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La notion de croissance bactérienne recouvre deux aspects : la croissance de la cellule bactérienne (taille, masse, volume), et le phénomène de division cellulaire (population). Pour simplifier, on assimile souvent la croissance à la division cellulaire. Le plus simple est de considérer la croissance comme un ensemble de réactions (du métabolisme) conduisant à la synthèse de biomasse bactérienne. La croissance est alors définie par l'augmentation de biomasse sèche. L'étude de la croissance bactérienne consiste en la détermination des paramètres de croissance pour une souche bactérienne donnée. Si l'on s'intéresse à des cellules, isolées (disjointes, qui ne sont pas en mycélium ou pseudomycélium ou en pelotes), comme c'est le cas quasi systématiquement ici (il y a des exceptions comme le genre Streptomyces ; les individus de ce genre peuvent s'organiser en mycélium ou en pseudomycélium), et si leur taille, masse et volume moyens sont invariables et négligeables lors de la phase de croissance considérée, (Cf. plus bas "Expression graphique de la croissance en milieu non renouvelé"), alors l'étude de la croissance revient à l'évaluation de la biomasse bactérienne et à l'évaluation du nombre de bactéries (il existe alors une relation entre ce nombre et la biomasse). Dans ce cas, l'étude de la croissance est donc rendue possible grâce à l'augmentation de la biomasse bactérienne et aux divisions cellulaires qui se produisent lorsque les bactéries se trouvent dans un milieu favorable et dans des conditions physicochimiques (température, pression, nature des gaz ambiants, pH...) optimales. Dans le cas assez rare où la bactérie étudiée peut s'organiser de telle sorte que les cellules ne sont plus disjointes, (exemple : genre Streptomyces qui forme des mycéliums ou des pseudomycéliums), il n'est plus possible d'évaluer la croissance selon le nombre de cellules et il n'existe plus de relation entre la biomasse et ce nombre de cellules.
[2]Paolo Prandoni, [3]LCAV, EPFL
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal as sp
import seaborn as sns
sns.set()
In [2]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,4)
The basic reproduction number[4]¶
The propagation mechanism of an epidemic such as the one caused by
SARS-CoV-2 virus can be roughly modeled, at least in its inital phase,
as a process in which each infected individ