Lead
La combinaison de deux approches complémentaires, l’ingénierie métabolique et la biologie synthétique, permet d’explorer la création de micro-organismes utilisés pour la production de composés chimiques. Nous utiliserons l’ingénierie métabolique afin d’optimiser la plateforme de production d’un bio-carburant crée a l’aide de microbes. Cette plateforme permet la production du bisabolene, le précurseur direct d’une alternative biosynthétique au diesel D2 bisabolane.

Lay summary
Les plateformes de production assistées par les microbes sont basées sur des réactions naturelles, permettant de résoudre les problèmes de génération d’énergie au niveau moléculaire, de façon plus économique et efficace en comparaison des méthodes traditionnelles. Le but de ce projet est d’utiliser la richesse unique du groupe Joint BioEnergy Institute (JBEI) afin de combiner deux approches complémentaires: l’ingénierie métabolique et la biologie synthétique. Cette combinaison permet la création de micro-organismes utilisés pour la production de composés chimiques. Nous utiliserons l’ingénierie métabolique afin d’optimiser la plateforme de production d’un bio-carburant crée a l’aide de microbes. Cette plateforme permet la production du bisabolene, le précurseur immédiat d’une nouvelle alternative biosynthétique au diesel D2 bisabolane. Nous utiliserons les méthodes développées dans ce projet afin d’évaluer les effets des techniques de biologie synthétiques sur les métabolismes des hôtes et pour prédire les changements nécessaires à l’amélioration de la production de grandes quantités de bisabolene biosynthétique en vue de la production de masse. Au niveau fondamental, ce projet a pour but le développement de méthodes d’ingénierie métaboliques computationnelles avec une approche d’échantillonnage de Monte Carlo pour prédire la réponse systémique à grande échelle de modèles génomiques uniques ainsi que la réponse des modèles multi génomiques de communautés microbiennes. Nous utiliserons une approche de modélisation multi-échelle afin d’étendre les modèles de réseaux métaboliques existants. Le but étant de permettre aux flux d’être contraints pour la modélisation à l’échelle génomique, en utilisant les données d’expérience de marquage 13C.