Bayesian hierarchical reconstruction of protein profiles including a digestion model

Introduction : Mass spectrometry approaches are very attractive to detect protein panels in a sensitive and high speed way. MS can be coupled to many proteomic separation techniques. However, controlling technological variability on these analytical chains is a critical point. Adequate information processing is mandatory for data analysis to take into account the complexity of the analysed mixture, to improve the measurement reliability and to make the technology user friendly. Therefore we develop a hierarchical parametric probabilistic model of the LC-MS analytical chain including the technological variability. We introduce a Bayesian reconstruction methodology to recover the protein biomarkers content in a robust way. We will focus on the digestion step since it brings a major contribution to technological variability. Method : In this communication, we introduce a hierarchical model of the LC-MS analytical chain. Such a chain is a cascade of molecular events depicted by a graph structure, each node being associated to a molecular state such as protein, peptide and ion and each branch to a molecular processing such as digestion, ionisation and LC-MS separation. This molecular graph defines a hierarchical mixture model. We extend the Bayesian statistical framework we have introduced previously [1] to this hierarchical description. As an example, we will consider the digestion step. We describe the digestion process on a pair of peptides within the targeted protein as a Bernoulli random process associated with a cleavage probability controlled by the digestion kinetic law.Comment: pr\'esentation orale; 59th American Society for Mass Spectrometry Conference, Dallas : France (2011

Robustesse des approches chimiométriques pour la reconstruction de profils moléculaires

Ce papier traite des approches chimiométriques pour la reconstruction de profils moléculaires. La quantification de protéines du sang est réalisée à partir du traitement par analyse factorielle de spectrogrammes issus d'une chaîne d'analyse contenant une colonne de nano-chromatographie et un spectromètre de masse. Nous nous intéressons plus particulièrement à la comparaison de la robustesse des méthodes de régression de type Unfold-PLS, N-PLS et PARAFAC vis-à-vis du problème de décalage temporel des pics contenus dans les spectrogrammes. Les méthodes multidimensionnelles type N-PLS et PARAFAC fournissent de meilleurs résultats ce qui permet d'envisager une quantification des protéines avec une plus grande tolérance sur le recalage des pics en temps de rétention

Reconstruction bayésienne de profils moléculaires

L'étude des protéines laisse entrevoir de grands espoirs pour la médecine de demain. Cependant pour répondre à ces promesses, les méthodes actuelles doivent gagner en sensibilité, en spécificité et en robustesse. Dans cette optique, le CEA développe un laboratoire sur puce et des méthodes de traitement numérique dédiées aux analyses protéomiques par LC-MS. Nous présentons dans cet article une approche bayésienne pour la reconstruction des profils de concentrations de protéines. Dans un premier temps nous proposons un modèle pour le dispositif de mesure complet. Puis nous décrivons une méthode d'estimation des concentrations de protéines présentes, les paramètres instrumentaux étant fixés. Enfin nous estimons conjointement les concentrations et les paramètres instrumentaux

MRM protein quantification and serum sample classification

Quantification and classification are key points for differential analysis of proteomic studies and diagnostic tests. A MRM analytical chain is a cascade of molecular events depicted by a graph structure, each node being associated to a molecular state such as protein, peptide or ion and each branch to a molecular processing. Each protein is associated to a set of transition measurements. One key question is how to infer the protein level and the class label. We propose to compare a hierarchical model based Bayesian Hierarchical Inversion combining all transitions and a non-linear processing based on logarithmic transformation of standardized peak value combined with a median filter. Classification performances are evaluated on a colorectal cancer cohort for LFABP and PDI biomarkers

Apprentissage supervisé robuste de caractéristiques de classes. Application en protéomique

National audienceLa protéomique est un domaine en pleine expansion, et son utilisation est notamment envisagée dans le diagnostic de maladies comme le cancer. Un diagnostic basé sur une classification nécessite la connaissance des distributions des biomarqueurs dans chaque classe. L'apprentissage des distributions est réalisé à partir de données acquises suivant un modèle direct hiérarchique. L'acquisition des données fait intervenir des variabilités biologique et technologique. Pour un apprentissage robuste aux fluctuations instrumentales, il est nécessaire d'en tenir compte en les intégrant dans l'estimation. Pour obtenir un apprentissage robuste, nous proposons d'utiliser le cadre des problèmes inverses pour intégrer les variabilités technologique (instrumentale) et biologique qui impactent les données et de tirer profit de la nature hiérarchique du modèle La robustesse est montrée grâce à la proximité des distributions estimées par apprentissage global et par apprentissage idéal avec les variables instrumentales connues, quantifiée par la divergence de Kullback-Leibler

IMAGERIE DES PRODUITS DE CONTRASTE ULTRASONORE (SIMULATION ET APPROCHE DE LA PERFUSION MYOCARDIQUE)

VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF

Reconstruction of molecular profiles by inversion of a biologic analysis chain parametric model

La problématique de cette communication est la détection précoce du cancer à partir d'une chaîne d'analyse biologique allant de l'échantillon de sang au diagnostic médical en combinant des technologies liées à la biologie, aux nanotechnologies et au traitement de l'information. Nous nous intéressons à la partie traitement des données, appelée reconstruction de profils moléculaires. Cette étape doit permettre d'estimer la concentration de protéines cibles (caractéristiques de la maladie) présentes dans l'échantillon sanguin à partir des données obtenues en sortie de la chaîne d'analyse. La méthodologie proposée se base sur une approche de type problème inverse associé à un modèle dynamique direct reliant les inconnues (les concentrations des protéines cibles) aux mesures. Cette méthode apporte une meilleure robustesse et adaptativité vis-à-vis du bruit, des fluctuations et déformations des signaux par rapport aux méthodes classiques. Une application sur des données simulées montre l'efficacité de l'approche présentée