions de différentes concentrations en matière de carbone (source d'énergie) et d'azote. Le cahier de charges s'organise en quatre chapitres, une conclusion générale et une bibliographie: Le premier chapitre, regroupe une synthèse bibliographique relative aux antibiotiques en questions, avec un aperçu général sur les microorganismes producteurs de molécules antibiotiques, une attention toute particulière sera accordée aux caractéristiques spécifiques de ces molécules. . Le second chapitre, on aborde la fermentation, historique, définition, conditions de croissances, stoechiométrie et bilans, technologie de fermentation, principaux types de fermenteurs, différents paramètres gouvernant la cinétique de fermentation. Dans le troisième chapitre, une revue critique des travaux mentionnés dans la littérature de la fermentation des antibiotiques et les modèles utilisés par différents auteurs ainsi que les paramètres biologiques des modèles cinétiques. Le quatrième chapitre regroupe deux parties: la 1ère concerne l'étude expérimentale de quelques souches productrices d'antibiotiques au niveau du complexe ANTIBIOTICAL de SAIDAL et la ime partie traitera l'aspect de la modélisation des données relatives à la cinétique de chaque antibiotique et aux paramètres physico-chimique pertinents qui sont reliés empiriquement au temps en adoptant deux modes de modélisation: le premier utilisant le concept de corrélations empiriques, et le second s'articulant sur les bilans massiques et microbiologiques donnant ainsi le modèle physique, cette modélisation sera suivi par une validation cognitive. L'étude se termine en fin par une conclusion générale qui rassemble les résultats obtenus durant cette étude et trace les perspectives qui pourront être envisagées pour le futur.
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