Thèse en cours

Doctorat en métabolomique des maladies métaboliques par LC-HRMS

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Auteur / Autrice : Chaima Touaibi
Direction : Marc-Emmanuel Dumas
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Physiologie, Biologie des organismes, populations, interactions - MED
Date : Inscription en doctorat le 01/11/2023
Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Biologie-Santé (Lille ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Metabolic functional (epi)genomics and molecular mechanisms involved in type 2 diabetes and related diseases
Equipe de recherche : Metabolic functional (epi)genomics and their abnormalities in type 2 diabetes and related disorders

Mots clés

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Résumé

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L'objectif de ce projet est d'améliorer et appliquer une méthodologie métabolomique par chromatographie liquide ultra-haute performance couplée à la spectrométrie de masse haute résolution (UHPLC-HRMS) pour l'étude du microbiome humain et caractériser son rôle dans les maladies métaboliques, incluant obésité, diabète de type 2, maladies du foie gras et leurs complications cardiovasulaires ou rénales. Le/La candidat/e participera à la mise en place de bases de données et de l'analyse des données de spectrométrie de masse générées par l'équipe: • Développement et validation de méthodes d'extraction d'échantillons et de chomatographie liquide pour le profilage ouvert (non-ciblé) dans les biofluides, tissus et fèces par chromatographie d'interaction hydrophilique (HILIC) et de phase inverse (C18) couplées à une détection par spectrométrique de mass haute résolution dans diverses matrices biologiques • Identification de novo et attribution structural de métabolites et de substances naturelles • Identification de metabolites par méthodes bBioinformatiques ou chmioinformatiques • Co-developpement et validation d'une chimiothèque et une basee de données spectrale de standards chimiques purs • Implémentation d'analyses de réseaux moléculaires par le biais de GNPS • Développement de méthodes de quantification isotopique ciblée et de méthodes simultanées de quantification et profilage de découverte (SQUAD)