Utilisation des images RMN 2D pour la quantification en métabolomique
2023
Adanmaho, Christian | Laboratoire de Biotechnologie de l'Environnement [Narbonne] (LBE) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | ANR-21-CE45-0036-01 | Dijon, Université de Bourgogne | Rémi Servien | Gaëlle Lefort | Marie Tremblay-Franco
Master
显示更多 [+] 显示较少 [-]法语. La métabolomique est une des disciplines de la grande famille des sciences dites « omiques ». Elle permet d'identifier et de mesurer une fraction importante des métabolites présents dans un échantillon donné. La spectroscopie à résonance magnétique nucléaire (RMN) et la spectrométrie de masse (SM) sont deux techniques couramment utilisées en métabolomique mais nous nous intéressons ici à la spectroscopie RMN qui fournit un spectre de mélange complexe qui correspond à la superposition des spectres des métabolites purs. Après l’identification et la quantification des métabolites présents dans un mélange complexe avec la spectroscopie RMN 1D, on obtient beaucoup de faux positifs qu'on pense pouvoir diminuer en utilisant la spectroscopie RMN 2D. Une des co-encadrantes de ce stage a développé un algorithme appelé BARSA qui permet d'annoter les métabolites présents dans un système biologique avec des spectres RMN 2D. Mais l'identification des pics se fait encore manuellement, ce qui est très fastidieux. L'objectif de ce stage est de combiner un algorithme automatique de détection de pics dans les spectres RMN 2D et l'algorithme BARSA. Nous testons cette procédure de détection des pics et d'identification des métabolites avec différentes séquences de spectres 2D (COSY, TOCSY, HSQC) et aussi leur combinaison puis avec plusieurs seuils sur la probabilité de présence des métabolites afin de trouver la séquence et le seuil qui nous donneront un bon compromis entre la sensibilité et la spécificité.
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