Spatio-temporal organization and regulation of enzymes involved in siderophore biosynthesis in Pseudomonas
Organisation spatio-temporelle et régulation des enzymes impliquées dans la biosynthèse d’un sidérophore chez Pseudomonas
Microscopie de localisation de molécules uniques
NRPS
Pseudomonas aeruginosa
Microscopie résolution spectralement
Apprentissage profond
Single-Molecule Localization Microscopy
NRPSs
Pseudomonas aeruginosa
Spectrally-resolved SMLM
Deep Learning
572.7
Sidérophores
Complexes multienzymatiques
Pseudomonas aeruginosa
Les mécanismes d’adaptation des bactéries peuvent impliquer l’action de synthétases de peptides non ribosomaux (NRPS) permettant de former des molécules peptidiques à large spectre d’activités biologiques. Dans cette thése nous avons étudié la dynamique et l’organisation de quatre NRPS impliquées dans la biosynthése de la pyoverdine chez Pseudomonas aeruginosa. Nous avons utilisé des approches comme le suivi en molécule unique, la microscopie de super-résolution et de l’imagerie en temps de vie de fluorescence pour montrer que les NRPS sont capables de former des complexes transitoires prés de la membrane cellulaire. Afin de dépasser les limites des techniques actuellement disponibles, nous avons développé une méthode d’apprentissage profond permettant d’améliorer les performances de la microscopie de localisation en molécule unique résolue spectralement. Ces développements permettront de progresser plus encore dans la compréhension de l’organisation spatio-temporelle des NRPS.
Bacteria adaptation mechanisms may involve action of Non-ribosomal peptide synthetases (NRPSs) allowing to synthesize peptide molecules with a broad spectrum of biological activity. Here, the dynamics and organization of four large NRPSs involved in pyoverdine biosynthesis in P. aeruginosa were studied using single-molecule tracking, one- and two-color DNA-PAINT microscopy and FLIMFRET. Our results suggest that NRPSs are able to form transient dynamic complexes near the cell membrane. To overcome the limitations of currently available techniques, we have developed a deep learning method to enhance the performance of spectrally resolved single molecule localization microscopy (srSMLM). These developments will allow to make further progress in the understanding of the spatio-temporal organization of NRPS.
Electronic Thesis or Dissertation
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en
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126508312
Université de Strasbourg
Strasbourg
2023-12-31
https://theses.hal.science/tel-04563656
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14432685
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/MANKO_Hanna_2022_ED414.pdf
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https://theses.hal.science/tel-04563656
https://theses.hal.science/tel-04563656
Manko
Hanna
1996-01-02
FR
266273289
0EFB1T03G71
21817650
4200003
https://theses.fr/2022STRAJ055
2022STRAJ055
https://doi.org/10.70675/59b4169az46f7z4d06z911fz0623f8b176b4
2022-09-28
Biophysique
Strasbourg
131056549
Doctorat
Docteur es
non
oui
Godet
Julien
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Seemann
Myriam
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Morlot
Cécile
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Cognet
Laurent
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École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
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Laboratoire de bioimagerie et pathologies (Strasbourg ; 2018-....)
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Godet
Julien
Seemann
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Morlot
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Cognet
Laurent
École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
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confidentialité 2022-09-28 2024-03-28
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restriction 2022-09-28 2024-03-28
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