Développements méthodologiques et applications biomédicales en métabonomique basée sur RMN de l'organisme entier

par Benjamin Blaise

Thèse de doctorat en Chimie

Sous la direction de Pierre Toulhoat.


  • Résumé

    La métabonomique cherche à comprendre la compléxité du métabolisme par l'analyse statistique de données biologiques. La RNM, et en particulier la HRMAS, permet l'acquisition de l'information biologique. Les analyses statistiques autorisent la condensation de l'information pour la génération d'hypothèses concernant les conséquences métaboliques de perturbations physio-pathologiques, par RMN de l'organisme entier sur Caenorhabditis elegans, nous avons identifié chez les mutants du stress oxydatif, considérés comme silencieux, des variations de concentration de métabolites. Ce travail de génomique fonctionnelleouvre la voie à la cartographie complète du génome de C. Elegans. L'étude des différents facteurs exogènes a permis de valider la HRMAS comme une technique robuste pour la métabonomique de C. Elegans. L'extraction de biomarqueurs n'est pas directe à partir de la signature métabolique. Nous avons développé une procédure de recouplage des variables pour identifier des variables RMN biologiques avant la mesure de la vitesse de fausse découverte par la correction de Benjamini-Yekutieli. Cette procédure permet d'identifier le réseau perturbé (R-STOCSY). Nous avons appliqué ces approches sur un système cellulaire décrivant les néoplasies endocriniennes multiples de type 1. Cela permet la caractérisation fonctionnelle des mutants du gène MEN1 en mesurant leur expressivité métabolique sur un axe métabolique différenciant la surexpression d'une protéine sauvage de la surexpression de mutations pathogènes. Un test fonctionnel permettrait de distinguer les mutants pathogènes des simples polymorphismes à partir du sang des patients.

  • Titre traduit

    Whole Organism Nuclear magnetic Resonance Based Metabonomics


  • Résumé

    Metabonomics aims at the understanding of the reponse of a living organism to pathophysiological stimuli; NMR, in particular HRMAS, is a very suitable method for the acquisition of metabolic information on a system; Statistical analyses allow the condensation of the high-density information for the generation of hypothesis concerning the metabolic consequences of pathophysiological perturbations. Whole organism NMR on the model animal Caenorhabditis elegans allows the identification of metabolic phenotype associated with mutations considered as silents. This works opens up perspectives for the functional genomics of C. Elegans and the complete mapping of C. Elegans genome by metabonomics. Various confounding factors, which can mislead the biological interpretaion, can be managed to certify HRMAS as a robust approach for C. Elegans functional genomics. The recovery of biomarkers from the metabolic signature is not easy. We have developed of a variables recoupling scheme to identify biological NMR variables before significance testing by the Benjamini-Yekutieli correction. This approach allows the extraction of the perturbed metabolic network (R-STOCSY). These methods were applied to cell lines, which model the role of the protein menin in the type 1 multiple endocrine neoplasia. This approach allows the functional characterisation of MEN 1 mutations, by assessing their metabolic expressivity on a metabolic axis discriminating the over-expression of wild type or pathogenic mutations of menin. Such a functional test would allow the discrimination between pathogenic mutants and polymorphisms from blood samples.

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  • Détails : 1 vol. (207 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p.197-206

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