Développement de nouvelles méthodologies statistiques pour l'analyse de données de protéomique quantitative
Development of new statistical methodologies for quantitative proteomics data analysis
Données de grande dimension
Modèles de régression
Valeurs manquantes
Imputation multiple
Analyse différentielle
Données de protéomique quantitative
High-dimensional data
Regression models
Missing values
Multiple imputation
Differential analysis
Quantitative proteomics data
510
Protéomique
Modèles mathématiques
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. Ce travail de thèse porte sur le développement de méthodologies statistiques pour l’analyse des données de protéomique quantitative et présente ainsi trois principales contributions. La première 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. La deuxième partie présente une stratégie de prise en compte de l’incertitude induite par le processus d’imputation multiple dans l’analyse différentielle, également implémentée dans le package R mi4p. Enfin, la troisième partie propose un cadre bayésien pour l’analyse différentielle, permettant notamment de tenir compte des corrélations entre les intensités des peptides
Proteomic analysis consists of studying all the proteins expressed by a given biological system, at a given time and under given conditions. Recent technological advances in mass spectrometry and liquid chromatography make it possible to envisage large-scale and high-throughput proteomic studies.This thesis work focuses on developing statistical methodologies for the analysis of quantitative proteomics data and thus presents three main contributions. The first part proposes to use monotone spline regression models to estimate the amounts of all peptides detected in a sample using internal standards labelled for a subset of targeted peptides. The second part presents a strategy to account for the uncertainty induced by the multiple imputation process in the differential analysis, also implemented in the mi4p R package. Finally, the third part proposes a Bayesian framework for differential analysis, making it notably possible to consider the correlations between the intensities of peptides.
Electronic Thesis or Dissertation
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16106547
Université de Strasbourg
Strasbourg
2022-12-31
https://theses.hal.science/tel-03515977
application/pdf
15789886
https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2021/Chion_Marie_2021_ED269.pdf
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https://theses.hal.science/tel-03515977
https://theses.hal.science/tel-03515977
Chion
Marie
1994-12-17
FR
264331028
2405032764Y
21516101
4200001
https://theses.fr/2021STRAD025
2021STRAD025
https://doi.org/10.70675/e2cfc889zb340z4733za2d3z277300b0b235
2021-12-16
Mathématiques
Strasbourg
131056549
Doctorat
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non
oui
Bertrand
Frédéric
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128458585
Carapito
Christine
MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2
135428866
Birmelé
Étienne
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082335605
Thévenot
Etienne
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089423585
Burger
Thomas
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126286469
Villa-Vialaneix
Nathalie
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101680503
École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
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Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg)
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Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....)
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Bertrand
Frédéric
Carapito
Christine
Birmelé
Étienne
Thévenot
Etienne
Burger
Thomas
Villa-Vialaneix
Nathalie
École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg)
Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg)
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