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11 results on '"Pétéra, Mélanie"'

1. The Plasma Oxylipin Signature Provides a Deep Phenotyping of Metabolic Syndrome Complementary to the Clinical Criteria

Author

Dalle, Céline, Tournayre, Jérémy, Mainka, Malwina, Basiak-Rasała, Alicja, Pétéra, Mélanie, Lefèvre-Arbogast, Sophie, Dalloux-Chioccioli, Jessica, Deschasaux-Tanguy, Mélanie, Lécuyer, Lucie, Kesse-Guyot, Emmanuelle, Fezeu, Léopold K, Hercberg, Serge, Galan, Pilar, Samieri, Cécilia, Zatońska, Katarzyna, Calder, Philip C, Hjorth, Mads Fiil, Astrup, Arne, Mazur, André, Bertrand-Michel, Justine, Schebb, Nils Helge, Szuba, Andrzej, Touvier, Mathilde, Newman, John W, and Gladine, Cécile

Subjects
Nutrition, Clinical Research, Aetiology, 2.1 Biological and endogenous factors, Good Health and Well Being, Cardiovascular Diseases, Case-Control Studies, Humans, Metabolic Syndrome, Oxylipins, oxylipins, lipid mediators, lipidomics, metabolic syndrome, metabolic phenotyping, Other Chemical Sciences, Genetics, Other Biological Sciences, Chemical Physics
Abstract

Metabolic syndrome (MetS) is a complex condition encompassing a constellation of cardiometabolic abnormalities. Oxylipins are a superfamily of lipid mediators regulating many cardiometabolic functions. Plasma oxylipin signature could provide a new clinical tool to enhance the phenotyping of MetS pathophysiology. A high-throughput validated mass spectrometry method, allowing for the quantitative profiling of over 130 oxylipins, was applied to identify and validate the oxylipin signature of MetS in two independent nested case/control studies involving 476 participants. We identified an oxylipin signature of MetS (coined OxyScore), including 23 oxylipins and having high performances in classification and replicability (cross-validated AUCROC of 89%, 95% CI: 85-93% and 78%, 95% CI: 72-85% in the Discovery and Replication studies, respectively). Correlation analysis and comparison with a classification model incorporating the MetS criteria showed that the oxylipin signature brings consistent and complementary information to the clinical criteria. Being linked with the regulation of various biological processes, the candidate oxylipins provide an integrative phenotyping of MetS regarding the activation and/or negative feedback regulation of crucial molecular pathways. This may help identify patients at higher risk of cardiometabolic diseases. The oxylipin signature of patients with metabolic syndrome enhances MetS phenotyping and may ultimately help to better stratify the risk of cardiometabolic diseases.

Published
2022

2. Workflow4Metabolomics (W4M): a user-friendly metabolomics platform for analysis of MS and NMR data

Author

Delporte, Cédric, Tremblay-Franco, Marie, Guitton, Y., Canlet, Cecile CC, Weber, Ralf J. M., Hecht, Helge, Price, Elliott James, Klanova, Jana, Joly, Charlotte, Dalle, Céline, Saint-Vanne, Julien, Thévenot, Etienne E.A., Schmitz, Isabelle, Chéreau, Sylvain, Dechaumet, Sylvain, Diémé, Binta, Giacomoni, Franck FG, Le Corguillé, Gildas G C, Pétéra, Mélanie MP, Souard, Florence, Delporte, Cédric, Tremblay-Franco, Marie, Guitton, Y., Canlet, Cecile CC, Weber, Ralf J. M., Hecht, Helge, Price, Elliott James, Klanova, Jana, Joly, Charlotte, Dalle, Céline, Saint-Vanne, Julien, Thévenot, Etienne E.A., Schmitz, Isabelle, Chéreau, Sylvain, Dechaumet, Sylvain, Diémé, Binta, Giacomoni, Franck FG, Le Corguillé, Gildas G C, Pétéra, Mélanie MP, and Souard, Florence

Abstract

info:eu-repo/semantics/inPress

Published
2024

3. A project-scale map of metadata to improve future data management

Author

Pétéra, Mélanie, Cabasson, Cecile, Comte, Blandine, Duperier, Christophe, Filangi, Olivier, Prigent, Sylvain, Pujos-Guillot, Estelle, Giacomoni, Franck, Plateforme Exploration du Métabolisme (PFEM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-MetaboHUB-Clermont, MetaboHUB-MetaboHUB, Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Plateforme Bordeaux Metabolome, Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Bordeaux, Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP), Université de Rennes (UR)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Rennes Angers, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR-11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation(2011), Petera, Mélanie, and Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation - - METABOHUB2011 - ANR-11-INBS-0010 - INBS - VALID

Subjects
[CHIM.OTHE] Chemical Sciences/Other, Gestion de données de la recheche, [CHIM.OTHE]Chemical Sciences/Other, Métabolomique, FAIR, Méta-données
Abstract

International audience; Today, the intra-lab application of best practices in the metabolomics field usually guarantees an adequate data exploitation within a single lab. However, the growing interest in multi-analyses designs (e.g. complementary analytical platforms, variety of matrices, multi-omics), as well as the need of data sharing and reuse, increase the difficulty of data management. Indeed, managing the multiplicity and the heterogeneity of information involved is required to achieve relevant knowledge extraction from metabolomics data. Within the MetaboHUB national infrastructure, one objective is to optimize data handling, especially metadata, to facilitate large-scale analyses, multi-platforms studies, and data FAIRisation (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability). In particular, this fits in the MetaboHUB scientific roadmap that promotes the open science development in the field of metabolomics.In the context of metabolomic and lipidomic studies, data production and analysis come along with a large diversity of metadata (data of the data). To identify clearly-defined bottlenecks and targets for future improvement in data management, the objective of this work was to build a metadata map at the scale of a scientific project. Aiming for completeness, this map was constructed in a collaborative and multidisciplinary way involving chemists, biologists, data stewards as well as computer scientists, combining their respective experience and knowledge. Based on the resulting metadata map, targets (areas and topics) to be further investigated were identified, enabling the construction of transversal working groups at the consortium scale. In particular, this work enables to focus efforts on clearly defined issues to improve standardisation of practices regarding data management and metadata documentation. In conclusion, this collaborative map construction has been shown to be an efficient tool to draw a clear « where do we stand / where do we go » picture inside a national infrastructure like MetaboHUB regarding project-scale metadata. This facilitates the definition of a precise data management. Such an approach could be translated within other infrastructures, consortia and/or communities.

Published
2022

4. Update on technological developments and opportunities with Workflow4Metabolomics

Author

Pavot, Lain, Pétéra, Mélanie, Paulhe, Nils, Guitton, Yann, Le Corguillé, Gildas, Saint-Vanne, Julien, Tremblay-Franco, Marie, Canlet, Cécile, Martin, Jean-François, Weber, Ralf, Delporte, Cédric, Souard, Florence, Dalle, Céline, Giacomoni, Franck, Plateforme Exploration du Métabolisme (PFEM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-MetaboHUB-Clermont, MetaboHUB-MetaboHUB, Laboratoire d'étude des Résidus et Contaminants dans les Aliments (LABERCA), École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Metatoul AXIOM (E20 ), MetaboHUB-MetaToul, MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), University of Birmingham [Birmingham], Université libre de Bruxelles (ULB), Institut de Recherche Biomédicale des Armées [Brétigny-sur-Orge] (IRBA), Plateforme Exploration du Métabolisme-MetaboHUB (PFEM-MetaboHUB), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA), and Petera, Mélanie

Subjects
Métabolomique non ciblée, [CHIM.ANAL] Chemical Sciences/Analytical chemistry, Galaxy web interface, [CHIM.ANAL]Chemical Sciences/Analytical chemistry, [CHIM.CHEM] Chemical Sciences/Cheminformatics, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Traitement de données, [CHIM.CHEM]Chemical Sciences/Cheminformatics, [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Abstract

International audience; IntroductionMetabolomics data analysis is a complex and multistep process, which is constantly evolving with the development of new analytical technologies, mathematical methods, bioinformatics tools and databases. The Workflow4Metabolomics (W4M) infrastructure[1] provides tools in a single online web interface (through Galaxy[1]). During the last two years, W4M has evolved with new upgrades for LC-MS, LC-MSMS, GC-MS and NMR pipelines, including preprocessing, quality control, statistical analysis and annotation tools. W4M also proposes new community resources promoting open science in metabolomics.Technological and methodological innovationW4M major updates include: Specific Galaxy interactive tools with NMRPro[2] for NMR spectra visualization and Xseeker for visualization and annotation of LC-MSMS data (In collaboration with CHOPIN ANR project[3]); An improved MSMS pipeline; New annotation tools suite allowing connexion with PeakForest[4], a new spectral data manager infrastructure for laboratories; New functionalities regarding mixed model computation for repeated measure designs, and improvements in annotation of complex mixture bidimensional NMR spectra. New training resources through the Galaxy Training Network (GTN) are also proposed, and Training Infrastructure as a Service (TIass) is available through the new usegalaxy.fr host.Results and impactW4M’s improvements increase raw data input management and LC/GC-MS(MS) workflow efficiency. We highlight how current advances, along with community training as through the yearly international school Workflow4Experimenters, contribute to open data analysis practices worldwide. In addition the W4M organization on Github repository aims to review code, annotate tools and propose a showcase for contributors from the metabolomics community.References[1] Giacomoni F., Le Corguillé et al (2015). Workflow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for computational metabolomics. Bioinformatics 2015, May 1;31(9):1493-5. doi: 10.1093/bioinformatics/btu813[2] Mohamed A, Nguyen CH, Mamitsuka H. NMRPro: an integrated web component for interactive processing and visualization of NMR spectra. Bioinformatics. 2016 Jul 1;32(13):2067-8. doi: 10.1093/bioinformatics/btw102. Epub 2016 Feb 26. PMID: 27153725.[3] https://anr.fr/ProjetIA-16-RHUS-0007[4] Paulhe, N., Canlet, C., Damont, A. et al. PeakForest: a multi-platform digital infrastructure for interoperable metabolite spectral data and metadata management. Metabolomics 18, 40 (2022). doi: 10.1007/s11306-022-01899-3[5] Afgan E. et al. The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update. Nucleic Acids Res. 2016 Jul 8;44(W1):W3-W10. doi: 10.1093/nar/gkw343

Published
2022

7. Oxylipin profiling identifies a mechanistic signature of metabolic syndrome: results from two independent cohorts

Author

Dalle, Céline, primary, Tournayre, Jérémy, additional, Mainka, Malwina, additional, Basiak-Rasała, Alicja, additional, Pétéra, Mélanie, additional, Lefèvre-Arbogast, Sophie, additional, Dalloux-Chioccioli, Jessica, additional, Deschasaux-Tanguy, Mélanie, additional, Lécuyer, Lucie, additional, Kesse-Guyot, Emmanuelle, additional, Fezeu, Léopold, additional, Hercberg, Serge, additional, Galan, Pilar, additional, Samieri, Cécilia, additional, Zatońska, Katarzyna, additional, Calder, Philip C., additional, Hjorth, Mads Fiil, additional, Astrup, Arne, additional, Mazur, André, additional, Bertrand-Michel, Justine, additional, Schebb, Nils H., additional, Szuba, Andrzej, additional, Touvier, Mathilde, additional, Newman, John W., additional, and Gladine, Cécile, additional

Published
2022
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8. Developments and opportunities with Workflow4Metabolomics

Author

Pavot, Lain, Pétéra, Mélanie, Paulhe, Nils, Guitton, Yann, Le Corguillé, Gildas, Saint-Vanne, Julien, Tremblay-Franco, Marie, Canlet, Cécile, Martin, Jean-François, Weber, Ralf, Delporte, Cédric, Souard, Florence, Dalle, Céline, Giacomoni, Franck, LESUR, Hélène, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Laboratoire d'étude des Résidus et Contaminants dans les Aliments (LABERCA), École nationale vétérinaire, agroalimentaire et de l'alimentation Nantes-Atlantique (ONIRIS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ABiMS - Informatique et bioinformatique = Analysis and Bioinformatics for Marine Science (ABIMS), Fédération de recherche de Roscoff (FR2424), Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Station biologique de Roscoff (SBR), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Metatoul AXIOM (E20 ), MetaboHUB-MetaToul, Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), University of Birmingham [Birmingham], Faculté de Pharmacie [Bruxelles] (ULB), Université libre de Bruxelles (ULB), Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), and Institut de Recherche Biomédicale des Armées [Brétigny-sur-Orge] (IRBA)

Subjects
NMR pipelines, [SDV] Life Sciences [q-bio], [SDV]Life Sciences [q-bio], New W4M LC-MS, LC-MSMS, GC-MS, [PHYS.PHYS.PHYS-DATA-AN] Physics [physics]/Physics [physics]/Data Analysis, Statistics and Probability [physics.data-an], [PHYS.PHYS.PHYS-DATA-AN]Physics [physics]/Physics [physics]/Data Analysis, Statistics and Probability [physics.data-an]
Abstract

International audience; Metabolomics data analysis is a complex, multistep process, constantly evolving with the development of new analytical technologies, mathematical methods, bioinformatics tools and databases. Workflow4Metabolomics[1] is a collaborative portal dedicated to metabolomics data processing, analysis and annotation for the Metabolomics community. In the latest version of W4M, the core team proposes new upgrades for LC-MS, GC-MS and NMR pipelines, including new preprocessing steps, as well as enhancement of statistical analysis and annotation tools. W4M aims to promote open science in Metabolomics and facilitate knowledge dissemination by providing community resources.

Published
2022

9. Spot urine collection: A valid alternative to total urine collection for metabolomic studies in dairy cattle

Author

Boudra, Hamid, Noziere, Pierre, Cantalapiedra-Hijar, Gonzalo, Traïkia, Mounir, Martin, Jean-Francois, Pétéra, Mélanie, Lagree, Marie, DOREAU, M., Morgavi, Diego, Unité Mixte de Recherche sur les Herbivores - UMR 1213 (UMRH), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Metatoul AXIOM (E20 ), MetaboHUB-MetaToul, MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-MetaboHUB-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université de Toulouse (UT)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INP - PURPAN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ToxAlim (ToxAlim), This work was funded by the seventh EU framework project 'Innovative and practical management approaches to reduce nitrogen excretion by ruminants (REDNEX),'FP7, KBB-2007-1., European Project: 211606,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2007-1,REDNEX(2008), VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), MetaToul-MetaboHUB, Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-ToxAlim (ToxAlim), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
Rumen, Nitrogen, [SDV]Life Sciences [q-bio], lactating dairy cow, Animal Feed, metabolomics, urine, nitrogen diet, Diet, spot collection, Milk, Metabolome, Animals, Lactation, Cattle, Female, Urine Specimen Collection
Abstract

International audience; Urine is a highly suitable biological matrix for metabolomics studies. Total collection for 24-h periods is the gold standard as it ensures the presence of all metabolites excreted throughout the day. However, in animal studies, it presents limitations related to animal welfare and also due to alterations of the metabolome originating from the use of acid for preventing microbial growth or microbial contamination. In this study, we investigated whether spot urine collection is a practical alternative to total collection for metabolomic studies in lactating cows. For this purpose, we collected urine samples from 4 lactating Holstein cows fed 4 diets in a 4 × 4 Latin square design. Urine was collected for 24 h using a collecting device (i.e., total collection) or collected once per day 4 h after the morning feeding (i.e., spot urine collection). Dietary treatments differed by the amount of nitrogen content (high vs. low) and by the nature of the energy (starch vs. fiber). Urine metabolome was analyzed by 2 untargeted complementary methods, nuclear magnetic resonance and hydrophilicinteraction liquid chromatography (HILIC) coupled to a time-of-flight mass spectrometer, and by 1 targeted method, HILIC–tandem mass spectrometry. Although sampling technique had an effect on the abundance of metabolites detected, spot urine samples were equally capable of showing differences in urine metabolomethan samples from total collection. When considering nitrogen levels in the diet, the robustness and precision for discriminating high- and low-nitrogen dietswas equally achieved with both sampling techniques. A total of 22 discriminant metabolites associated with the N level of diets were identified from untargeted HILIC coupled to a time-of-flight mass spectrometer (n = 9) and nuclear magnetic resonance (n = 11), and 2 from targeted HILIC–tandem mass spectrometry. Alternatively, starch or fiber in the diet induced less changes in the metabolome that were not clearly discriminated independently of the sampling technique. We concluded that spot urine collection can successfully reveal differences in the urine metabolome elicited by dietary N levels and be used as a substitute of total urinary 24-h collection for metabolomic studies.

Published
2022

11. Metabolomic Prediction of Breast Cancer Treatment-Induced Neurologic and Metabolic Toxicities.

Author

Piffoux M, Jacquemin J, Pétéra M, Durand S, Abila A, Centeno D, Joly C, Lyan B, Martin AL, Everhard S, Boyault S, Pistilli B, Fournier M, Rouanet P, Havas J, Sauterey B, Campone M, Tarpin C, Mouret-Reynier MA, Rigal O, Petit T, Lasset C, Bertaut A, Cottu P, André F, Vaz-Luis I, Pujos-Guillot E, Drouet Y, and Trédan O

Subjects
Humans, Female, Middle Aged, Metabolome, Aged, Adult, Machine Learning, Prospective Studies, Breast Neoplasms metabolism, Breast Neoplasms drug therapy, Metabolomics methods
Abstract

Purpose: Long-term treatment-related toxicities, such as neurologic and metabolic toxicities, are major issues in breast cancer. We investigated the interest of metabolomic profiling to predict toxicities., Experimental Design: Untargeted high-resolution metabolomic profiles of 992 patients with estrogen receptor (ER)+/HER2- breast cancer from the prospective CANTO cohort were acquired (n = 1935 metabolites). A residual-based modeling strategy with discovery and validation cohorts was used to benchmark machine learning algorithms, taking into account confounding variables., Results: Adaptive Least Absolute Shrinkage and Selection (adaptive LASSO) has a good predictive performance, has limited optimism bias, and allows the selection of metabolites of interest for future translational research. The addition of low-frequency metabolites and nonannotated metabolites increases the predictive power. Metabolomics adds extra performance to clinical variables to predict various neurologic and metabolic toxicity profiles., Conclusions: Untargeted high-resolution metabolomics allows better toxicity prediction by considering environmental exposure, metabolites linked to microbiota, and low-frequency metabolites., (©2024 American Association for Cancer Research.)

Published
2024
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