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City and Society in the Low Countries (ca. 1200-ca. 1850). The "condition urbaine": between resilience and vulnerability

Research project P7/26 (Research action P7)

Persons :

  • Prof. dr.  BOONE Marc - Universiteit Gent (UGent)
    Coordinator of the project
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  VAN SPRANG Sabine - Royal Museums of Fine Arts of Belgium ()
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dhr.  BRACKE Wouter - Royal Library of Belgium ()
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  PARMENTIER Isabelle - Facultés Universitaires Notre-Dame de la Paix (FUNDP)
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  AERTS Erik - Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Prof. dr.  BLONDE Bruno - Universiteit Antwerpen (UA)
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  DELIGNE Chloé - Université Libre de Bruxelles (ULB)
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  WINTER Anne - Vrije Universiteit Brussel (VUB)
    Financed belgian partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Dr.  POLLMANN Judith - Universiteit Leiden (UL)
    Financed foreign partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017
  • Prof. dr.  PRAK Maarten - Utrecht University (UU)
    Financed foreign partner
    Duration: 1/4/2012-30/9/2017

Description :

Les communautés microbiennes sont les acteurs-clés des cycles des éléments à l’échelle planétaire. Elles sont essentielles pour le bon fonctionnement des écosystèmes et sont également utilisées dans de nombreux procédés industriels. Une communauté microbienne est souvent complexe; elle contient plusieurs populations qui peuvent interagir entre elles par des relations antagonistes ou coopératives. Dans notre société où la gestion durable des ressources est une priorité, de nombreux procédés basés sur les communautés microbiennes sont jugés supérieurs aux procédés physico-chimiques. Par conséquent, l’utilisation d’outils et de modèles permettant de prédire le fonctionnement de ces communautés complexes et ainsi d’assurer leur gestion efficace (Microbial Resource Management (MRM)) est devenue incontournable pour les ingénieurs et scientifiques. Le développement d’outils et modèles prédictifs nécessite une bonne compréhension des interactions au sein de ces communautés microbienne complexes. Ces dernières décennies, diverses disciplines ont connu un formidable développement telles que l’écologie moléculaire et évolutive d’une part (transfert de gènes, évolution génomique, signalisation moléculaire et chimique etc.) et les plate-formes d’analyse à haut débit d’autre part ((méta)génomique, (méta)protéomique, (méta)métabolomique). Ces avancées théoriques et technologiques se sont souvent faites en parallèle. Dans ce PAI, nous souhaitons combiner les théories écologiques et les outils puissants de la biologie moléculaire en une seule recherche fondée sur des hypothèses, qui permette de comprendre et prédire les processus fondamentaux de l’écologie microbienne et par extension de gérer notre environnement de manière plus durable.
Le défi auquel doivent faire face les écologistes microbiens et ingénieurs est la gestion optimale des ressources microbiennes, afin de garantir des écosystèmes stables et fonctionnels. Par conséquent, la relation entre biodiversité et stabilité et l’effet de la biodiversité sur le fonctionnement des écosystèmes seront au coeur de nos préoccupations. Cependant, la biodiversité est un terme complexe qui inclut des aspects taxonomiques, fonctionnels, spatiaux et temporels de la diversité des organismes. A quelques exceptions près, la majorité des études sur le lien biodiversité-stabilité et biodiversité-fonction ont été basées sur un recensement des espèces présentes dans un écosystème microbien donné. Jusqu’à présent, l’écologie microbienne a été très peu fondée sur des théories écologiques, et nous pensons que les avancées dans cette discipline de recherche ont été limitées pour cette raison. Dans ce projet, nous utiliserons des approches simples basées sur des écosystèmes microbiens “synthétiques” in vitro et in silico pour tester des hypothèses écologiques appliquées à la microbiologie. Des espèces microbiennes de collections de culture seront assemblées dans des écosystèmes synthétiques in vitro en respectant des niveaux de complexité et d’interactions microbiennes croissants. Comme ces espèces sont bien caractérisées au niveau physiologique et génomique, leurs interactions pourront être étudiées en détail en utilisant le portfolio de techniques moléculaires proposé dans ce projet. En parallèle, des écosystèmes synthétiques in silico seront développés pour répondre aux mêmes questions écologiques à l’aide d’outils mathématiques.

C’est le couplage unique entre les théories écologiques testées expérimentalement et mathématiquement et le portfolio de techniques moléculaires qui nous permettra de tester si les théories de macro-écologie sont applicables aux communautés microbiennes et d’en développer au besoin de nouvelles. Dans ce projet, nous examinerons en détail le rôle (i) de l’invasion, (ii) de la dynamique des communautés, (iii) de la structure des communautés (nombre d’espèces différentes, abondance relative des espèces), (iv) de l’architecture des communautés, (v) des interactions chimiques entre cellules, (vii) des interactions génétiques entre cellules, (vi) des réseaux métaboliques etc. sur la performance des écosystèmes microbiens.

A notre connaissance, un tel effort de développement d’une approche structurée de recherche en gestion des écosystèmes microbiens n’a jamais été entreprise. Les découvertes faites dans le cadre de ce projet PAI auront très probablement des retombées importantes dans des domains telles que les sciences fondamentales et celles de l’ingénieur appliquées à la gestion de l’environnement, la science de la nutrition ou même la microbiologie médicale. La combinaison de nouvelles approches écologiques avec l’utilisation d’outils moléculaires et mathématiques pourra notamment être utilisée pour prédire des défaillances dans le fonctionnement d’écosystèmes microbiens contrôlés et gérer ainsi de manière robuste les communautés utilisées dans des applications biotechnologiques.