Optimisation d’une méthode de détection de transfert de gène
Abstract
The progressive increase of multidrug resistance around the world has been recognized as a public health priority. Horizontal gene transfers (HGT) are part of the main causes of the spread of antibiotic resistance genes. This is why it is necessary to understand the mechanisms of transfer within complex communities in order to find counter-measures to limit them. The objective of this study is to optimize an in vivo murine model for studying the transfer of the plasmid pB10 within the intestinal microbiota. This model uses two approaches for the detection and the quantification of the plasmid and its bacterial host: qPCR and flow cytometry. The impact of the matrix (type of sample, mode of preservation, plasmid-donor's inoculum) on the quantification by qPCR must first be studied. Optimization also involves adjusting the flow cytometry protocol using strains harboring different fluorescent labels. Once optimized, this model will open up several leads for studying factors influencing gene transfers in vivo.
La dissémination de l’antibiorésistance représente un enjeu sociétal majeur. Cette dissémination est principalement liée à des phénomènes de transferts horizontaux de gènes (THG) de résistance aux antibiotiques à partir de réservoirs environnementaux mais également animaux, notamment au sein des microbiotes. Il est donc nécessaire de comprendre les mécanismes favorisant ces THG dans les écosystèmes complexes afin d’envisager des solutions de lutte à cette dissémination. L’objectif principal de cette étude est d’optimiser un modèle d’étude des THG in vivo préalablement développé au laboratoire dans un modèle murin. Ce modèle utilise deux approches de détection et quantification des souches donneuses du plasmide cible et des transconjugants, à savoir la qPCR et la cytométrie en flux (CMF). L’optimisation du modèle passe par la détermination de l’effet de la matrice (type d’échantillon, mode de conservation, charge bactérienne en donneuse) sur la quantification des cibles par qPCR. Elle passe également par la mise au point de l’approche de CMF sur des souches ayant différents marquages fluorescents. Une fois optimisé, ce modèle permettra de tester de nombreuses pistes d’étude des facteurs impactant les THG in vivo.