# Identification et détermination de l'état de viabilité de Listeria monocytogenes et Vibrio parahaemolyticus à l'échelle de la cellule unique par microspectroscopie Raman

Darius L. Abedini, Jonathan Dikec, Célia Afgoun, Graziella Midelet, Mélanie

Gay, Pierre R Marcoux, Thomas Brauge

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Darius L. Abedini, Jonathan Dikec, Célia Afgoun, Graziella Midelet, Mélanie Gay, et al. Identification et détermination de l'état de viabilité de Listeria monocytogenes et Vibrio parahaemolyticus à l'échelle de la cellule unique par microspectroscopie Raman. Microbes 2025, Sep 2025, Bordeaux, France. .
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Submitted on 17 Dec 2025

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# Identification et détermination de l'état de viabilité de *Listeria monocytogenes* et *Vibrio parahaemolyticus* à l'échelle de la cellule unique par microspectroscopie Raman

Darius L. Abedini¹, ², Jonathan Dikec², Célia Afgoun², Mélanie Gay², Graziella Midelet³, Pierre R. Marcoux¹, Thomas Brauge²

1. Université Grenoble-Alpes, CEA Grenoble, LETI, DTIS, SYMS, L4IV F-38000 Grenoble cedex

2. Anses Boulogne-sur-Mer, Unité sécurité sanitaire des aliments d'origine aquatique F-62200 Boulogne-sur-Mer cedex

3. ARS Bourgogne-Franche-Comté, Direction de la Santé Publique (DSP), F-21035 Dijon cedex

## Introduction

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

**Proposition** : La microspectroscopie Raman couplée au **marquage au deutérium (DIP)**

* Mesure de l'activité métabolique grâce au marquage par de l'eau lourde (pic Carbone-Deutérium (C-D) sur le spectre Raman)

* Identification de l'espèce bactérienne (Région 400-1800 cm⁻¹ spécifique à la bactérie)

**Objectif** : Développement de la microspectroscopie Raman couplée au marquage au deutérium pour l'identification et la détermination de l'état de viabilité de *L. monocytogenes* et *V. parahaemolyticus* au niveau de la cellule unique

## Matériels et méthodes

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

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<figure><img src="image_6.png" /></figure>

## Détermination de l'état de viabilité après induction du stress biocide

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 1. Quantification des populations totales (qPCR), populations viables (PMA-qPCR) et des populations viables cultivables (Dénombrement sur gélose) pour la souche de terrain L6202V1 de *L. monocytogenes* (A) et pour la souche de terrain 21-2854 de *V. parahaemolyticus* (B) suite à une exposition courte (20 minutes) aux biocides. * Unité Génome (UG) **Unité Formant Colonie (UFC)

Les stress appliqués par des biocides ont induit l'état VNC, et les stress thermiques induisent la mort. La population viable cultivable suite au traitement à 100°C pour la souche de *V. parahaemolyticus* était probablement une erreur de manipulation.</figcaption></figure>

## Classification des spectres Raman

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 2. Matrice de confusion évaluant la classification des spectres Raman par SVM.</figcaption></figure>

Classification des spectres entiers (400 cm⁻¹ à 3050 cm⁻¹) de l'ensemble des souche analysées (*L. monocytogenes* et *V. parahaemolyticus*) dans les différentes conditions de traitement (biocides ou eau), avec une **accuracy** de 91%, des moyennes pondérées de la **precision** de 91%, du **recall** de 90% et du score f1 de 91%. Le modèle utilisé est validé par la méthode de validation croisée Stratified K-fold (5 couches). Les données sont réparties de la manière suivante : 80% des **444 spectres** de la base de données permettent l'apprentissage, et les 20% restants en **hold-out** servent à valider le modèle.

## Identification de sous-groupes

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 3. Diagramme de dispersion représentant la classification semi-supervisée par SVM dans une même condition de traitement de chaque bactérie de *L. monocytogenes* (souche L6202V1) traitée avec 0,5 % de topactive.</figcaption></figure>

L'algorithme apprend sur les échantillons témoin (référence pour l'état VC) et traité par un stress thermique de 100°C pendant une heure (référence pour l'état mort). L'algorithme donne ensuite une probabilité d'appartenance à l'état VC et à l'état mort pour chaque spectre des échantillons traités par des biocides. Si la probabilité d'appartenance à l'état VC ou mort est inférieur à 85 %, la bactérie dont le spectre est traité est alors considérée comme VNC.

## Conclusion

* D'après les résultats de biologie moléculaire, Les concentrations de biocides utilisées ont induit l'état VNC, mais les bactéries dans les états mort et/ou VC étaient également présentes dans les échantillons (Figure 1).

* Le traitement thermique à 100°C pendant 1 heure a permis d'avoir une population entièrement morte (Figure 1).

* Les spectres Raman-DIP des *L. monocytogenes* chauffées à 100°C ont été utilisés comme référence de spectres de bactéries mortes.

* La classification par SVM des spectres entiers a permis d'identifier et de déterminer l'état stressé des bactéries avec une précision de 91 % (Figure 2).

* Les spectres Raman-DIP sont informatifs pour l'identification et la détermination de l'état de viabilité.

La classification semi-supervisée des spectres des bactéries stressées par des biocides avec un algorithme ayant appris ce que sont les spectres des bactéries VC (témoin) et mortes (stress thermique) a permis de déterminer l'état de viabilité des bactéries au niveau de la cellule unique (Figure 3).