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Projet intéressant car donne la possibilité de généraliser le concept à n'importe quel trait phénotypique.
 
Projet intéressant car donne la possibilité de généraliser le concept à n'importe quel trait phénotypique.
 
Intéressant car on utilise les données d'une étude faite à Lausanne (colaus = étude qui cherche à connaître es facteurs de risque et les maladies cardiovascuaires). Durant cette étude, 835 échantillon d'urine correspondant chacun a un individu ont été testés. Il est difficile d'analyser les échantillons d'urine car les données RMN correspondantes regroupent plein beaucoup de pics (ppm). Il faut donc cibler quels ppm sont important et dans un second temps, essayer de les lier à des métabolites particuliers.
 
Intéressant car on utilise les données d'une étude faite à Lausanne (colaus = étude qui cherche à connaître es facteurs de risque et les maladies cardiovascuaires). Durant cette étude, 835 échantillon d'urine correspondant chacun a un individu ont été testés. Il est difficile d'analyser les échantillons d'urine car les données RMN correspondantes regroupent plein beaucoup de pics (ppm). Il faut donc cibler quels ppm sont important et dans un second temps, essayer de les lier à des métabolites particuliers.
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[[Méthodes]]
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- RMN
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RMN signifie Résonance magnétique nucléaire et permet de déterminer la structure d’une molécule organique. Il existe plusieurs types de RMN et la méthode utilisée pour l’analyse des données de CoLaus est la RMN du proton qui se limite à l’étude des noyaux d’atomes d’hydrogène.
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Quand un proton est plongé dans un champ magnétique, il se comporte comme un aimant. Sa fréquence de résonance dépend des liaisons et atomes voisins ce qui nous permet de déterminer l’environnement chimique de chaque proton d’une molécule et donc de trouver sa structure.
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Les pics du spectre RMN correspondent à la résonance des différents protons présents dans la molécule. L’axe horizontal représente le déplacement chimique exprimé en ppm (parties par millions)
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- ISA
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Isa est une méthode de biclustering avec un système de seuil qui permet de grouper des individus et des positions (ppm ) dans le spectre RMN correspondant à des métabolites features en sélectionnant ceux les plus éloignés de la moyenne et en leur donnant un score. Les autres valeurs (trop proches de la moyenne), se verrons attribuer un 0.  On obtient donc une matrice formée de valeurs (entre -1 et 1) correspondant aux scores des patients et des ppm.
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Il existe d'autres algorithmes mais nous utilisons ISA car il permet de donner des scores après avoir fait une analyse itérative avec un seuil, ce qui permet de restreindre les critères de sélection.

Revision as of 14:59, 24 May 2018

But: Le but est d'analyser des données RMN extraites d'échantillons l'urine. Les données RMN nous informent sur les métabolites présents dans l'urine, que nous essayons de lier avec des maladies d'intérêt. Nous allons aussi essayer de grouper les individus qui ont le même profil métabolomique.

Pourquoi le projet est-il intéressant? Ce projet est intéressant car il nous permettrait de faire des liens plus rapides entre des métabolites et des maladies d'intérêt. Ceci permettrait des analyses relativement simples mais qui en diraient beaucoup sur les maladies potentielles. En effet, il est facile d'obtenir un échantillon d'urine et de l'analyser. En l'occurrence, nous avons choisis deux maladies d'intérêt qui sont Alzheimer et le diabète. Nous les avons choisis car ce sont des pathologies communes et qui peuvent potentiellement toucher tout le monde (d'ailleurs, on connait tous au moins une personne atteinte d'une de ces maladies). Projet intéressant car donne la possibilité de généraliser le concept à n'importe quel trait phénotypique. Intéressant car on utilise les données d'une étude faite à Lausanne (colaus = étude qui cherche à connaître es facteurs de risque et les maladies cardiovascuaires). Durant cette étude, 835 échantillon d'urine correspondant chacun a un individu ont été testés. Il est difficile d'analyser les échantillons d'urine car les données RMN correspondantes regroupent plein beaucoup de pics (ppm). Il faut donc cibler quels ppm sont important et dans un second temps, essayer de les lier à des métabolites particuliers.

Méthodes - RMN RMN signifie Résonance magnétique nucléaire et permet de déterminer la structure d’une molécule organique. Il existe plusieurs types de RMN et la méthode utilisée pour l’analyse des données de CoLaus est la RMN du proton qui se limite à l’étude des noyaux d’atomes d’hydrogène.

Quand un proton est plongé dans un champ magnétique, il se comporte comme un aimant. Sa fréquence de résonance dépend des liaisons et atomes voisins ce qui nous permet de déterminer l’environnement chimique de chaque proton d’une molécule et donc de trouver sa structure.

Les pics du spectre RMN correspondent à la résonance des différents protons présents dans la molécule. L’axe horizontal représente le déplacement chimique exprimé en ppm (parties par millions)


- ISA Isa est une méthode de biclustering avec un système de seuil qui permet de grouper des individus et des positions (ppm ) dans le spectre RMN correspondant à des métabolites features en sélectionnant ceux les plus éloignés de la moyenne et en leur donnant un score. Les autres valeurs (trop proches de la moyenne), se verrons attribuer un 0. On obtient donc une matrice formée de valeurs (entre -1 et 1) correspondant aux scores des patients et des ppm. Il existe d'autres algorithmes mais nous utilisons ISA car il permet de donner des scores après avoir fait une analyse itérative avec un seuil, ce qui permet de restreindre les critères de sélection.