Réseau moléculaire massif pour l’annotation en lipidomique - Archive ouverte HAL
Poster De Conférence Année : 2021

Réseau moléculaire massif pour l’annotation en lipidomique

Résumé

Les réseaux moléculaires sont un outil performant pour la classification et la visualisation de données de spectrométrie de masse tandem (MS/MS). L’hypothèse qui sous-tend l’annotation des réseaux est que des molécules de la même famille chimique vont conduire à des pertes de neutre ou des ions fragments de même nature. Dans le cas des lipides, des fragments et pertes de neutre typiques de chaque classe sont décrits dans la littérature indiquant la possibilité de reconstruire des réseaux moléculaires fiables. En 2020, l’équipe d’O. Laprévote a démontré la possibilité de calculer ces réseaux sur un set expérimental de 150 lipides [1]. Afin de généraliser cette première démonstration, nous avons calculé un réseau moléculaire basé sur les données MS/MS en mode d’ionisations positif et négatif de la base de données LipidBlast contenant plus de 100 000 lipides en positif et 300 000 en négatif, conduisant au calcul de 6x1010 scores cosinus. Une analyse fine du réseau t-SNE a permis de mettre en lumière des clusters spécifiques à chaque classe ainsi que des sous-clusters possédant des chaînes carbonées en Sn-1 ou Sn-2 en commun. Afin de ne pas nécessiter le re-calcul complet de l’ensemble des scores cosinus lors de l’intégration de données expérimentales à ce réseau moléculaire massif, un algorithme de type « parametric t-SNE » [2] faisant intervenir un réseau de neurones de type perceptron multicouches a été implémenté. Cette procédure permet de calculer la position des nœuds expérimentaux au sein du modèle et permettre la classification rapide des données lipidomiques.
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Dates et versions

hal-04427181 , version 1 (30-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04427181 , version 1

Citer

Nicolas Elie, Romain Magny, Nicolas Auzeil, Olivier Laprévote, David Touboul. Réseau moléculaire massif pour l’annotation en lipidomique. Journées du Réseau Francophone de Métabolomique et Fluxomique ( RFMF 2021 ), Nov 2021, Aussois, France. ⟨hal-04427181⟩
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