Etude par modélisation de la production de métabolites d’intérêt par les bactéries lactiques sur milieu a base de jus de dattes

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Date
2026-04-23
Auteurs
MIDOUN Khadidja Nassima
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Éditeur
Université Oran1
Résumé
Dans le cadre de ce travail, la modélisation par la méthodologie des surfaces de réponse (RSM) a été appliquée à la souche Lactococcus lactis DBH10 cultivée sur un milieu à base de jus de dattes, en vue d’optimiser la production de deux métabolites d’intérêt : l’acide lactique et le diacétyle. Les résultats ont montré que le pH est apparu comme le facteur le plus influent, suivi par la taille de l’inoculum et la température, avec des effets d’interaction statistiquement significatifs entre ces paramètres. La production maximale d’acide lactique a atteint 480 °D (équivalent à 48 g/L) dans des conditions correspondant à un pH acide de 4,8, une température modérée (21,5 °C) et une taille d’inoculum de 2.8%. De façon similaire, la synthèse de diacétyle a suivi la même dynamique, avec un rendement maximal de 1,93 ppm, obtenu dans des conditions semblables; à un pH de 4,8, une température de 13°C et une taille d’inoculum de 2.86 %. Ces résultats mettent en évidence l’effet favorable d’un environnement acide, associé à une température modérée et une taille d’inoculum appropriée, sur la formation du diacétyle. L’approche de modélisation a permis l’établissement d’équations de régression prédictives décrivant la production des deux métabolites en fonction des facteurs étudiés, dont la validité a été confirmée par l’analyse de la variance (ANOVA). Enfin, l’analyse des profils de désirabilité a permis d’identifier des conditions optimales globales, conciliant une acidification efficace et une production accrue de composés aromatiques, confirmant ainsi le fort potentiel du jus de dattes comme substrat alternatif et durable pour la valorisation biotechnologique par Lactococcus lactis DBH10.
Description
Mots-clés
Lactococcus Lactis DBH10; DJM; Acide Lactique; Diacétyle; Méthodologie Des Surfaces De Réponse (RSM); Substrat Alternatif Optimisation; Valorisation Biotechnologique; Analyse De La Variance; Modelisation
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