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The metabolite composition of living organisms changes when they are subjected to environmental modification and differs from one species to another. The aim of this PhD thesis was to deploy different chromatographic coupling strategies with mass spectrometry and MS data processing in order to respond in the most relevant way to the various problems encountered in terms of characterization, quantification and comparison of the molecular content of complex samples.Firstly, these studies led to the development of TLC/MS dereplication methods to rapidly identify known molecules and to evaluate the composition of samples. In order to improve and standardize the comparison of different samples, image processing of TLC plates were performed and statistical studies were applied. In addition, the hyphenation TLC/MS have been developed to identify different low molecular mass families (flavonoids, steroids). In a second way, a methodology was implemented in UHPLC/HRMS to characterize the presence of C and O-glycosyl flavonoids in corn silk samples of five different varieties and help in the varietal selection to fight against pest infestation. Visual representation approaches of molecular content were used to target the molecules of interest which were they were quantified by UHPLC/MRM MS. The different chromatographic fingerprints were then compared using statistical treatments in order to highlight the differences between these five varieties and thus to identify the molecules allowing this distinction.; La composition en métabolites des organismes vivants évolue lorsqu’ils sont soumis à des modifications environnementales et diffère d’une espèce à l’autre. L’objectif de cette thèse a été de déployer des stratégies de couplages chromatographiques avec la spectrométrie de masse et de traitement des données MS pour répondre aux différentes problématiques rencontrées en termes de caractérisation, quantification et comparaison du contenu moléculaire de milieux complexes.Ces études ont permis en premier lieu, de développer des méthodes de déréplication par TLC/MS pour identifier rapidement les molécules connues et évaluer la composition des milieux d’intérêt. Afin d’améliorer et de standardiser la comparaison de différents échantillons des traitements d’images des plaques TLC ont été effectués et des études statistiques ont été appliquées. De plus, des couplages de la TLC avec la MS ont été développés pour pouvoir identifier différentes familles moléculaires de faible masse (flavonoïdes, stéroïdes). Dans un second temps, une méthodologie a été mise en place en UHPLC/HRMS pour caractériser la présence de 30 flavonoïdes C et O-glycosylés dans des échantillons de soies de maïs de différentes variétés et aider à la sélection de variétés efficaces pour lutter contre l’infestation de ravageurs. Des approches de représentation visuelle du contenu moléculaire ont été utilisées pour cibler les molécules d’intérêt, puis elles ont été quantifiées par UHPLC/MRM MS. Les différentes empreintes chromatographiques ont été comparées en utilisant des traitements statistiques afin de mettre en évidence les différences entre ces variétés et identifier les molécules permettant cette distinction.

The metabolite composition of living organisms changes when they are subjected to environmental modification and differs from one species to another. The aim of this PhD thesis was to deploy different chromatographic coupling strategies with mass spectrometry and MS data processing in order to respond in the most relevant way to the various problems encountered in terms of characterization, quantification and comparison of the molecular content of complex samples.Firstly, these studies led to the development of TLC/MS dereplication methods to rapidly identify known molecules and to evaluate the composition of samples. In order to improve and standardize the comparison of different samples, image processing of TLC plates were performed and statistical studies were applied. In addition, the hyphenation TLC/MS have been developed to identify different low molecular mass families (flavonoids, steroids). In a second way, a methodology was implemented in UHPLC/HRMS to characterize the presence of C and O-glycosyl flavonoids in corn silk samples of five different varieties and help in the varietal selection to fight against pest infestation. Visual representation approaches of molecular content were used to target the molecules of interest which were they were quantified by UHPLC/MRM MS. The different chromatographic fingerprints were then compared using statistical treatments in order to highlight the differences between these five varieties and thus to identify the molecules allowing this distinction., La composition en métabolites des organismes vivants évolue lorsqu’ils sont soumis à des modifications environnementales et diffère d’une espèce à l’autre. L’objectif de cette thèse a été de déployer des stratégies de couplages chromatographiques avec la spectrométrie de masse et de traitement des données MS pour répondre aux différentes problématiques rencontrées en termes de caractérisation, quantification et comparaison du contenu moléculaire de milieux complexes.Ces études ont permis en premier lieu, de développer des méthodes de déréplication par TLC/MS pour identifier rapidement les molécules connues et évaluer la composition des milieux d’intérêt. Afin d’améliorer et de standardiser la comparaison de différents échantillons des traitements d’images des plaques TLC ont été effectués et des études statistiques ont été appliquées. De plus, des couplages de la TLC avec la MS ont été développés pour pouvoir identifier différentes familles moléculaires de faible masse (flavonoïdes, stéroïdes). Dans un second temps, une méthodologie a été mise en place en UHPLC/HRMS pour caractériser la présence de 30 flavonoïdes C et O-glycosylés dans des échantillons de soies de maïs de différentes variétés et aider à la sélection de variétés efficaces pour lutter contre l’infestation de ravageurs. Des approches de représentation visuelle du contenu moléculaire ont été utilisées pour cibler les molécules d’intérêt, puis elles ont été quantifiées par UHPLC/MRM MS. Les différentes empreintes chromatographiques ont été comparées en utilisant des traitements statistiques afin de mettre en évidence les différences entre ces variétés et identifier les molécules permettant cette distinction.