Développement de nouvelles méthodologies statistiques pour l’analyse de données de protéomique quantitative

Jeudi 24 mars 2022, 10:15 à 11:15

Salle de séminaires M.0.1

Marie Chion

MAP5, Université de Paris.

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. Cette présentation portera sur mes travaux de développement de méthodologies statistiques pour l’analyse des données de protéomique quantitative et présente ainsi trois principales contributions. La première partie présente une stratégie de prise en compte de l’incertitude induite par le processus d’imputation multiple dans l’analyse différentielle. La deuxième partie propose un cadre bayésien pour l’analyse différentielle, permettant notamment de tenir compte des corrélations entre les intensités des peptides. Enfin, la troisième 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.
 
Cet exposé rentre dans le cadre de l'ANR SMILES ANR-18-CE40-0014.