{"id":3926,"date":"2020-04-11T09:32:26","date_gmt":"2020-04-11T09:32:26","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress-theme.spider-themes.net\/docly\/docs\/rogan-wordpress-theme-documentation\/blocks\/table\/"},"modified":"2026-01-26T12:27:36","modified_gmt":"2026-01-26T12:27:36","slug":"table","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/index.php\/docs\/docly-documentation\/content\/table\/","title":{"rendered":"Mod\u00e8les d&#8217;allocation des ressources : th\u00e9orie et applications en biotechnologie microbienne"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Points forts<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les mod\u00e8les d&#8217;allocation des ressources fournissent un cadre th\u00e9orique pour guider l&#8217;optimisation.<\/li>\n\n\n\n<li>Diff\u00e9rents mod\u00e8les d&#8217;allocation des ressources sont expliqu\u00e9s et leur applicabilit\u00e9 est examin\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n<li>Les contraintes qui limitent les objectifs d&#8217;optimisation d\u00e9pendent du contexte et des conditions.<\/li>\n\n\n\n<li>Le concept d&#8217;efficacit\u00e9 du prot\u00e9ome est abord\u00e9 dans le contexte du m\u00e9tabolisme de d\u00e9bordement.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les cellules sauvages allouent leurs ressources limit\u00e9es \u00e0 l&#8217;expression de prot\u00e9ines essentielles \u00e0 leur croissance et \u00e0 leur survie dans leur environnement naturel. \u00c0 l&#8217;inverse, la biotechnologie vise \u00e0 maximiser des indicateurs cl\u00e9s de performance tels que le rendement, la productivit\u00e9 ou le titre. Cependant, cette maximisation se heurte in\u00e9vitablement \u00e0 des contraintes physiques, biochimiques, g\u00e9n\u00e9tiques et \u00e9volutives, engendrant des compromis entre des objectifs concurrents. Un d\u00e9fi majeur de la biotechnologie microbienne consiste donc \u00e0 aligner le comportement cellulaire sur les objectifs de production, ce qui peut \u00eatre r\u00e9alis\u00e9 en manipulant les conditions de culture et les strat\u00e9gies d&#8217;allocation des ressources intracellulaires gr\u00e2ce \u00e0 une ing\u00e9nierie m\u00e9tabolique cibl\u00e9e ou \u00e0 l&#8217;\u00e9volution adaptative en laboratoire. Les mod\u00e8les d&#8217;allocation des ressources fournissent un cadre th\u00e9orique permettant de comprendre et d&#8217;orienter ces efforts d&#8217;optimisation. Dans cet article, nous passons en revue l&#8217;\u00e9tat actuel de la mod\u00e9lisation de l&#8217;allocation des ressources, incluant les outils, les m\u00e9thodes et les fondements th\u00e9oriques, et nous discutons de leurs applications actuelles en biotechnologie microbienne.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9sum\u00e9 graphique<br><\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"956\" height=\"432\" src=\"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6450\" style=\"width:427px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31.png 956w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31-300x136.png 300w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31-768x347.png 768w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31-20x9.png 20w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31-32x14.png 32w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.06.31-600x271.png 600w\" sizes=\"(max-width: 956px) 100vw, 956px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"sect0020\">Pourquoi s&#8217;int\u00e9resser \u00e0 l&#8217;allocation des ressources en biotechnologie ?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La plupart des cellules adaptent leur composition cellulaire et l&#8217;expression de leurs prot\u00e9ines en fonction de leur environnement. L&#8217;accumulation de donn\u00e9es et de th\u00e9ories a permis d&#8217;\u00e9tablir un cadre d&#8217;allocation (optimale) des ressources pour expliquer et pr\u00e9dire la r\u00e9ussite des adaptations cellulaires, en tenant compte des co\u00fbts et des b\u00e9n\u00e9fices li\u00e9s \u00e0 l&#8217;am\u00e9lioration de la fitness, qui, chez les micro-organismes, correspond au taux de croissance moyen\u00a0&lt;sup>\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib1\">1,2\u00a0<\/a><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib2\">&lt;\/sup><\/a>\u00a0. Cependant, pour les applications biotechnologiques, les indicateurs de performance pertinents concernent g\u00e9n\u00e9ralement le rendement, la productivit\u00e9 et le titre d&#8217;un produit, ce qui d\u00e9tourne les ressources de la formation et de la croissance de la biomasse. Par cons\u00e9quent, les objectifs \u00e9volutifs de la cellule ne correspondent pas n\u00e9cessairement \u00e0 ceux de l&#8217;application, ce qui engendre des compromis et peut conduire \u00e0 une perte de fitness, une stabilit\u00e9 r\u00e9duite des souches modifi\u00e9es, des effets pl\u00e9iotropiques ou une diminution du rendement du produit par rapport \u00e0 la biomasse.On peut distinguer diff\u00e9rents types de co\u00fbts li\u00e9s aux ressources\u00a0: la charge prot\u00e9ique est li\u00e9e \u00e0 l\u2019expression des prot\u00e9ines, tandis que la charge m\u00e9tabolique est li\u00e9e \u00e0 la consommation de ressources m\u00e9taboliques telles que les pr\u00e9curseurs de carbone ou l\u2019ATP. Un exemple de charge prot\u00e9ique, connu depuis les ann\u00e9es\u00a01950, est l\u2019expression de prot\u00e9ines h\u00e9t\u00e9rologues qui r\u00e9duit directement le taux de croissance et peut entra\u00eener un m\u00e9tabolisme de d\u00e9bordement\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib3\">[3]<\/a>\u00a0, un ph\u00e9nom\u00e8ne qui, curieusement, est g\u00e9n\u00e9ralement observ\u00e9 \u00e0 des taux de croissance \u00e9lev\u00e9s. \u00c9tant donn\u00e9 que, chez les bact\u00e9ries, la densit\u00e9 prot\u00e9ique est souvent constante quelles que soient les conditions\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib4\">[4]<\/a>\u00a0, l\u2019expression de prot\u00e9ines h\u00e9t\u00e9rologues remplace d\u2019autres prot\u00e9ines sans co\u00fbt m\u00e9tabolique suppl\u00e9mentaire, sauf si la composition en acides amin\u00e9s s\u2019\u00e9carte de la moyenne. Les prot\u00e9ines s\u00e9cr\u00e9t\u00e9es, en revanche, engendrent une charge pour la machinerie de synth\u00e8se prot\u00e9ique, ainsi qu\u2019une charge m\u00e9tabolique, mais n\u2019occupent pas d\u2019espace prot\u00e9ique dans la cellule elle-m\u00eame. Les produits non cataboliques, c\u2019est-\u00e0-dire les produits dont la synth\u00e8se n\u00e9cessite de l\u2019ATP, tels que les mol\u00e9cules plus volumineuses\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib5\">[5]<\/a>\u00a0, imposent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 la fois une charge prot\u00e9ique due aux enzymes exprim\u00e9es de mani\u00e8re h\u00e9t\u00e9rologue et une consommation suppl\u00e9mentaire d\u2019ATP et de m\u00e9tabolites.Aujourd&#8217;hui, nous disposons d&#8217;une vision beaucoup plus quantitative et pr\u00e9cise des compromis r\u00e9sultant d&#8217;objectifs concurrents, notamment pour des organismes mod\u00e8les tels que\u00a0<em>*E. coli*<\/em>\u00a0et\u00a0<em>*S. cerevisiae*\u00a0<\/em><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib8\">.<\/a>\u00a0Ces avanc\u00e9es sont largement dues aux mod\u00e8les informatiques, gr\u00e2ce \u00e0 la disponibilit\u00e9 croissante d&#8217;outils et de m\u00e9thodes\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib6\">&lt;sup><\/a>\u00a06,7,8\u00a0&lt;\/sup>\u00a0. L&#8217;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#box0005\">encadr\u00e9 1<\/a>\u00a0pr\u00e9sente les principes de base, et le\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#tbl0005\">tableau 1 offre une vue d&#8217;ensemble des approches actuelles, de leurs hypoth\u00e8ses, de\u00a0<\/a><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib7\">leurs<\/a>\u00a0limites et de leurs applications.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Case 1 Mod\u00e8les et th\u00e9ories de l&#8217;allocation des ressources.Dans les mod\u00e8les d&#8217;allocation des ressources, l&#8217;allocation du prot\u00e9ome est \u00e9tudi\u00e9e dans le cadre d&#8217;un budget prot\u00e9ique contraint, avec une fraction prot\u00e9ique donn\u00e9e ind\u00e9pendante de la croissance et une r\u00e9partition de la fraction restante entre diff\u00e9rents processus cellulaires (mod\u00e8les \u00e0 gros grains) ou des prot\u00e9ines individuelles (mod\u00e8les bas\u00e9s sur pcGEM), voir\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#fig0005\">Figure 1.<\/a>\u00a0Les principales diff\u00e9rences entre les approches sont (i) les mod\u00e8les lin\u00e9aires bas\u00e9s sur des contraintes par rapport aux mod\u00e8les cin\u00e9tiques ; et (ii) les mod\u00e8les bas\u00e9s sur des donn\u00e9es\/lois de croissance ph\u00e9nom\u00e9nologiques ou sur l&#8217;optimisation.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"513\" src=\"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-1024x513.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6452\" style=\"width:401px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-1024x513.png 1024w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-300x150.png 300w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-768x385.png 768w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-20x10.png 20w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-32x16.png 32w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1-600x301.png 600w, https:\/\/sahelib.atatec-design.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Capture-decran-2025-12-12-a-11.08.59-1.png 1174w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\">Figure 1.\u00a0Allocation\u00a0<br>du prot\u00e9ome selon deux approches\u00a0: l\u2019une ph\u00e9nom\u00e9nologique (bas\u00e9e sur les lois de croissance) (en haut), o\u00f9 les secteurs du prot\u00e9ome sont consid\u00e9r\u00e9s comme un ensemble, et l\u2019autre \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du g\u00e9nome (en bas), o\u00f9 chaque prot\u00e9ine est mod\u00e9lis\u00e9e s\u00e9par\u00e9ment, mais peut \u00eatre assign\u00e9e \u00e0 un secteur du prot\u00e9ome. Dans les deux cas, le secteur Q (prot\u00e9ines non utilis\u00e9es) est fixe, tandis que les secteurs R (fraction ribosomique) et P (prot\u00e9ines favorisant la croissance) varient selon les conditions. La formulation math\u00e9matique principale est indiqu\u00e9e, avec\u00a0<em>m<\/em>\u00a0le taux de croissance,\u00a0<em>J\u00a0<\/em><sub><em>&lt;sub>R&lt;\/sub><\/em><\/sub>\u00a0le flux ribosomique,\u00a0<em>k<\/em>\u00a0la constante de vitesse ph\u00e9nom\u00e9nologique,\u00a0<em>f<\/em>\u00a0la fraction du prot\u00e9ome,\u00a0<em>e<\/em>\u00a0la concentration enzymatique et\u00a0<em>h<\/em>\u00a0la saturation de l\u2019enzyme.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>M\u00e9thode<\/th><th>Hypoth\u00e8ses<\/th><th>Avantages<\/th><th>Limites<\/th><th>Applications<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Lois de croissance \/ mod\u00e8les ph\u00e9nom\u00e9nologiques<\/td><td>Flux proportionnel \u00e0 l&#8217;allocation\/l&#8217;investissement<\/td><td>Des solutions analytiques sont disponibles selon la mise en \u0153uvre&nbsp;; une logique dynamique\/r\u00e9glementaire peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e.<\/td><td>\u00c0 gros grains ; explicatif, non exploratoire<\/td><td>Aper\u00e7u fondamental des strat\u00e9gies r\u00e9glementaires (connues)<\/td><\/tr><tr><td>Auto-r\u00e9plicateurs<\/td><td>Optimisation du taux de croissance ; croissance \u00e9quilibr\u00e9e<\/td><td>La cin\u00e9tique \u00e9tant prise en compte, la dynamique intracellulaire peut \u00e9galement l&#8217;\u00eatre.<\/td><td>\u00c0 granularit\u00e9 grossi\u00e8re ; explicatif, non exploratoire ; n\u00e9cessite une optimisation<\/td><td>Aper\u00e7u fondamental des strat\u00e9gies r\u00e9glementaires (connues)<\/td><\/tr><tr><td>Mod\u00e8les \u00e0 contraintes enzymatiques (EC)<\/td><td>Limite sup\u00e9rieure du flux fix\u00e9e par Vmax = kcat [&nbsp;<em>e<\/em>&nbsp;] ; optimisation du taux de croissance ; croissance \u00e9quilibr\u00e9e<\/td><td>\u00c0 l&#8217;\u00e9chelle du g\u00e9nome&nbsp;; pr\u00e9dictions am\u00e9lior\u00e9es de l&#8217;analyse de la fonctionnelle de la densit\u00e9 (FBA)&nbsp;; contraintes suppl\u00e9mentaires, toutes lin\u00e9aires (calcul rapide)<\/td><td>D\u00e9pend de param\u00e8tres cin\u00e9tiques (incertains) ; n\u00e9cessite une optimisation<\/td><td>Int\u00e9gration des donn\u00e9es prot\u00e9omiques ; pr\u00e9diction des strat\u00e9gies m\u00e9taboliques<\/td><\/tr><tr><td>Mod\u00e8les ME, RBA et PC<\/td><td>Voir le mod\u00e8le EC, ainsi qu&#8217;une prise en compte explicite de la synth\u00e8se prot\u00e9ique<\/td><td>Aucune donn\u00e9e omique requise, mais pr\u00e9dite<\/td><td>Voir le mod\u00e8le EC&nbsp;; introduit des relations non lin\u00e9aires (plus co\u00fbteux en calcul)<\/td><td>Strat\u00e9gie r\u00e9glementaire compl\u00e8te \/ analyse co\u00fbts-avantages pour une croissance \u00e9quilibr\u00e9e<\/td><\/tr><tr><td>pcGEM dynamiques<\/td><td>Voir ME, RBA, PC, mais sans croissance \u00e9quilibr\u00e9e<\/td><td>Conditions dynamiques (ex. p\u00e9riodes d&#8217;abondance\/de disette), r\u00e9gulation spatio-temporelle (ex. cycle cellulaire)<\/td><td>Voir les mod\u00e8les ME, RBA et PC&nbsp;; calculs co\u00fbteux<\/td><td>Strat\u00e9gie r\u00e9glementaire compl\u00e8te \/ analyse co\u00fbts-avantages en contexte dynamique<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"sect0025\">Sur la nature des ressources et des contraintes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les ressources proviennent en d\u00e9finitive des nutriments, et les cellules r\u00e9pondent par l&#8217;expression du r\u00e9pertoire prot\u00e9ique qui utilise ces nutriments pour cro\u00eetre et synth\u00e9tiser des produits. Le taux de croissance \u00e9tant limit\u00e9, il existe n\u00e9cessairement des contraintes, en fin de compte, au niveau de l&#8217;expression des prot\u00e9ines, qui sont la cible de l&#8217;\u00e9volution. D&#8217;autres contraintes, telles que la taille cellulaire, les limitations de diffusion et d&#8217;autres contraintes thermodynamiques, cin\u00e9tiques et g\u00e9n\u00e9tiques, peuvent g\u00e9n\u00e9ralement \u00eatre reformul\u00e9es en termes de contraintes sur l&#8217;expression des prot\u00e9ines\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib1\">[1]<\/a>\u00a0.La question de savoir quelles contraintes sont \u00ab actives \u00bb, c\u2019est-\u00e0-dire celles qui limitent l\u2019objectif de la cellule (ou du biotechnologiste), est cruciale et d\u00e9pend des conditions de croissance sp\u00e9cifiques. Par exemple, dans le cas d\u2019un ch\u00e9mostat \u00e0 limitation de carbone et \u00e0 faible taux de dilution, l\u2019expression du syst\u00e8me de transport concern\u00e9 limite la disponibilit\u00e9 du carbone\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib9\">[9]<\/a>\u00a0et donc la croissance. Il ne s\u2019agit probablement pas d\u2019une contrainte directe li\u00e9e, par exemple, \u00e0 l\u2019espace membranaire, car les exp\u00e9riences d\u2019\u00e9volution en laboratoire montrent g\u00e9n\u00e9ralement une r\u00e9gulation positive de ces syst\u00e8mes de transport. La croissance et la production sont d\u00e9termin\u00e9es par la quantit\u00e9 de carbone disponible. En termes de mod\u00e9lisation, il s\u2019agit d\u2019un r\u00e9gime limit\u00e9 par les nutriments\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib10\">[10]<\/a>\u00a0, voir\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#fig0005\">Figure 1<\/a>\u00a0(notez que plusieurs nutriments peuvent \u00eatre limitants\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib11\">[11]<\/a>\u00a0), o\u00f9 des strat\u00e9gies \u00e0 haut rendement sont pr\u00e9dites et observ\u00e9es. Dans ce r\u00e9gime de culture en milieu limit\u00e9 en nutriments, g\u00e9n\u00e9ralement obtenu par des cultures en fed-batch \u00e0 faible concentration de glucose\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib3\">[3]<\/a>\u00a0, la surexpression de prot\u00e9ines h\u00e9t\u00e9rologues ou de prot\u00e9ines de r\u00e9sistance au stress n&#8217;entra\u00eene qu&#8217;un faible co\u00fbt adaptatif, la croissance \u00e9tant alors limit\u00e9e par l&#8217;absorption du substrat plut\u00f4t que par les ressources prot\u00e9iques cytosoliques. Par cons\u00e9quent, l&#8217;allocation des ressources est principalement r\u00e9gie par des contraintes de bilan massique st\u0153chiom\u00e9trique, ce qui signifie que l&#8217;analyse classique des voies m\u00e9taboliques st\u0153chiom\u00e9triques et l&#8217;analyse des flux m\u00e9taboliques (FBA) peuvent guider efficacement l&#8217;ing\u00e9nierie m\u00e9tabolique.En revanche, en culture discontinue o\u00f9 les nutriments sont en exc\u00e8s, les taux de croissance\/production sont limit\u00e9s par des contraintes intracellulaires\u00a0: c\u2019est ce qu\u2019on appelle le r\u00e9gime limit\u00e9 par le prot\u00e9ome\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib10\">[10]<\/a>\u00a0. Dans ce cas, l\u2019expression d\u2019une prot\u00e9ine se fait au d\u00e9triment d\u2019autres prot\u00e9ines. Par cons\u00e9quent, allouer davantage d\u2019enzymes \u00e0 la voie m\u00e9tabolique du produit peut certes augmenter le flux, mais r\u00e9duit \u00e9galement l\u2019espace prot\u00e9omique d\u2019autres secteurs fonctionnels, ce qui peut entra\u00eener des effets pl\u00e9iotropiques, une \u00ab\u00a0reprogrammation m\u00e9tabolique\u00a0\u00bb et une r\u00e9duction du taux de croissance. Dans ce contexte, les mod\u00e8les d\u2019allocation des ressources (MAR, voir\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#box0005\">encadr\u00e9\u00a01<\/a>\u00a0) permettent d\u2019expliquer des ph\u00e9nom\u00e8nes que les mod\u00e8les purement st\u0153chiom\u00e9triques ne peuvent pas expliquer.L&#8217;un des exemples les plus marquants est le m\u00e9tabolisme de d\u00e9bordement, notamment l&#8217;effet Crabtree et Warburg (bact\u00e9rien). Le passage de la respiration \u00e0 la fermentation, observ\u00e9 chez de nombreux microbes mais aussi dans les cellules de mammif\u00e8res \u00e0 r\u00e9plication rapide (cellules \u00e9pith\u00e9liales, cellules immunitaires activ\u00e9es, cellules canc\u00e9reuses), s&#8217;explique par une meilleure efficacit\u00e9 prot\u00e9omique de la fermentation\u00a0: elle g\u00e9n\u00e8re un flux d&#8217;ATP plus \u00e9lev\u00e9 par prot\u00e9ine investie\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib9\">&lt;sup><\/a>\u00a09,12,13\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib12\">&lt;\/sup>\u00a0<\/a><a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#bib13\">(<\/a>\u00a0voir\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0958166925001351#box0010\">encadr\u00e9\u00a02<\/a>\u00a0). Le m\u00e9tabolisme de d\u00e9bordement \u00e9tant utilis\u00e9 pour la production de nombreux compos\u00e9s, notamment le glutamate et d&#8217;autres acides amin\u00e9s par\u00a0<em>&lt;i>Corynebacterium glutamicum&lt;\/i>,<\/em>\u00a0il\u00a0serait int\u00e9ressant d&#8217;appliquer les mod\u00e8les de m\u00e9tabolisme de d\u00e9bordement (RAM) \u00e0 ces cas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Points forts Les cellules sauvages allouent leurs ressources limit\u00e9es \u00e0 l&#8217;expression de prot\u00e9ines essentielles \u00e0 leur croissance et \u00e0 leur survie dans leur environnement naturel. \u00c0 l&#8217;inverse, la biotechnologie vise \u00e0 maximiser des indicateurs cl\u00e9s de performance tels que le rendement, la productivit\u00e9 ou le titre. 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