Doctorat en chimie analytique – Développement de nouvelles approches d’identification de signaux de données RMN 1D, 2D rapides et HRMS pour la métabolomique

France
Posted 2 months ago

Informations sur l’emploi

Organisation/Entreprise
Université de Nantes
Domaine de recherche
Chimie » Chimie analytique
Profil de chercheur
Chercheur de première étape (R1)
Pays
France
Date limite d’inscription
Type de contrat
Temporaire
Statut du travail
À temps plein
Heures par semaine
35
Date de début de l’offre
Le poste est-il financé par le programme-cadre de recherche de l’UE ?
Non financé par un programme de l’UE
L’emploi est-il lié au poste du personnel au sein d’une infrastructure de recherche ?
Non

Description de l’offre

Contexte

La métabolomique, l’étude des petites molécules contenues dans des mélanges biologiques, repose principalement sur l’utilisation de deux outils analytiques, la spectrométrie de masse (MS) et la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire (RMN). Bien que la RMN soit une technique bien établie en métabolomique, grâce à sa robustesse et sa répétabilité et parce qu’elle fournit des informations quantitatives et structurelles. Cependant, il souffre de forts chevauchements de signaux qui empêchent l’élucidation et la quantification des biomarqueurs.

Dans ce contexte, le laboratoire CEISAM est depuis 2015 un des pionniers dans le développement de méthodes permettant d’améliorer la séparation des signaux issus de mélanges complexes en les diffusant dans une seconde dimension tout en apportant des informations complémentaires pour leur identification. En particulier, les méthodes 2D rapides utilisant des stratégies visant à réduire les temps d’acquisition des méthodes 2D conventionnelles, telles que la spectroscopie ultrarapide, l’échantillonnage non uniforme (NUS) et l’aliasing, présentent un intérêt croissant en métabolomique. Ces nouvelles techniques pourraient constituer la base de stratégies analytiques plus robustes et plus fiables, mais leur complémentarité, tant entre elles qu’avec les méthodes MS, reste inexplorée.

Dans ce contexte, nous avons acquis plusieurs jeux de données utilisant ces méthodes 2D rapides sur diverses problématiques de métabolomique. Il s’agit désormais de développer une stratégie permettant d’identifier ce type de données de la manière la plus complète possible, en tirant parti de leurs avantages respectifs. Deux approches spécifiques devront être développées, une pour les extraits métaboliques et une seconde pour les extraits lipidiques. De plus, les données MS haute résolution (HRMS), couplées à la chromatographie en phase gazeuse (GC-HRMS) et à la chromatographie liquide (LC-HRMS) en phase de chromatographie inverse et phase d’interaction hydrophile (HILIC) et en mode d’ionisation positive et négative, permettront doivent également être exploitées pour faciliter l’identification par RMN et explorer la complémentarité RMN-HRMS. Cette combinaison représente une gamme de méthodes analytiques non déployées auparavant en métabolomique. Le premier objectif du projet est d’explorer la capacité à discriminer les profils métaboliques en appliquant la gamme la plus large possible de méthodes analytiques et en les mettant en compétition grâce à une intégration multi-blocs. La deuxième perspective, qui fait l’objet de ce travail de thèse, est d’explorer la complémentarité de ces méthodes en termes de couverture métabolique.

Objectif de la thèse

L’objectif principal de cette thèse est de réaliser l’annotation la plus complète possible des signaux observés sur différents jeux de données RMN rapide 1D et 2D, ainsi que celle de nombreux jeux de données HRMS. Cela permettra d’évaluer la complémentarité de ces méthodes d’analyse, ainsi que les éventuelles redondances entre elles. Pour atteindre cet objectif, il sera nécessaire de développer de nouvelles stratégies d’annotation de données, notamment pour les techniques rapides de RMN 2D, peu utilisées jusqu’à présent en métabolomique. L’identification des signaux au niveau de confiance 1, selon la Metabolomics Standards Initiative, sera réalisée par l’acquisition de spectres de composés purs et d’expériences de pointe (ajout du composé suspecté à un échantillon représentatif). L’identification de ces signaux mettra en évidence les métabolites et lipides couramment détectés par plusieurs méthodes et ceux détectés par une seule méthode analytique. Cette étude sera complétée par une analyse approfondie de la littérature, afin d’évaluer l’étendue de la couverture métabolique obtenue grâce au déploiement de cette approche, et d’identifier les voies métaboliques non couvertes. Les méthodes développées seront appliquées à des problématiques variées, comme la caractérisation de l’exposition des mini-porcs exposés au perturbateur endocrinien Bisphénol A (BPA), en collaboration avec le LABERCA, ou encore des études précliniques en collaboration avec le CHU de Nantes.

Plus spécifiquement, le doctorant sera chargé de :

  • Développer une stratégie d’annotation des signaux issus de jeux de données RMN rapides 1D et 2D et de jeux de données HRMS, en s’appropriant et en adaptant les outils logiciels pertinents pour l’identification des métabolites.
  • Évaluer l’apport des méthodes rapides de RMN 2D en termes d’identification de signaux par rapport aux méthodes conventionnelles de RMN 1 H et HRMS.
  • Confirmez les annotations d’identification en analysant les composés purs par RMN et HRMS.
  • Évaluer la complémentarité et la redondance métabolique des différentes méthodes et explorer les éventuelles lacunes en comparant avec la littérature.

Environnement et partenariats

Le doctorant recruté interagira avec ses encadrants, spécialistes des méthodes RMN 2D conventionnelles et rapides utilisées pour acquérir les données de ce projet, et experts en métabolomique. Ils interagiront également avec le LABERCA et le CHU de Nantes pour le traitement et l’annotation des jeux de données HRMS. Les travaux de thèse se dérouleront dans l’environnement collaboratif stimulant de l’équipe MIMM, impliquant de nombreux doctorants, post-doctorants, ingénieurs et chercheurs en méthodologie RMN et métabolomique. L’environnement collaboratif du CEISAM sera un atout (notamment en synthèse, pour confirmer l’identification de certains métabolites).

Le CEISAM est le laboratoire de chimie moléculaire de l’Université de Nantes et regroupe 5 équipes de recherche renommées en chimie théorique, physique et analytique, et en synthèse organique. La plateforme RMN du laboratoire CEISAM est la plus grande plateforme RMN de l’Ouest de la France. Il dispose de nombreux équipements, dont 6 spectromètres à haut champ (400 – 700 MHz) et 3 spectromètres à faible champ. Il fait également partie de l’infrastructure nationale de recherche en métabolomique et fluxomique MetaboHub, qui permettra à la personne recrutée de travailler au sein d’un réseau national riche et stimulant. Le CEISAM est implanté dans l’environnement dynamique de la ville de Nantes, à proximité de la côte atlantique et de la Bretagne sud.

Les références

  • Dona et coll., CSBJ 2016, 14 , 135-153
  • Marchand et coll.,Métabolomique  2018, 14 (5), 60
  • Joesten et coll.,Métabolomique  2019, 15 (1), 5
  • Lettretre et coll.,Anal. Chimique.  2021, 93 (1), 500-518

Exigences

Domaine de recherche
Chimie » Chimie analytique
niveau d’éducation
Master ou équivalent
Compétences/qualifications

Le candidat aura une formation en chimie analytique et devra avoir un fort intérêt pour l’élucidation structurale par RMN et spectrométrie de masse dans un contexte métabolomique. Un fort intérêt pour ces méthodes analytiques est attendu pour garantir une bonne compréhension des spectres à exploiter. Un goût pour la programmation sera un atout. Compte tenu de la nature collaborative du projet, de bonnes compétences rédactionnelles et de communication en français et en anglais sont requises. Le doctorant sera amené à transmettre ses connaissances à d’autres étudiants (Master, PhD) et à présenter ses travaux lors de conférences nationales et internationales. Cette thèse étant financée par une bourse ministérielle, les candidats doivent être dans le premier tiers de leur promotion de Master 2.

Langues
ANGLAIS
Niveau
Excellent

Informations Complémentaires

Site Web pour plus de détails sur le travail

Job Features

Job CategoryDoctorat

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