Добірка наукової літератури з теми "Analyses métabolomiques"

À partir d’une étude de cas sur des bouteilles de vin blanc vieillies en cave, une approche multidisciplinaire intégrant analyses sensorielles, œnologiques et métabolomiques du vin ainsi qu’étude des transferts d’oxygène a mis en lumière l’importance de l’interface verre / bouchon (Karbowiak et al., 2019). Le transfert d’oxygène au niveau de cette interface peut participer significativement à l’oxydation au cours de la phase de vieillissement du vin en bouteille.

L'objectif premier de ce travail de thèse était de développer des analyses métabolomiques non ciblées de vins en bouteilles afin de déchiffrer les informations chimiques relatives à l’évolution de leurs compositions avec le temps. Cette recherche initiale était fondée sur l'hypothèse que, lors de l'analyse, les vins en bouteilles gardent une mémoire chimique des paramètres environnementaux à l’œuvre au moment de leur élaboration (gestion du vignoble, pratiques œnologiques, climat, terroir). Une seconde hypothèse reposait sur la nécessité d’étudier le passé pour anticiper l’évolution de la qualité du vin du point de vue de sa composition chimique. À cet effet et pour la première fois dans la science du vin, la Spectrométrie de Masse à Résonance Cyclotronique des Ions et à Transformée de Fourier (FTICR-MS), la Chromatographie Liquide couplée à la Spectrométrie de Masse (UPLC-Q-TOF-MS), la spectroscopie de Fluorescence d’Excitation et d’Émission (EEMF) et les statistiques multivariées ont été combinées. Le développement méthodologique a révélé l'avantage de coupler les mesures de masses exactes par FTICR-MS à la discrimination des isomères par UPLC-Q-TOF-MS afin d'étendre la gamme des métabolites détectables. Ces outils ont été appliqués à l'identification de marqueurs de vieillissement sur des séries verticales de vins rouges et blancs de Bourgogne, y compris sur des vins très anciens (millésimes inconnus) considérés comme des points extrêmes d'évolution, introduisant ainsi la notion de verticalomics. La caractérisation d'une série de vins blancs de Bourgogne (Chardonnay) a révélé que les espaces chimiques spécifiquement liés à des pratiques œnologiques (SO2 ajouté lors du pressurage, niveau de débourbage ou perméabilité du bouchon) pourraient être déchiffrés, bien que les signatures de millésimes étaient les plus significatives. Des expériences similaires sur les vins de Champagne (Chardonnay, et mélanges de Chardonnay, Pinot noir et Pinot Meunier) après la prise de mousse et le vieillissement sur lattes ont mis en évidence l'effet d'hormesis associé à l'oxygénation du vin. Enfin, les analyses non ciblées d'extraits de raisin et des vins correspondants provenant de différentes appellations et élaborés par le même vigneron ont révélé qu’il était possible de lire des signatures liées au terroir, en particulier après quelques années de vieillissement en bouteille. Plus largement, nos résultats fournissent une description globale sans précédent de la composition chimique du vin et de sa modification par le vieillissement
The main objective of this work was to develop non-targeted metabolomics analyses of bottled wines in order to decipher chemical informations from the time-related evolution of their composition. This original research was based on the hypothesis that, when analyzed, bottled wines would still hold chemical memories of envionmental parameters (vineyard management, oenological practices, climate, terroir…) at the moment of their elaboration, even after several years of ageing. A second hypothesis was that in order to anticipate the future evolution of the wine quality in terms of chemical composition, it is necessary to know what it was in the past. To that purpose, and for the first time in wine science, Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance – Mass Spectrometry (FTICR-MS), Liquid Chromatography coupled with mass spectrometry (UPLC-Q-ToF-MS), Excitation Emission Matrix Fluorescence (EEMF) and multivariate statistics were used in combination. Methodological develoments revealed the advantage of coupling exact mass measurements by FTICR-MS to isomeric discrimination by UPLC-Q-ToF-MS in order to extend the range of detectable metabolites. Such tools were applied to the identification of ageing markers in vertical series of red and white wines from Burgundy, including very old wines (unknown vintages) considered as evolution end points, thus introducing the concept of verticalomics. The characterization of series of white wines from Burgundy (Chardonnay) revealed that chemical spaces specifically related to eonological practices (SO2 addition at pressing, settling level, and permeability of the stopper) could indeed be deciphered although the vintage signatures were confirmed to be the most significant. Similar experiments on Champagne wines (Chardonnay, and blends of Chardonnay, Pinot noir and Pinot Meunier) after the "prise de mousse" and the ageing "sur lattes" further highlighted the hormesis effect associated with the oxygenation of wine. Finally, non-targeted analyses of series of grape extracts and corresponding wines from different appelations – though elaborated by the same winemaker – revealed that terroir-related signatures could be indeed read in wines, in particular after a few years of bottle ageing. Altogether our results provide an unprecedented comprehensive description of the chemical composition of wine and its modification through ageing

Développer une agriculture durable et respectueuse de l’environnement, implique l’utilisation de biostimulants tels que les extraits de macro-algues marines dans le but d’améliorer la croissance des plantes ainsi que leur tolérance aux stress biotiques et abiotiques. Ces extraits commerciaux d’algues sont utilisés en agriculture afin de favoriser la nutrition des plantes, d’améliorer leur qualité nutritionnelle et d’accroitre leur rendement. Dans ce domaine quelques modes d’action ont été élucidés par le centre R&D des Laboratoires Goëmar-Arysta. Cependant, jusqu’à présent, les matières actives n’ont pas été identifiées via une approche classique de fractionnement bio-guidé. De ce fait, leurs mécanismes d’action restent non élucidés. L’objectif premier de ce projet de thèse était d’identifier ces molécules biostimulantes via une approche de fractionnement assistée par la métabolomique, réalisée sur des extraits d’algues commerciaux. Les analyses RMN et LC-MS réalisées sur ces extraits se sont révélées infructueuses dans l’identification de molécules candidates. Ainsi, un classique fractionnement bio-guidé a conduit à la purification d’une fraction favorisant la croissance des plantes. Les analyses U-HPLC-HR-MS réalisées sur cette fraction et ses sous-fractions ont permis d’identifier deux molécules candidates. Un procédé de fractionnement utilisé au cours de ce travail fait l’objet d’une procédure de dépôt de brevet, afin d’apporter une valeur ajoutée à ces extraits biostimulants et de valoriser de nouveaux produits. Le deuxième objectif de ce projet, était d’étudier les réponses physiologiques de la plante modèle Arabidopsis thaliana à l’aide d’analyse transcriptomique. Ceci afin d’élucider les voies métaboliques régulées suite à l’application d’un extrait d’algue produit par Goëmar et d’une fraction stimulante de croissance purifiée au cours de ce projet. L’analyse du transcriptome d’Arabidopsis thaliana révèle la régulation de voies métaboliques complétement différentes par l’extrait d’algues en comparaison de celles régulées par sa fraction purifiée. De plus, les gènes dérégulés par la fraction purifiée constituent des biomarqueurs potentiels de croissance chez les plantes qui pourront être utilisés pour assister l’isolement bio-guidé de molécules candidates. Finalement, ces deux approches combinant fractionnement bio-guidé et analyses métabolomiques sur l’extrait d’Ascophyllum nodosum ainsi que les analyses transcriptomiques réalisées apportent de nouvelles connaissances sur les structures et les modes d’action de molécules candidates
To further develop a sustainable agriculture, new bio-solutions include the use of biostimulants such as seaweed aqueous extracts to improve plant growth or/and alleviate the effect of biotic and abiotic stress. These commercial products aim to improve plant nutrition, in order to impact yield and quality parameters. In this domain, some modes of action have been proposed by the Goëmar-Arysta R&D center. However, the bioactive ingredients have not been identified so far, using classical methods of bioassay-guided fractionation. Therefore, their mechanisms of action remain also elusive. The aim of this thesis project was first to identify, using a strategy of metabolomic profiling of seaweed extracts, the bioactive compounds responsible for plant growth stimulation. The 1H-NMR-based profiling and LC-MS metabolomic analyses of commercial seaweed extracts were not suitable to identify candidate molecules that promote plant growth. A classical bioassay-guided fractionation achieved on a Goëmar extract provided a growth promoting purified fraction and further bioactive sub-fractions. The U-HPLC-HR-MS analyses of these sub-fractions highlighted two candidate molecules. A fractionation process used in this work should be patented in order to improve added-value of growth-promoting filtrate and valorize new by-products. In parallel, the physiological effects of these seaweed extracts were studied in the model plant Arabidopsis thaliana through transcriptomic approaches in order to decipher patterns of gene regulation in response to a crude commercial extract and its purified fraction. The transcriptome in response to the application of seaweed extract was completely different of those obtained using its purified fraction. Genes dysregulated by this purified fraction provided potential biomarkers of plant growth that could be used. to assist the bioactive molecule isolation. Finally these two approaches combining, metabolomics-guided and bioassay-guided fractionation of extracts from the brown seaweed Ascophyllum nodosum, and global transcriptomics in Arabidopsis provided several new insights into the nature and structure of different molecules that trigger different physiological responses in plants

Le profilage métabolomique global de matrices biologiques dans de larges séries d'échantillon est un enjeu majeur. Dans ce contexte, notre travail vise à développer des approches LC-HRMS et outils bioinformatiques pour les analyses métabolomique et lipidomique de larges cohortes. Dans un premier temps, nous avons développé puis évalué la pertinence de 4 méthodes LC-HRMS dans l'annotation du métabolome/lipidome sérique humain. Ainsi, une base de données spectrales a été implémentée à l'aide de spectres MS, MS/MS et les temps de rétention de composés de référence afin d'assurer l'annotation de jeux de données. La combinaison de méthodes RP, HILIC et PFPP-HRMS a permis l'identification de 266 métabolites et 706 espèces lipidiques sériques répartis sur 20 et 24 classes chimiques respectivement dont 27% d'espèces isomères. Ces outils ont été appliqués, dans un second temps, à la stratification de 78 patients diabétiques. Outre le syndrome métabolique marqué (perturbation du métabolisme énergétique), nos analyses ont montré l'impact délétère de facteurs physiologiques confondants -âge et IMC-. Nous en avons évalué l'influence sur une cohorte de 227 salariés du CEA. Les empreintes lipidomiques sont robustes, néanmoins l'impact de l'IMC est marqué pour les lipides neutres. L'effet du genre démontre un catabolisme masculin important. L'effet de l'âge se manifeste par des activités enzymatiques altérées. Ces études combinent une analyse globale métabolomique et lipidomique des mêmes échantillons humains. Elles visent à construire une base de données relationnelle incluant données spectrales et biologiques servant à la caractérisation de biomarqueurs dans le cas d'études cliniques
Global metabolomic profiling of biological media in large sample sets is a major challenge. In this context, our work aims to develop LC-HRMS approaches and data mining tools for metabolomics and lipidomics analysis of large cohorts. We have first developed and evaluated the reliability of four LC-HRMS methods in the annotation of human serum metabolome and lipidome. Thus, spectral database was implemented using MS spectra, MS/MS and retention times of reference compounds to further ensure datasets annotation. The combination of RP, PFPP and HILIC-HRMS methods allowed identification of 266 metabolites and 706 lipid species in human serum over 20 to 24 chemical classes respectively including 27% of isomeric species. These analytical tools were then applied for the stratification of 78 diabetic patients. Unsurprisingly, we highlighted a metabolic syndrome (energy metabolism disruption), moreover our analyses have shown the deleterious impact of confounding physiological factors on diabetes biomarker discovery –age and BMI-. We finally evaluated their influence on a cohort of 227 CEA employees. Lipidomic fingerprints are robust, however BMI impact is marked for neutral lipids. Gender effect shows significant male catabolism and age altered enzyme activities. These studies combine an overall metabolomics and lipidomics analyses of the same human samples. They aim to build up a relational database including spectral and biological data for biomarker characterization in clinical studies

L’obésité touche des millions de personnes dans le monde, majoritairement dans les pays développés. Alors que dans la population générale, l’obésité est un facteur de risque d’apparition d’insuffisance cardiaque, chez l'insuffisant cardiaque avéré, l'existence d'une obésité apparaît associée à un meilleur pronostic. Nous avons étudié les conséquences de l’obésité sur le cœur dans différents modèles animaux ainsi que chez l’homme par des approches génomiques et métabolomiques. Les résultats présentés ici font ressortir la présence d’adaptations cardiaques au plan génomique, de régulations au niveau lipidique et l’importance du rôle de la leptine. La mise en évidence d’une augmentation des acides gras poly-insaturés, d’une nouvelle apolipoprotéine impliquée dans l’efflux lipidique pourrait ouvrir des pistes de recherche concernant le paradoxe de l’obésité associé à l’insuffisance cardiaque. Enfin l’absence de la voie de signalisation de la leptine dans le modèle SHHF pourrait être responsable du peu de différences rencontrées au niveau du transcriptome cardiaque soulignant le rôle de cette hormone dans les relations qui unissent obésité et cœur
Obesity alone is the cause of 11% of cases of cardiac failure in men and 14% of cases in women in the United States. It is expected that obesity will become an important cause of cardiac failure in the upcoming years. The adipocyte secretes a number of hormones which act directly or indirectly on the myocardium. Haemodynamic and hormonal changes occurring as a result of obesity profoundly modify the genetic expression in the myocardium, leading to hypertrophy of the myocytes and the development of interstitial fibrosis. Paradoxically, in the global population of patients with cardiac failure, obesity improves survival. We present here results of genomic and metabolomic assessments in order to better understand the relationship between obesity and heart failure. Our results show that obesity hypertension is associated with continuous cardiac transcriptome adaptation and suggest some novel regulatory pathways for cardiac adaptation to obesity in animal and human experiments. An increase of unsaturated lipids and a new apolipoprotein may be involved in myocardium protective mechanisms against lipid accumulation in the setting of obesity. These results can provide explanations to the obesity paradox

La métabolomique par résonance magnétique nucléaire (RMN) permet d’étudier laréponse métabolique globale d’un système biologique à un stimulus ou un événementphysiopathologique (maladie, manipulation génétique, etc.). Cette discipline connaît un essorimportant dans la recherche clinique et biologique, et constitue ainsi un outil à fort potentielpour la découverte de biomarqueurs de maladies, et l’étude de la fonction des gènes.Cette thèse est dédiée à l’application de la métabolomique par RMN à hauts champspour l’étude des pathologies associées à la signalisation thyroïdienne chez la souris. L’objectifglobal est d’identifier des biomarqueurs spécifiques liés aux différentes maladies hormonales :l’hypothyroïdie et la maladie génétique émergente résistance à l’hormone thyroïdienne due àune mutation au niveau du récepteur TRα1 (RTHα). Cette dernière est particulièrementdifficile à diagnostiquer à cause du manque de marqueurs biochimiques et de symptômesspécifiques à cette maladie. De plus, elle présente des similitudes avec l’hypothyroïdie auniveau symptomatique. Des modèles murins de RTHα et de l’hypothyroïdie ont été analysés,et l’investigation a été menée sur l’urine et le plasma sanguin dans le but de différenciermétaboliquement ces maladies et d’identifier des biomarqueurs spécifiques à RTHα. Dessignatures métaboliques liées à chaque maladie ont été identifiées dans l’urine et le plasmasanguin. Cinq métabolites qui varient de façon significative ont été identifiés dans l’urinecomme étant liés à la maladie RTHα : trimethylamine, dimethylamine, isovalerylglycine, Nacetylglucosamineet la choline. Dans le sang, ce sont les lipides insaturés qui varient de façonsignificative chez les souris mimant la maladie RTHα
Metabolomics by nuclear magnetic resonance (NMR) allows studying the metabolicresponse of a global biological system to a stimuli or a physiopathological even (diseases,genetic modifications, etc.). This discipline is growing especially in the clinical and biologicalfields, and represents a strong potential tool to identify biomarkers related to diseases, andstudy the function of genes.This thesis is dedicated to the application of metabolomics by high field NMR to studythyroid signalisation pathologies in mice. The main goal is to identify biomarkers related tothe emerging genetic disease called resistance to thyroid hormone due to a mutation in thyroidhormone receptor TRα1 (RTHα). This disease is particularly difficult to diagnose because ofthe lack of biochemical markers and specific symptoms. In addition, it presents commonfeatures with hypothyroidism in term of symptoms. Mice models of RTHα andhypothyroidism were analysed, and the investigation were driven on urine and blood plasmain order to differentiate metabolically theses diseases and identify biomarkers related toRTHα. Metabolic fingerprints related to each disease were identified in both urine and bloodplasma. Five metabolites vary significantly in the urine of RTHα mice: trimethylamine,dimethylamine, isovalerylglycine, N-acetylglucosamine and choline. Unsaturated lipids varysignificantly in the blood plasma of RTHα mice.The impact of thyroid hormones (TH) and the thyroid hormone receptor TRβ on theliver metabolism were also studied in the present manuscript through NMR-basedmetabolomics. A mouse model, with a specific knock-out of TRβ gene in hepatocytes (LTRβ-KO), were used to study this question. To understand the function of TH mediated by TRβ,the liver metabolic response to TH, obtained from liver aqueous extracts and intact livertissues, TRβKO and wild-type mice were compared. The results suggest the presence ofdirect and indirect effects of thyroid hormones on the liver metabolism

La médecine de précision (MP) est un nouveau paradigme qui révolutionne la pratique médicale actuelle et remodèle complètement la médecine de demain. La MP aspire à placer le patient au centre du parcours de soins en y intégrant les données médicales et biologiques individuelles tout en tenant compte de la grande diversité interindividuelle. La prédiction des états pathologiques chez les patients nécessite une compréhension dynamique et systémique. Les erreurs innées du métabolisme (EIM) sont des troubles génétiques résultant de défauts dans une voie biochimique donnée en raison de la déficience d'une enzyme, de son cofacteur ou d’un transporteur. Les EIM ne sont plus considérées comme des maladies monogéniques mais tendent à être plus complexes et multifactorielles. Le profil métabolomique permet le dépistage d’une pathologie, la recherche de biomarqueurs et l’exploration des voies métaboliques mises en jeu. Dans ce travail de thèse, nous avons utilisé l’approche métabolomique qui est particulièrement pertinente pour les EIM compte tenu de leur physiopathologie de base qui est étroitement liée au métabolisme. Ce travail a permis la mise en place d’une méthodologie métabolomique non ciblée basée sur une stratégie analytique multidimensionnelle comportant la spectrométrie de masse à haute résolution couplée à la chromatographie liquide ultra-haute performance et la mobilité ionique. La mise en place de la méthodologie de prétraitement, d’analyse et d’exploitation des données générées avec des outils de design expérimental et d’analyses multivariées ont été aussi établies. Enfin, cette approche a été appliquée pour l’exploration des EIM avec les mucopolysaccharidoses comme preuve de concept. Les résultats obtenus suggèrent un remodelage majeur du métabolisme des acides aminés dans la mucopolysaccharidose de type I. En résumé, la métabolomique pourrait être un outil complémentaire pertinent en appui à l’approche génomique dans l’exploration des EIM
The new field of precision medicine is revolutionizing current medical practice and reshaping future medicine. Precision medicine intends to put the patient as the central driver of healthcare by broadening biological knowledge and acknowledging the great diversity of individuals. The prediction of physiological and pathological states in patients requires a dynamic and systemic understanding of these interactions. Inborn errors of metabolism (IEM) are genetic disorders resulting from defects in a given biochemical pathway due to the deficiency of an enzyme, its cofactor or a transporter. IEM are no longer considered to be monogenic diseases, which adds another layer of complexity to their characterization and diagnosis. To meet this need for faster screening, the metabolic profile can be a promising candidate given its ability in disease screening, biomarker discovery and metabolic pathway investigation. In this thesis, we used a metabolomic approach which is particularly relevant for IEM given their basic pathophysiology that is tightly related to metabolism. This thesis allowed the implementation of an untargeted metabolomic methodology based on a multidimensional analytical strategy including high-resolution mass spectrometry coupled with ultra-high-performance liquid chromatography and ion mobility. This work also set a methodology for preprocessing, analysis and interpretation of the generated data using experimental design and multivariate data analysis. Finally, the strategy is applied to the exploration of IEM with mucopolysaccharidoses as a proof of concept. The results suggest a major remodeling of the amino acid metabolisms in mucopolysaccharidosis type I. In summary, metabolomic is a relevant complementary tool to support the genomic approach in the functional investigations and diagnosis of IEM

Les atteintes hépatiques, asymptomatiques pour la plupart d’entre elles et pouvant évoluer vers des complications sévères telles que le carcinome hépatocellulaire (CHC) sont responsables de plus de 15 000 décès par an en France. Le manque de marqueurs cliniques et biologiques fiables pour déterminer le degré de sévérité de l’hépatopathie ainsi que pour reconnaître les stades précoces du CHC constitue actuellement un obstacle majeur à une prise en charge optimale de la maladie. Grâce aux approches de type métabolomique et aux techniques analytiques telles que la résonance magnétique nucléaire, il est désormais possible d’obtenir une véritable cartographie des métabolites d’un individu. L’objectif de ce travail a été d’explorer, par une approche RMN métabolomique, les changements métaboliques dans le foie et dans le sérum causés par différentes pathologies hépatiques afin de proposer de nouvelles pistes dans l’amélioration du diagnostic et de la prise en charge de ces maladies. Une attention particulière a également été donnée à l’étude de la validité des paramètres de qualité des modèles de discrimination réalisés lors des analyses statistiques des données multivariées
Most liver diseases nowadays remain symptomless and tend to lead to hepatocellular carcinoma responsible for more than 15.000 patient deaths per year in France. Liver diseases are therefore a major concern for public health.Clinicians lack of non-invasive biomarkers allowing them to enhance identification of liver diseases stages in order to efficiently target the first HCC signs and accordingly improve clinical prognosis.Identification of new biomarkers set new challenges in translational research in order torefine the prognosis and adapt therapeutic procedures.Proton nuclear magnetic resonance spectroscopy-based metabolomics enable to identifyand quantify such metabolites by defining individual metabolic fingerprints.First part of this work was to explore the metabolic modifications of liver tissue to further establish diseases stages profiles.Second part was focused on the assessment of metabolic variations in HCC patients, by analyzing sequential serums taking, before and after a radiofrequency ablation curative treatment.Third and last part was centered on the validation of the quality parameters of the discriminant models used in multivariate statistical analysis

En milieu marin, toute surface immergée est soumise à une colonisation par de nombreux organismes (biofouling). Le développement de biofilms est une étape clé du phénomène. Les systèmes de communication y sont contrôlés par le biais de signaux chimiques. Dans ce travail, l’étude de la signature métabolique de biofilms naturels formé in situ a été réalisée selon un gradient de pollution en contaminants métalliques dans la rade de Toulon et selon la nature du revêtement de la surface immergée. De nettes variations chimiques des biofilms prélevés sont observées et sont corrélées avec des variations en termes de communauté microbiennes. L’étude in vitro de 4 souches bactériennes issues de biofilms naturels a permis, après optimisation des méthodologies d’analyse, une discrimination selon leur profil métabolique. Des biomarqueurs ont été mis en évidence, avec notamment la production de lipides ornithine par la souche Pseudoalteromonas lipolytica. La réponse biologique de cette souche en fonction de son phénotype et face à un stress cuprique a été étudiée par métabolomique et protéomique révélant d’importantes modulations de certaines voies biosynthétiques
In the marine environment, any immersed surface is subjected to colonization by many organisms (biofouling). The biofilms development is a key stage of this phenomenon. Communication systems are controlled in these structures by chemical signals. In this work, the study of the chemical signature of natural biofilms formed in situ was carried out among a gradient of contamination of metal contaminants in the bay of Toulon and according to the nature of the coating on the immersed surface. Clear chemical variations of the biofilms collected were observed and were correlated with variations in microbial community. The in vitro study of 4 bacterial strains harvested from natural biofilms allowed, after optimization of the analysis methodologies, their discrimination according to their metabolic profile. Biomarkers were highlited, particularly ornithine lipids production by the Pseudoalteromonas lipolytica strain. The biological response of this strain depending on its phenotype and face to copper stres was studied by metabolomics and proteomics revealing important modulations of certain biosynthetic patways

Tout au long du procédé d’élaboration d’un vin, des réactions d’oxydation peuvent se produire y compris au cours du vieillissement en bouteilles. Depuis quelques années, la profession viti-vinicole est confrontée au problème de l’oxydation prématurée des vins blancs.. A ce jour, peu d’études ont pu apporter des explications d’ordre chimique à ce phénomène, et les mécanismes réactionnels intervenant restent peu connus.L’objectif de ce travail de thèse est d’apporter, au travers d’une analyse moléculaire non ciblée en spectrométrie de masse à transformée de Fourier et à résonance cyclotronique des ions (FT-ICR-MS) couplée à une étude chimiométrique, des réponses originales aux questions posées par la problématique actuelle d’oxydation prématurée des vins blancs. Nous avons montré suite à l’étude d’une série de vins oxydés prématurément non seulement la grande diversité chimique des vins, mais aussi la présence d’un ensemble de masses typiques associées à ce phénomène. Pour une meilleure compréhension de l’origine de cette problématique, nous avons considéré deux autres types d’oxydation : une oxydation relative exclusivement à un apport contrôlé en oxygène et une autre relative à l'évolution naturelle de vins en bouteilles. Cette dernière consiste en le suivi de l'évolution des espaces chimiques de séries verticales de vins blancs et rouges en fonction du temps. Sur la série verticale des vins blancs allant de 1979 à 2006, une charnière à l’année 1990 a été observée avec des groupes de masses typiques de chacun des vins jeunes (1979-1990) et des vieux vins (1991-2006).La comparaison entre les espaces chimiques discriminants chacun de ces trois types d’oxydation ne révèle la présence que de trois masses en commun, ce qui appuie l'hypothèse de causes multiparamétriques à l’oxydation prématurée des vins blancs, qui ne serait donc pas un phénomène du exclusivement à une exposition non contrôlée à l'oxygène.Des essais d’élucidation structurale en FT-ICR-MS/MS des masses discriminantes des vins oxydés et de la série verticale ont été effectués et des schémas de fragmentation pour certaines masses sont proposés
During winemaking processes, many oxidation reactions may occur especially during the aging period. Recently, white wines are characterized by a problem of premature oxidation for which few studies have provided chemical explanation. To date, the involved mechanisms in this phenomenon remain poorly understood.The aim of this thesis project is to provide, through an untargeted molecular analysis using Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FT-ICR-MS) coupled to chemometric analysis, original clue to understand the premature oxidation of white wines. Based on the study of a series of premature oxidized white wines, we were able to elucidate the high complexity and the chemical diversity of wine, and got out typical masses characterizing the oxidation state. In order to better understand the origin of this phenomenon, we considered two alternative possibilities of oxidation: the first one induced by oxygen, and the second through a natural evolution of wines in bottles. The latter included the monitoring of the chemical evolution of white and red wines as a function of time. A very interesting result was obtained on the vertical series of white wines from 1979 to 2006, where two groups were separated at the 1990 vintage to provide a group of old wines (1979-1990) and a group of new wines (1991-2006). Typical discriminant masses were found for each group.A comparison between the chemical spaces discriminating each of the three types of oxidation (premature oxidation, oxidation with oxygen and natural evolution of wine in bottle) revealed very few common masses that may indicate that the phenomenon of premature oxidation is indeed influenced by multiple factors.Finally, a structural elucidation of the typical masses of the groups of oxidized and aged wines were established using FT-ICR-MS/MS. Possible fragmentations schemes of some of these masses were proposed

La résonance magnétique nucléaire (RMN) est devenue une des techniques spectroscopiques les plus puissantes et polyvalentes de la chimie analytique avec des applications multiples dans des différents domaines de la recherche. Cependant, un des inconvénients majeurs de la RMN est le processus fastidieux d'analyse de donnée qui nécessite fréquemment des interventions humaines. Ces dernières font diminuer non seulement l'efficacité et l'objectivité des études mais également renferment les champs d'applications potentielles de la RMN pour les non-initiés. Par conséquent, le développement des méthodes computationnelles non supervisées se trouve nécessaire. Les travaux réalisés ici représentent des nouvelles approches dans le domaine de la métabolomique et de la biologie structurelle. Le défi ultime de la RMN métabolomique est l'identification complète de l'ensemble des molécules constituant les échantillons biologiques complexes. Cette étape est vitale pour toute interprétation biologique. Dans la première partie de cette thèse, une nouvelle méthode numérique a été développée pour analyser des spectres à deux dimensions HSQC et TOCSY afin d'identifier les métabolites. La performance de cette nouvelle méthode a été démontrée avec succès sur les données synthétiques et expérimentales. La RMN est une des principales techniques analytiques de la biologie structurale. Le processus conventionnel de détermination structurelle est bien établie avec souvent une attribution explicite des signaux. Dans la seconde partie de cette thèse, une nouvelle approche computationnelle est présentée. Cette nouvelle méthode permet de déterminer les structures RMN sans attributions explicites des signaux. Ces derniers proviennent de données spectrales tridimensionnelles TOCSY et NOESY. Les structures ont été résolues en appliquant cette nouvelle méthode aux données spectrales d'une protéine de 12kDa
Nuclear Magnetic Resonance (NMR) has become one of the most powerful and versatile spectroscopic techniques in analytical chemistry with applications in many disciplines of scientific research. A downside of NMR is however the laborious data analysis workflow that involves many manual interventions. Interactive data analysis impedes not only on efficiency and objectivity, but also keeps many NMR application fields closed for non-experts. Thus, there is a high demand for the development of unsupervised computational methods. This thesis introduces such unattended approaches in the fields of metabonomics and structural biology. A foremost challenge to NMR metabolomics is the identification of all molecules present in complex metabolite mixtures that is vital for the subsequent biological interpretation. In this first part of the thesis, a novel numerical method is proposed for the analysis of two-dimensional HSQC and TOCSY spectra that yields automated metabolite identification. Proof-of principle was successfully obtained by evaluating performance characteristics on synthetic data, and on real-world applications of human urine samples, exhibiting high data complexity. NMR is one of the leading experimental techniques in structural biology. However the conventional process of structure elucidation is quite elaborated. In this second part of the thesis, a novel computational approach is presented to solve the problem of NMR structure determination without explicit resonance assignment based on three-dimensional TOCSY and NOESY spectra. Proof-of principle was successfully obtained by applying the method to an experimental data set of a 12-kilodalton medium- sized protein