Résumé :

Les virus géants, tels que le mimivirus et le pandoravirus, sont des virus exceptionnellement gros qui infectent divers micro-organismes. Comprendre leurs mécanismes d’infection est crucial pour étudier la virologie et l’écologie microbienne. Les approches conventionnelles pour analyser les infections virales géantes chez les amibes reposent sur des observations qualitatives, qui peuvent être subjectives et limitées dans leur capacité à fournir des informations détaillées sur le processus d’infection.

Dans cette étude, nous avons développé une nouvelle méthode d’analyse d’images pour les données de microscopie accélérée afin d’analyser quantitativement les infections virales géantes chez les amibes. Notre méthode implique des techniques de segmentation d'images, d'extraction de caractéristiques et d'apprentissage automatique. Nous avons appliqué cette méthode pour analyser les données d’imagerie accélérée à haut débit d’Acanthamoeba castellanii infecté par le virus géant Mimivirus.

Nos résultats fournissent une analyse complète du processus d’infection, y compris l’attachement initial du virus à la surface de l’amibe, l’entrée, la réplication et la libération du virus. Des mesures quantitatives, telles que le taux d'infection, la charge virale et la cinétique de réplication, ont été obtenues et analysées statistiquement. Nous avons également identifié des changements morphologiques clés dans les cellules d’amibes infectées tout au long du cycle d’infection.

La méthode d’analyse d’images développée permet aux chercheurs d’étudier systématiquement les mécanismes d’infection des virus géants avec une précision et un débit élevés. Cette approche contribue non seulement à faire progresser notre compréhension des interactions virus-hôte géants, mais offre également un outil précieux pour étudier d’autres aspects de l’écologie et de la virologie microbiennes.