Academic literature on the topic 'Données de protéomique quantitative'

Cette étude traite des districts industriels marshalliens en Italie et du mode par lequel leur identification concrète est possible. Elle utilise pour cette identification diverses techniques quantitatives basées sur les données statistiques les plus récentes. Surtout cette étude présente le district industriel comme un système local d’industrialisation «légère», soutenu par un environnement social particulier et une production spécialisée dans un même secteur, le tout étant bien localisé.

RÉSUMÉ L'accroissement de la longévité et le contrôle des maladies aiguës ont accru I'importance des maladies chroniques et de leurs conséquences à long terme pour la santé. Un nombre croissant de pays, tant dans le monde en développement que dans le monde développé, récolte les données nécessaires à l'estimation quantitative des incapacités dans la population. Le développement d'instruments internationalement acceptés, tels que la Classification internationale des handicapés, facilite la cueillette et I'analyse de ces données et permet le calcul et l'utilisation d'indicateurs synthétiques comme I'espérance de vie en sante qui intègrent des elements liés à la qualité de la vie aux données de longévité traditionnelles basées sur la mortalité. L'article indique brièvement les conditions nécessaires au calcut de ce type d'indicateurs et les principaux pays où ces conditions sont en passe d'être remplies

L’analyse protéomique consiste à étudier l’ensemble des protéines exprimées par un système biologique donné, à un moment donné et dans des conditions données. Les récents progrès technologiques en spectrométrie de masse et en chromatographie liquide permettent d’envisager aujourd’hui des études protéomiques à large échelle et à haut débit. Ce travail de thèse porte sur le développement de méthodologies statistiques pour l’analyse des données de protéomique quantitative et présente ainsi trois principales contributions. La première partie propose d’utiliser des modèles de régression par spline monotone pour estimer les quantités de tous les peptides détectés dans un échantillon grâce à l'utilisation de standards internes marqués pour un sous-ensemble de peptides ciblés. La deuxième partie présente une stratégie de prise en compte de l’incertitude induite par le processus d’imputation multiple dans l’analyse différentielle, également implémentée dans le package R mi4p. Enfin, la troisième partie propose un cadre bayésien pour l’analyse différentielle, permettant notamment de tenir compte des corrélations entre les intensités des peptides
Proteomic analysis consists of studying all the proteins expressed by a given biological system, at a given time and under given conditions. Recent technological advances in mass spectrometry and liquid chromatography make it possible to envisage large-scale and high-throughput proteomic studies.This thesis work focuses on developing statistical methodologies for the analysis of quantitative proteomics data and thus presents three main contributions. The first part proposes to use monotone spline regression models to estimate the amounts of all peptides detected in a sample using internal standards labelled for a subset of targeted peptides. The second part presents a strategy to account for the uncertainty induced by the multiple imputation process in the differential analysis, also implemented in the mi4p R package. Finally, the third part proposes a Bayesian framework for differential analysis, making it notably possible to consider the correlations between the intensities of peptides

Les algorithmes génétiques sont des méthodes d'optimisation destinées à des problèmes complexes. Ils peuvent jouer un rôle intéressant dans le cadre de la protéomique. Cette discipline est assez récente, elle étudie le patrimoine en protéines des individus. Elle produit des données de grande dimension.
La première partie aborde l'histoire, le fonctionnement des algorithmes génétiques et certains résultats théoriques. La partie suivante détaille la mise au point d'un tel algorithme pour la sélection de biomarqueurs en spectrométrie de masse et l'alignement de gels d'électrophorèse 2D. Cette partie met en évidence la difficulté de construction du critère à optimiser. La dernière partie aborde des résultats théoriques. La convergence des algorithmes génétiques avec élitisme est démontrée dans le cas non homogène et de mutations dirigées. Nous avons ensuite construit un critère de convergence alliant fondements théoriques et applicabilité, basé sur les occurrences de la solution localement optimale. Enfin, l'efficacité de l'introduction d'événements catastrophiques dans la résolution pratique de certains problèmes de convergence est montrée.

Listeria monocytogenes, bactérie pathogène d'origine alimentaire, représente l'un des principaux risques sanitaires de la filière agro-alimentaire. Ce risque est accentué par sa capacité à coloniser les surfaces et à former des communautés bactériennes organisées, résistantes et persistantes, les biofilms. Ces structures représentent ainsi une source non négligeable de (re)contamination des produits alimentaires. Maîtriser le risque biofilm représente donc un enjeu économique et hygiénique important et passe en partie par la compréhension des phénomènes physiologiques et moléculaires qui sont associés à leur formation. Afin de caractériser le phénotype biofilm chez un microorgansime, deux approches utilisant les technologies des puces à ADN et de l'électrophorèse bidimentionnelle ont été menées. En préalable à cette thématique, il s'est avéré intéressant de créer une banque de gels d'électrophorèses bidimensionnelles obtenus pour différentes conditions de culture de L. Monocytogenes EGDe, support indispensable à toutes les études protéomiques comparatives. Environ 1300 spots protéiques différents ont ainsi pu être résolus et 126 protéines correspondant à 201 spots différents ont été identifiées(http://www. Clermont. Inra. Fr/proteome/index. Htm). Dans les conditions utilisées, la souche EGDe adhère rapidement à l'acier inoxydable et forme des biofilms denses après 7 jours de contact. Le développement sous forme d'un biofilm statique induit des modifications d'expression rapides et importantes (environ 15% du protéone et 8% du transcriptome après 2 heures d'adhésion). Ces cellules sont caractérisées par un état physiologique particulier marqué par l'induction d'une réponse générale au stress et par la répression de déterminants génétiques impliqués notamment dans la division cellulaire, la réplication de l'ADN, la biosynthèse d'ARN et des protéines. Il semble enfin qu'un certain nombre de gènes codant des protéines de la surface cellulaire, tels que flaA et inIH, et des gènes de fonction inconnue soient impliqués dans les étapes précoces de formation du biofilm che L monocytogenes. Ils représentent ainsi autant de voies intéressantes pour des études fonctionnelles ultéieures ou encore des cibles pour l'élaboration de nouveaux moyens de lutte contre ces biofilms

La sclérose en plaques (SEP) est une maladie inflammatoire auto-immune du SNC qui affecte 90 000 personnes en France et génère un coût important pour la société. La forme la plus fréquente (85% des cas) est la SEP récurrente-rémittente (RRMS) caractérisée par des poussées démyélinisantes entrecoupées de périodes de rémission après un syndrome cliniquement isolé (CIS). La conversion en RRMS après un CIS, caractérisée par une nouvelle poussée ou de nouvelles lésions sur les IRM de suivi, survient après un délai variant de quelques mois à plus de 10 ans (20% des cas, « SEP bénigne »). Les traitements disponibles (immunomodulateurs et immunosuppresseurs) ont une efficacité indéniable pour la prévention des poussées et doivent être initiés dès le diagnostic pour une efficacité maximale, surtout chez les patients montrant une conversion rapide en SEP après un CIS. Leur intérêt est en revanche négligeable pour les formes bénignes. Ainsi, il existe un besoin d’identifier des biomarqueurs pronostiques précoces de la SEP pour une prise en charge optimale des patients. Le but de ma thèse est d’identifier des biomarqueurs pronostiques de SEP en utilisant différentes approches de protéomique quantitative,. Dans un premier temps, nous avons utilisé des échantillons cliniques de LCR de patients. Ces travaux m’ont permis d’identifier, en protéomique quantitative utilisant un marquage chimique des peptides (TMT), plusieurs candidats biomarqueurs de SEP. Ceux-ci incluent deux chitinase-3-like protéines, CHI3L1 et CHI3L2 dont le taux mesuré en ELISA, dans le LCR, augmente avec l’évolution de la maladie. Ces travaux ont également démontré que la concentration sanguine de CHI3L1 constituait un biomarqueur de la progression de la maladie. Dans un second temps, nous avons combiné l’analyse du LCR de différents patients SEP et contrôles en protéomique Label-Free avec un modèle préclinique analysant les modifications du sécrétome d’oligodendrocytes murins en culture primaire par approche SILAC. Les biomarqueurs potentiels, 87 protéines correspondant à 226 peptides cibles, ont été ensuite vérifiés en protéomique quantitative ciblée ou parallel reaction monitoring (PRM), à l’aide de peptides marqués servant de référence. Les 11 candidats les plus discriminants issus de cette étape ont ensuite été vérifiés en PRM sur une cohorte plus large d’échantillons de patients. Finalement, 7 candidats ont montré un profil significatif au cours de cette première validation. Ces candidats biomarqueurs permettent notamment de discriminer les différentes formes évolutives de la SEP et de distinguer cette pathologie d’autres maladies inflammatoires et neurologiques. De plus, ces derniers pourraient avoir un intérêt prognostique permettant d’identifier les patients qui vont développer une SEP après la découverte fortuite de lésions typiques de la maladie à l’IRM. Ce travail de thèse a donc caractérisé de nouveaux biomarqueurs de SEP devant être validés sur de larges cohortes multicentriques de patients et ouvre de nouvelles perspectives sur la compréhension des mécanismes physiopathologiques de la SEP
Discovery, confirmation and verification of candidate biomarkers for multiple sclerosis diagnosis and prognosis in cerebrospinal fluid.Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory disease of the central nervous system. Most often the disease initiates by a first demyelinating event called clinically isolated syndrome (CIS), followed by remission periods and relapses occurring at irregular intervals. Clinical symptoms and MRI are used for diagnosis, but clinicians lack tools to predict the rate of disease progression. This study aims at identifying biomarkers that predict the delay of conversion to MS after a CIS. We compared the cerebrospinal fluid (CSF) proteome from MS patients and symptomatic controls and the CSF from CIS patients with rapid conversion to MS (<1 year) and CIS patients with slow conversion to MS (>2 years). For the discovery step, human CSF samples (n=40) depleted of the 20 major plasma proteins were digested using a modified filter-assisted sample preparation (FASP) and analysed by high-resolution mass spectrometry using isobaric mass tag labelling or label-free quantification procedures. Proteins upregulated in CSF from MS patients included two proteins involved in tissue remodeling, namely chitinase-3-like protein-1 (CHI3L1) and chitinase-3-like protein-2 (CHI3L2). Their increased level in CSF of MS patients was confirmed by ELISA in a new cohort comprising CIS and MS patients (n=123) at different disease stages. Moreover, CHI3L1 levels in CSF and serum from CIS patients discriminated patients with rapid conversion to MS (< one year) from those with slower conversion.We also implemented a PRM method (peptide selection, dilution optimization of heavy isotope labeled non-purified peptides, reproducibility evaluation and method validation) to qualify a larger set of candidate biomarkers (226 peptides corresponding to 87 proteins) in a cohort different from the one used for the discovery step (n=60), including CSF from controls and MS patients at different disease stages. Finally, to further verify the 11 candidate biomarkers that passed this qualification step, we monitored 16 peptides in a new PRM assay, using shorter gradient and high-purity heavy isotope labeled peptides. This new PRM analysis was performed on a larger cohort (n=189) that included CSF of patients with other inflammatory and non-inflammatory neurological disorders in addition to control and MS patients. These analyses identified seven robust candidate biomarkers, which might help to discriminate patients suffering from MS or other neurological disorders

L’analyse protéomique consiste à caractériser l’ensemble des protéines exprimées dans une cellule, dans un état et à un temps donné (le protéome). L’analyse protéomique tend aujourd’hui à fournir des informations quantitatives, cependant, pour pouvoir générer des données fiables et sensibles, des optimisations méthodologiques doivent être apportées à chaque problématique biologique. L’objectif de cette thèse a été d’adapter les stratégies protéomiques quantitatives existantes à diverses problématiques biologiques. Ce travail de thèse a ainsi contribué à apporter des résultats originaux concernant l’étude de désordres métaboliques. Il a également permis la mise au point d’une méthode de suivi du statut reproducteur de la tortue Luth. Finalement, il a permis d’évaluer la réponse d’une lignée cellulaire hépatique à une intoxication chronique à l’acide valproique. Ces données alimenteront des algorithmes de prédiction de toxicité hépatique chronique au travers du consortium NOTOX (EU)
Proteomics consists in the characterization of all the proteins expressed in a physiological state and at a given time (the proteome). Today, proteomics tends to bring quantitative information. However, in order to generate reliable, sensitive and robust data, whatever the biological question, methodological improvements need to be done. The aim of this PhD thesis was to apply and adapt quantitative proteomics strategies to specific biological issues as there is no universal quantifying method. This PhD thesis contributed to bringing original results concerning the study of metabolic disorders. It has also contributed to setting-up a targeted approach in order to quantify the level of reproductive effort of Leatherback Turtles. Finally, this PhD thesis also contributed, through the consortium NOTOX (EU), to the evaluation of physiological answers of hepatic cell lines exposed to valproic acid. These data will be used in order to generate hepatotoxicity prediction algorithms

L’analyse protéomique consiste en l’analyse qualitative et quantitative de l’ensemble des protéines exprimées dans une cellule ou tissu dans des conditions données (protéome). Les progrès instrumentaux en spectrométrie de masse et les avancées bioinformatiques des dernières années ont permis d’imposer ce domaine dans les sciences de la vie. Diverses stratégies protéomiques permettent ainsi, aujourd’hui, d’identifier et quantifier plusieurs centaines/milliers de protéines dans un échantillon complexe, ce qui permet classiquement de caractériser les états physiopathologiques. En revanche, la protéomique est un outil émergent en biologie évolutive. Ce domaine vise à comprendre les déterminants de la diversité des organismes présents sur Terre et de leur « fonctionnement », notamment leurs adaptations à certaines contraintes environnementales.L’objectif de cette thèse était d’étudier, de l’organe à l’écosystème, les variations protéomiques induites par des changements environnementaux, tout en adaptant les différentes étapes de l’analyse à chaque type d’échantillons, à chaque organisme, de la préparation d’échantillons à l’analyse des données. Grâce à la mise en place d’une stratégie de séquençage de novo quantitative originale, ces travaux de thèse ont été l’occasion d’étudier le rôle du tissu adipeux brun dans la protection contre l’obésité chez le campagnol, espèce dont le génome n’est pas séquencé. D’autres traits particuliers ont été explorés, tels que l’obésité réversible du microcèbe, ou encore les interactions entre socialité et longévité chez la fourmi. Les solutions logicielles envisagées ne permettant de quantifier de manière robuste des peptides identifiés par séquençage de novo à partir d’échantillons fractionnés, nous avons ainsi établi que le préfractionnement permet d’obtenir une meilleure couverture de protéome. En revanche, sans préfractionnement, le séquençage de novo produit un gain indéniable. Enfin, en étudiant le métaprotéome de communautés biotiques des sols alpins, nous avons mis en évidence l’intérêt de combiner protéomique et génomique, afin d’établir la banque de données protéiques la plus appropriée, mais aussi pour « valider » les données protéomiques
Proteomics analysis corresponds to the qualitative and quantitative analysis of all proteins expressed in a cell or tissue under given conditions (proteome). Instrumental progresses in mass spectrometry and bioinformatics advances in recent years have allowed its establishment in life sciences. Diverse proteomics strategies thus allow identification and quantification of hundreds/thousands of proteins in complex samples, which classically allows physiopathological states to be characterized. However, proteomics is only emerging in the evolutionary biology field. This field aims at understanding the determinants of the diversity of organisms present on Earth and their “functioning”, including their adaptations to certain environmental constraints.The objective of this thesis was to study, from the organ to the eco-system, the proteomic variations induced by environmental changes, while adapting the different steps of the analysis to each type of sample, each organism, from sample preparation to data analysis. Through the introduction of an original quantitative de novo sequencing strategy, we studied the role of brown adipose tissue against obesity in a non-sequenced species: the vole. Other particular traits were explored, such as the reversible obesity of the grey mouse lemur or the interactions between sociality and longevity in the ant. The considered software solutions did not allow to robustly quantify peptides identified by de novo sequencing from fractionated samples, we thus determined that prefractionation allows for better proteome coverage. On the other hand, without prefractionation, de novo sequencing produces an undeniable gain. Finally, by studying the metaproteome of alpine soil biotic communities, we have highlighted the advantage of combining proteomics and genomics, in order to establish the most appropriate protein database and to “validate” proteomics data

L'oxaliplatine est un médicament de référence dans les traitements des cancers colorectaux métastatiques. Toutefois, l'oxaliplatine occasionne une toxicité d'ordre neurologique qui retentit sur la qualité de vie de certains patients prédisposés. Nous avons analysé pour la première fois la neurotoxicité de l'oxaliplatine par une approche protéomique. Un protocole expérimental, associant marquage iTRAQ et fractionnement par IEFOFFGEL a tout d'abord été mis en place afin d'améliorer la couverture protéomique d'échantillons complexes. Puis, l'expression protéique différentielle après traitement par I'oxaliplatine a été analysée globalement, à la fois dans le protéome intracellulaire et dans le sécrétome d'un modèle cellulaire humain de nerotoxicité. L'analyse du protéome intracellulaire a permis l'identification de plus de 2700 protéines et offre de nouvelles perspectives quant aux mécanismes moléculaires de la neurotoxicité de I ' o x aliplatine. Le médicament aItère l'expression de protéines impliquées dans la réponse aux dommages à l'ADN, le contrôle du cycle cellulaire, le stress oxydatif , le métabolisme énergétique, le stress protéotoxique, la résistance multidrogue, la plasticité neuronale et l'homéostasie calcique. L'analyse du sécrétome a mis en évidence la sur-expression, suite au traitement par l'oxaliplatine, de 23 protéines sécrétées. Nous proposons pour la première fois les protéines Calmoduline, Thymosine beta-10 et le facteur neurotrophique Neudésine comme candidats biomarqueurs de la neurotoxicité des traitements anticancéreux à base d'oxaliplatine.

Introduction : De nombreuses thérapeutiques ciblant la protéine HER2 ou des protéines clés de la voie HER2 ont transformé le pronostic des cancers du sein HER2 positif. Les anomalies moléculaires tumorales, la richesse des thérapeutiques actuelles et leur coût nécessitent de rationnaliser la décision thérapeutique par l’utilisation de biomarqueurs. La protéomique ciblée, capable de détecter et mesurer un panel de protéines au sein d’échantillons complexes, est l’une des approches les plus performantes pour quantifier un jeu de biomarqueurs spécifiques simultanément dans un tissu tumoral. Objectif : développer une approche de protéomique quantitative ciblée de type PRM (Parallel Reaction Monitoring) pour évaluer les protéines clés de la voie HER2 dans différents échantillons tumoraux. Résultats : 1/ Sélection des peptides protéotypiques de nos protéines d’intérêt (EGFR, HER2 et phospho-HER2, HER3, PTEN) et développement des méthodes d’analyse. 2/ Détection et quantification de ces peptides a/ dans 17 lignées cellulaires mammaires, en conditions standard et après exposition au trastuzumab ou lapatinib. b/ dans des xénogreffes dérivées de cancer du sein humain. 4/ Corrélation des résultats a/ aux « gold » standards actuels : western blot et immuno-cyto/histo-chimie, b/ aux données issues d’analyses transcriptomiques validées. Conclusion : cette approche pourrait permettre dans le futur une vision globale de l’expression et l’activation des protéines de la voie HER2 et progresser vers une médecine « personnalisée ». Elle pourrait être améliorée par l’utilisation de spectromètres de masse plus performants et le recours à la microdissection laser sur tissu conservé en FFPE
Therapeutics targeting HER2 protein or its pathway considerably improved the prognosis of HER2-positive BC. The actual approaches to evaluate HER2 expression, immunohistochemistry (IHC) and FISH (fluorescent in situ hybridization), are labor-intensive and low-throughput, and present discrepancies between them. Therefore, there is a real need to develop other strategies to rationalize the use of targeted therapeutics. Parallel Reaction Monitoring (PRM) is a mass spectrometry-based approach for targeted proteomics able to detect and quantify numerous proteins with high-throughput allowing to follow mutated or activated status of targeted proteins. PRM could be a way to rationalize the use of targeted therapeutics to go through a more « personalized » medicine. The objective was to detect and quantify proteins implicated in HER2 pathway (EGFR, HER2, HER3, PTEN), phosphorylated peptides of HER2 and their response under treatment. We first selected proteotypic peptides of each protein and protein assays were generated. We detected and quantified proteotypic peptides of proteins of interest 1/on 17 breast cell lines on control condition and under treatment (trastuzumab or lapatinib). 2/ on more complex samples including patients-derived xenografts and human breast cancers. We correlated our data to gold standards western blot and IHC and to transcriptomic signatures previously validated. In the future, this approach could envision a picture of the expression and activation of proteins implicated in HER2-pathway. However, our strategy could be improved by more efficient mass spectrometers and the use of formalin-fixed paraffin-embedded samples to be used in clinical practice

L'extrême complexité des échantillons biologiques, la variabilité technique et la dépendance de la protéomique envers les banques protéiques empêchent l'analyse complète d'un protéome. Ce travail de thèse s'est focalisé sur le développement de méthodes pour la protéomique quantitative et la protéogénomique afin d'améliorer la caractérisation du protéome. Premièrement mon travail s'est centré sur le développement de méthodes quantitatives globales et ciblées. La mise en place de standards pour évaluer les performances de tous les niveaux de la stratégie analytique est aussi décrite. Ces méthodes ont été optimisées pour répondre à diverses questions biologiques. Mon doctorat s'est focalisé aussi autour de la protéogénomique. Une méthode d'analyse N-terminomique à haut débit a été développée et appliquée à l'étude de la mitochondrie humaine. Enfin, ce manuscrit présente une approche multi-omique visant à améliorer l'analyse du protéome avec la création de banques de données personnalisées
The high intrinsic complexity of biological samples, the technical variability and the dependency of Bottom-up Proteomics to consensus protein sequence databases handicap the comprehensive analysis of an entire Proteome. My doctoral work was focused on method development in quantitative Proteomics and Proteogenomics in order to achieve a better proteome characterization. First, I focused on the development of global and targeted quantitative methods. The introduction and development of standard samples to assess the performances at any level of the analytical workflow is also described. These methods were applied to answer different biological questions. My PhD also focused on Proteogenomic method development. A high throughput N-terminomic analysis approach was developed and applied to the analysis of the human mitochondria. Finally, this manuscript presents a personalized multi-omics profiling strategy to improve the proteome analysis with the use of personalized databases