Enrichissement de la base de données spectrale peakforest en LC-MS

Sylvain Emery (1, 2) , Bernard Lyan (1, 2) , Charlotte Joly (1) , Nils Paulhe (1, 2) , Franck Giacomoni (1, 2) , Etienne Thévenot (3, 4) , C. Junot (5, 6, 2) , Estelle Pujos-Guillot (1, 2)

1 UNH - Unité de Nutrition Humaine
2 PFEM - Plateforme Exploration du Métabolisme
3 LIST (CEA) - Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies
4 MetaboHUB
5 LEMM - Laboratoire d'Etude du Métabolisme des Médicaments
6 CEA - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives

L’analyse métabolomique non ciblée est une approche puissante permettant la caractérisation du phénotype métabolique lié aux développements de maladies chroniques. L’identification des biomarqueurs qui y sont associés est devenue un enjeu majeur pour ce type d’approche. Il existe aujourd’hui un très large panel de banques de données en métabolomique, pouvant aider lors de cette étape d’identification, telles que MassBank, HMDB ou Lipidmaps, mais ces bases n’intègrent pas de données chromatographiques alors que le temps de rétention peut être un paramètre contribuant largement dans l’identification de molécules (Sumner et al, 2014). La base de données PeakForest est une banque de données de spectres de référence dédiée à l’annotation des données métabolomiques. Plus de 1000 composés standards (métabolites endogènes déjà décrits dans les biofluides) ont été analysés en LC-HRMS (Orbitrap, QTof) et selon des méthodes chromatographiques complémentaires au sein des quatre plateformes du consortium MetaboHUB. L’implémentation de PeakForest est réalisé via des fichiers ‘template’ qui intègrent les metadata et les peaklists annotées. L’originalité de cette base est qu’elle intègre également les conditions chromatographiques ainsi que les temps de rétention de chaque molécule, ce qui permet d’intégrer ce paramètre dans les requêtes. L’objectif sera de pouvoir utiliser cette ressource pour une annotation automatique des jeux de données. C’est pourquoi la base de données PeakForest est utilisable via des outils Galaxy, bientôt intégrés au sein de la plate-forme web Galaxy W4M (Workflow4Metabolomics ; Giacomoni et al, 2015). Une preuve de concept de l’utilisation de cet outil a été réalisée pour l’annotation d’un échantillon de plasma de référence du NIST. Au total plus de 70 métabolites ont été confirmés avec un score égal à 5 (Sumner et al, 2014). Ces résultats pourront à terme être intégrés au sein de PeakForest après curation effectuée par des experts dans le but de valider les résultats. Des données MS/MS viendront également complémenter la base. Cet outil dédié à l’annotation de métabolites en haut débit contribuera donc à terme à enrichir la caractérisation des métabolomes de différents systèmes biologiques

Mots clés: LC MSMS; PeakForest; identification metabolites; base de données spectrales; chronic diseases

Mots clés: analyse métabolomique; banque de données; maladie chronique

Domaines: Alimentation et Nutrition; Chimie analytique

Sylvain Emery, Bernard Lyan, Charlotte Joly, Nils Paulhe, Franck Giacomoni, et al.. Enrichissement de la base de données spectrale peakforest en LC-MS. 10. journées scientifiques du Réseau Francophone de Métabolomique et Fluxomique, May 2016, Montpellier, France. 158 p., 2016, Livret des résumés 10JS RFMF. ⟨hal-01594987⟩