ASICS : identifier et quantifier des métabolites à partir d'un spectre RMN 1H

Gaëlle Lefort (1) , Laurence Liaubet (2) , Cécile Canlet (3) , Nathalie Vialaneix (1) , Rémi Servien (4)

1 MIAT INRA - Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse
2 GenPhySE - Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage
3 E20 - MetaToul AXIOM
4 InTheRes - Innovations Thérapeutiques et Résistances

La résonance magnétique nucléaire du proton (1H-RMN) est une technologie haut-débit permettant d'obtenir des profils métaboliques, sous forme de spectres, à un coût relativement faible. C'est un outil prometteur pour détecter des biomarqueurs facilement mesurables. Cependant, les métabolites présents dans un mélange complexe ne sont pas identifiables et quantifiables directement, ce qui limite l'interprétabilité de ces approches. Pour faciliter l'utilisation de ces données, nous avons développé une méthode d'analyse automatique, encapsulée dans un nouveau package R/Bioconductor, ASICS, qui permet l'identification et la quantification globale et automatique des métabolites dans un spectre RMN. Le package permet d'enchaîner facilement toutes les étapes de l'analyse (pré-traitements, quantification, outils de diagnostic pour juger de la qualité des quantifications, analyses statistiques post-quantification).

Mots clés: métabolomique; résonance Magnétique Nucléaire (RMN); quantification de métabolites; sélection de variables

Domaines: Mathématiques [math]; Informatique [cs]; Sciences du Vivant [q-bio]; Génétique; Génétique animale

Gaëlle Lefort, Laurence Liaubet, Cécile Canlet, Nathalie Vialaneix, Rémi Servien. ASICS : identifier et quantifier des métabolites à partir d'un spectre RMN 1H. 51. Journées de Statistique de la SFdS, Société Française de Statistique (SFdS). FRA., Jun 2019, Nancy, France. ⟨hal-02737497⟩