Substitution des approches conventionnelles en biologie diagnostique par des biocapteurs électrochimiques pour la détection du virus de Newcastle, le sexage aviaire et la discrimination des sérotypes d'Escherichia coli : approche intégrée par apprentissage automatique

Le Doyen de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal porte à la connaissance du public que Madame Imane SMAINI, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : «Substitution des approches conventionnelles en biologie diagnostique par des biocapteurs électrochimiques pour la détection du virus de Newcastle, le sexage aviaire et la discrimination des sérotypes d'Escherichia coli : approche intégrée par apprentissage automatique».

La soutenance publique aura lieu le Lundi 6 Juillet 2026 à 10h00 à l’Amphi de Conférences, de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal, devant le jury composé de :

• Monsieur OULFAJRITE Hassan : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Président ;

• Monsieur ELWAFI Tariq : Maître de Conférences Habilité, Faculté de Médecine, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur BOUDA Said : Maître de Conférences Habilité, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur NAIMI Youssef : Professeur, Faculté des Sciences Ben’Msik, Université Hassan II, Casablanca, Rapporteur ;

• Monsieur EL QOUATLI Salah Eddine : Maître de Conférences Habilité, Faculté des Sciences et Techniques, Université Moulay Ismail, Errachidia, Examinateur ;

• Monsieur CHTAINI Abdelilah : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Directeur de thèse .

Résumé: 

La thèse s'articule autour de trois axes principaux : 

1. Immunocapteur pour la détection du virus de la maladie de Newcastle : un immunocapteur électrochimique sensible et sélectif a été développé à partir d'une électrode en pâte de carbone modifiée par adsorption d'anticorps secondaire-HRP. Les performances analytiques ont été évaluées par voltampérométrie cyclique (CV), voltampérométrie à onde carrée (SWV) et spectroscopie d'impédance électrochimique (EIS). L'immunocapteur a été validé sur des sérums de caille, avec des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés pour automatiser l'analyse des signaux.

2. Biocapteur électrochimique pour le sexage moléculaire des oiseaux : après optimisation des protocoles PCR (méthodes de prélèvement, extraction d'ADN, amorces et conditions thermiques), un capteur électrochimique basé sur une électrode en pâte de carbone (CPE) a été développé, permettant la discrimination mâle/femelle à partir d'équations mathématiques établies sur les intensités de courant. Des calculs de chimie quantique (DFT) ont été réalisés pour interpréter les interactions Fe²⁺/ADN au niveau moléculaire.

3. Discrimination de sérotypes d'Escherichia coli aviaires : deux électrodes de travail (pâte de carbone pure et composite carbone/argile) ont permis de distinguer un sérotype typé d'un sérotype émergent impliqué dans les cas de salpingite aviaire, via leurs signatures électrochimiques spécifiques (SWV, EIS), complétées par une analyse des gènes de virulence par PCR et des algorithmes de machine learning.

Cette thèse propose une approche multidisciplinaire intégrée combinant électrochimie, biologie moléculaire, microbiologie, immunologie, modélisation théorique par DFT et intelligence artificielle (machine learning). Les biocapteurs développés constituent des alternatives fiables, rapides et économiques aux méthodes classiques (ELISA, PCR conventionnelle, identification microbiologique). La caractérisation des électrodes a combiné voltampérométrie cyclique, voltampérométrie à onde carrée, spectroscopie d'impédance électrochimique, microscopie, illustrant l'évolution des biocapteurs conventionnels vers des systèmes analytiques intelligents de nouvelle génération.

Mots-clés : Biocapteur électrochimique ; Électrode en pâte de carbone ; Immunocapteur ; Maladie de Newcastle ; Sexage moléculaire ; Escherichia coli aviaire ; Voltampérométrie cyclique (CV) ; Spectroscopie d'impédance (EIS) ; PCR ; DFT (Théorie de la Fonctionnelle de la Densité) ; Machine Learning ; Diagnostic vétérinaire ; ELISA