La maîtrise de la fermentation bactérienne est essentielle pour obtenir des produits laitiers fermentés exprimant précisément les caractéristiques attendues. Le choix des levains et la conduite de la fermentation sont deux paramètres cruciaux au développement des qualités nutritionnelles, organoleptiques et sanitaires des produits. De nombreux composés d’intérêt sont synthétisés par les bactéries pendant leur croissance dans le produit fermenté, améliorant ainsi les qualités du produit fini (vitamines, composés d’arôme, composés antifongiques par exemple).
Différents outils ‘omiques’ sont aujourd’hui accessibles. Appliqués à la fermentation alimentaire, ils ont permis de grandes avancées dans la compréhension des écosystèmes et ont fourni des données fonctionnelles sur le métabolisme bactérien et sur le fonctionnement des communautés. En revanche, la façon dont s’exprime ce potentiel bactérien selon les procédés technologiques, et la nature des interactions existant entre les microorganismes lors d’une fermentation fromagère sont encore peu explorés. Cela constitue pourtant un socle de base pour la compréhension du fonctionnement des écosystèmes microbiens. La raison majeure est la difficulté à intégrer les données ‘omiques’ et biochimiques produites en dynamique lors de la fabrication, pour modéliser le comportement des microorganismes en fonction de leur environnement. C’est ce que nous nous proposons de faire dans le projet TANGO.
Pour cela, nous suivrons une approche système, avec des va-et-vient entre production de données biochimiques et ‘omiques’, intégration et modélisation. En particulier, le séquençage des ARN couplé à des dosages biochimiques en cinétique vont permettre d‘accéder à l’activité métabolique et aux fonctions biochimiques exprimées par les levains dans une communauté bactérienne complexe. Le développement d’outils mathématiques, statistiques et de modélisation appropriés nous permettra par ailleurs, d’accéder au réseau d’interactions de gènes en cinétique à l’échelle de la communauté bactérienne et de modéliser la production de métabolites d’intérêt en fonction de paramètres physico-chimiques et de données d’expression de gènes. L’ensemble des résultats du projet TANGO devrait fournir des réponses pour mieux gérer le procédé technologique en fonction des caractéristiques de produit souhaitées.