Utilisation de sources de carbone organique chez les microalgues: analyses de données RNA-Seq

Abstract

Les microalgues sont, à l’heure actuelle, principalement utilisées en tant que source importante de biomasse et de biomolécules à haute valeur ajoutée. La croissance hétérotrophe de microalgues se déroule à l’obscurité en présence d’une source de carbone organique et gagne de plus en plus d’intérêt en industrie. En effet, elle permet notamment d’atteindre une productivité volumétrique bien supérieure à l’autotrophie. Dans ce contexte est né le projet DARKMET dont une des parties vise à obtenir une meilleure compréhension du métabolisme algal en hétérotrophie en utilisant différentes sources de carbones organiques. Pour ce faire, la microalgue rouge poly-extrémophile Galdieria sulphuraria 074W a été étudiée et sa croissance hétérotrophe a montré une différence dans sa pigmentation selon la source de carbone organique utilisée, i.e. elle reste verte-bleue en présence de glycérol et devient jaune-pâle en présence de glucose. Cette observation phénotypique intéressante nous a poussé à étudier son métabolisme hétérotrophe plus en détail et de réaliser un pipeline d’analyse complet de l’obtention de données RNA-Seq jusqu’à l’identification de gènes différentiellement exprimés. Galdieria sulphuraria 074W a donc été cultivée en hétérotrophie dans 6 conditions d’ajout de source de carbone organique différentes. Les ARNs ont été extraits et séquencés via un séquençage Illumina. La qualité des séquences ainsi obtenues a été analysée graˆce à au programme FastQC, et le logiciel Trimmomatic a permis une filtration des séquences afin d’en augmenter la qualité finale. Les séquences filtrées ont ensuite été alignées sur le génome de référence de G. sulphuraria en utilisant HiSat2 et les alignements ainsi obtenus ont été comptés grâce à Htseq-count. Enfin, des analyses statistiques ont été menées sur ces comptes grâce au package R DESeq2. Bien que les données utilisées dans ce mémoire soient très hétérogènes au sein des réplicats biologiques, le pipeline d’analyse RNA-Seq a été mené à son terme et pourra être réutilisé sur de futures données de séquençage.