​Des chercheurs du LPCV (Laboratoire de Physiologie Cellulaire et Végétale, CEA-CNRS-Université Grenoble Alpes) ont étudié la microalgue oléagineuse Microchloropsis gaditana, reconnue pour sa forte production de biomasse (matière organique produite incluant l'ensemble des molécules organiques (lipides, protéines, glucides) constituant la matière vivante) et de lipides, ainsi que pour sa tolérance à diverses conditions de culture (pH, température, salinité). Microchloropsis gaditana présente également une caractéristique notable : en condition de carence en azote, elle cesse sa production de biomasse et redirige son métabolisme vers l'accumulation de lipides. Afin d'optimiser ce processus et d'amél​iorer les rendements, les chercheurs ont développé une approche in silico : iMgadit23, un modèle métabolique à l'échelle du génome (GEM), c'est-à-dire un réseau métabolique rassemblant l'ensemble des informations métaboliques connues d'un système biologique (les métabolites, les réactions, les gènes, les enzymes et les règles « gène-protéine-réaction » associées), dédié à cette microalgue.

Au-delà de prédire les flux métaboliques, qui se basent sur les contraintes du système, les GEMs permettent de prédire l'influence de facteurs génétiques et environnementaux sur l'ensemble des caractéristiques observables d'une cellule résultant de l'expression de ses gènes et de l'influence de son environnement (les phénotypes cellulaires). Dans ce cadre, iMgadit23 constitue un modèle complet et validé du métabolisme de Microchloropsis gaditana, intégrant l'ensemble des voies lipidiques, exhaustivement annotées et visualisables.

Après validation du modèle, les chercheurs ont pu simuler le comportement de la souche dans différentes conditions environnementales et génétiques. Ces travaux ont notamment permis de mieux comprendre le phénotype métabolique d'une souche mutante présentant un profil lipidique particulièrement intéressant.

Le développement de ce modèle à l'échelle du génome, iMgadit23, marque une avancée importante. Il permet, pour la première fois, de modéliser intégralement le métabolisme lipidique de Microchloropsis gaditana. Cette étude ouvre la voie à une analyse plus rapide et moins coûteuse de souches mutantes candidates présentant un potentiel d'optimisation des rendements lipidiques. La stratégie utilisée pour construire ce modèle est destinée à pouvoir être appliquée et transférée à tout autre organisme vivant. ​