Modélisation et optimisation du processus de biocalcification chez Gephyrocapsa huxleyi pour la capture et le stockage du carbone

Contexte et enjeux

La biominéralisation du CO2 sous forme de carbonate de calcium (CaCO3) est un phénomène largement répandu dans les écosystèmes aquatiques et constitue un levier naturel pour la capture et le stockage du carbone à long terme. Cette capacité de minéralisation est exploitée par divers micro-organismes photosynthétiques, notamment les coccolithophores et certaines cyanobactéries calcifiantes, qui contribuent de manière significative au cycle global du carbone.

Dans un contexte de lutte contre le changement climatique, ces mécanismes biologiques inspirent le développement de nouvelles approches pour le captage, l’utilisation et le stockage du carbone (CCUS). Le projet COCCINELLE, financé dans le cadre du PEPR SPLEEN, s’intéresse à l’évaluation du potentiel des procédés de biocalcification chez les microalgues et les cyanobactéries pour la séquestration durable du carbone et la valorisation des produits formés. Il mobilise une approche intégrative combinant le développement et l’optimisation des bioprocédés, l’ingénierie des procédés de séparation et de valorisation, ainsi que la conception de matériaux issus de la biominéralisation, avec pour objectif de développer des solutions innovantes pour la capture et l’utilisation du CO2 dans des contextes industriels. 

Le projet s’articule autour de deux modèles d’étude pour comprendre et optimiser la biocalcification en vue du stockage du carbone :

• L’étude des coccolithophores, en particulier Gephyrocapsa huxleyi (anciennement Emiliania huxleyi), qui produit des structures calcifiées appelées coccolithes. Cette espèce est étudiée pour sa capacité à précipiter du carbonate de calcium dans des conditions contrôlées, avec un fort potentiel d’application pour le stockage minéral du carbone.
• L’étude des cyanobactéries calcifiantes, qui précipitent également du CaCO3, mais selon des mécanismes biologiques et physico-chimiques distincts. Leur biocalcification est explorée à la fois pour son rôle dans le stockage du carbone et pour ses applications potentielles dans le renforcement des structures cimentaires et la bioremédiation.

Objectifs de la thèse

Dans ce cadre élargi, la thèse se concentrera sur le cas des coccolithophores, et plus particulièrement sur Gephyrocapsa huxleyi, afin de modéliser et d’optimiser les processus biologiques et physico-chimiques impliqués dans sa croissance et sa calcification. Inscrite  dans l’axe biocalcification des coccolithophores du projet COCCINELLE, cette étude vise à améliorer l’efficacité du stockage du carbone sous forme minérale en optimisant les conditions opératoires en photobioréacteurs (PBRs).

L’approche méthodologique adoptée reposera sur une démarche systémique combinant expérimentation, modélisation métabolique et modélisation multiphysique des bioprocédés. L’objectif est de représenter les interactions entre la photosynthèse, la régulation métabolique et la précipitation du carbonate de calcium, tout en intégrant les contraintes physiques et environnementales propres aux conditions de culture. Le modèle ainsi développé servira de base pour simuler et optimiser les conditions opératoires en PBRs, en prenant en compte le couplage entre le transfert radiatif, le métabolisme cellulaire et la précipitation du CaCO3.

Dans ce cadre, la thèse aura pour objectifs de :

• Quantifier les flux métaboliques et énergétiques associés à la biocalcification, en caractérisant les principaux mécanismes régissant la fixation du carbone sous forme organique et minérale.
• Analyser le couplage entre la photosynthèse, le transport du carbone et la précipitation du CaCO3, afin d’identifier les leviers d’optimisation du processus.
• Évaluer l’impact des conditions environnementales (éclairement, disponibilité en CO2, composition du milieu) sur la croissance et la calcification, en mettant en évidence les principales limitations.
• Optimiser les stratégies de culture en PBRs, en ajustant les paramètres opératoires pour maximiser la production de biomasse et l’accumulation de carbonate de calcium.
• Mettre en œuvre et valider le modèle en conditions contrôlées, en confrontant ses prédictions aux résultats expérimentaux obtenus à différentes échelles, du laboratoire à l’échelle pilote.

Cette approche intégrative fournira un cadre prédictif permettant d’affiner la compréhension des mécanismes de biocalcification chez G. huxleyi, tout en apportant des solutions concrètes pour l’amélioration des procédés de capture et de stockage du CO2 dans un contexte industriel.

Le GEPEA, Laboratoire de « Génie des procédés, Environnement et Agroalimentaire » est une unité mixte de recherche (UMR 6144) affiliée à 4 tutelles : CNRS, Nantes Université, IMT Atlantique et Oniris.

Le GEPEA a été renouvelé par le HCERES en tant que Laboratoire d’excellence pour la période 2022-2027). Il est composé d’environ 240 personnes dont 80 chercheurs et enseignants-chercheurs et 100 doctorants et post-doctorants. Le laboratoire est structuré en 5 équipes :

• Equipe BAM : Bioprocédés Appliqués aux Microalgues
• Equipe MAPS2 : Matrices & Aliments : Procédés /Propriétés / Structure – Sensoriel
• Equipe TEAM : Traitement Eau Air Métrologie
• Equipe OSE : Optimisation – Système – Energie
• Equipe VERTE : Valorisation Energie/matière des Résidus et Traitement des Emissions.

Cette thèse se déroulera au sein de l'équipe BAM, implémentée à St-Nazaire, qui développe une expertise à long terme dans la valorisation des microalgues pour différents secteurs industriels tels que l'alimentation, la dépollution, la chimie verte, la santé et l'énergie. Cette expertise est en relation avec le contrôle et l'optimisation de la bioréaction photosynthétique/le développement, l'optimisation et le contrôle de la production de microalgues/l'intégration d'opérations unitaires pour une exploitation industrielle optimisée.

Le(la) candidat(e) recruté(e) devra posséder des compétences en cultures microbiennes en bioréacteurs et en transferts dans les réacteurs. Une appétence pour la modélisation multiphysique et la compréhension des approches d’analyse des flux métaboliques constituerait un atout.