Analyse du métabolome par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse : application à la recherche de biomarqueurs indirects d’induction enzymatique

par Erwan Werner

Thèse de doctorat en Chimie

Sous la direction de Pierre Chaminade.

Le jury était composé de Christophe Junot, Fathi Moussa, Jean-Claude Tabet, Vincent Croixmarie.

Les rapporteurs étaient Laurent Debrauwer, Alain Paris.


  • Résumé

    Issue d’un partenariat de recherche entre le CEA et les laboratoires Servier, cette thèse avait pour objectif d’évaluer l’approche métabolomique par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse (LC-MS) pour l'identification de marqueurs indirects de l'induction dans les espèces de toxicologie. Le travail de thèse a débuté par l’optimisation de la méthode d’acquisition des empreintes métaboliques tant sur le plan analytique que dans le domaine du traitement des données brutes. Un outil reposant sur les matrices d’auto corrélation a alors été développé afin de s’affranchir d’une partie de la redondance du signal obtenu par spectrométrie de masse. Dans un troisième temps, les indices de Kendrick couplés à la sélectivité méthylène ont été appliqués à l’étude de composés biologiques en spectrométrie de masse haute résolution afin de proposer une méthode alternative de visualisation des données offrant une aide à l’identification des variables. Enfin, dans une dernière partie, les efforts se sont portés sur l’identification des composés endogènes modifiés au cours du protocole d’induction.

  • Titre traduit

    Metabolome analysis using liquid chromatography coupled to mass spectrometry : application to biomarker characterization of metabolic enzyme induction


  • Résumé

    This work is the result of a research partnership between the CEA and Les laboratories Servier. It deals with the characterization of biomarkers of metabolic enzyme induction in rat biofluids using MSbased metabolomics. The first part of this work included methodological developments regarding theacquisition and the processing of metabolic fingerprints. A tool based on autocorrelation matrices wasthen implemented to reduce the redundancy of data generated with mass spectrometry and subsequently accelerate the isolation of discriminating variables. The next step consisted in the evaluation of the combined use of Kendrick mass defects and methylene selectivity as an alternative visualization tool for large data set, which would rely on compound chemical structures. Finally, the last part of the work was dedicated to the identification of discriminating signals raised up by ametabolomic global approach from rat biofluids collected before and after an induction assay.


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