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Profilage protéomique par analyse multivariée de signaux LCMS appliqué en ingénierie cellulaire

Michaud, François-Thomas 16 April 2018 (has links)
La recherche en protéomique s' est développée en étant intimement liée à l' apparition d' outils analytiques sophistiqués et à haut débit tels que les spectromètres de masse (MS). Cependant, des méthodes permettant l'analyse rapide et efficace de ces données, telle que l'analyse multivariée, pourrait procurer des outils intéressants pour tout laboratoire de bioprocédés se spécialisant dans la production de protéines recombinantes. Ces travaux représentent une percée technologique en suivi et contrôle de bioprocédé. En effet, l'emploi de l'analyse multivariée sur des données de chromatographie liquide couplée à un spectromètre de masse (LCMS) afin d'identifier des isoformes protéiques et de suivre la production de protéines constitue une innovation significative pouvant mener à de nombreuses applications industrielles. Ces techniques procurent de nouvelles avenues pour l' optimisation et le contrôle de qualité pour des procédés de production de protéines recombinantes par culture cellulaire. Trois modèles expérimentau, x furent employés et analysés pour cette thèse. Des albumines purifiées de différentes origines animales ayant des similarités de séquence variant de 69,6 % à 92,4% et des masses moléculaires à l'intérieur de marges de ± 0,7% furent employées afin de démontrer la capacité de l'analyse multivariée à correctement distinguer des isoformes. Le suivi d'une culture cellulaire (HEK293) infectée par un adénovirus (Ad5- CMV-GFPsg25) par analyse multivariée des signaux LCMS fut aussi exécuté. Ce suivi permit d'identifié automatiquement les protéines produites au cours du processus et d'effectuer directement leur quantification. Finalement, ces techniques furent aussi appliquées à l'analyse de signaux provenant d'un spectromètre de mase en tandem (MS/MS) de type quadrupôle temps d'envol (Quadrupole Time Of Flight QTOF) pour l'étude de mélanges protéiques dans un contexte de recherche de biomarqueurs. Étant donné la capacité des algorithmes développés dans cette thèse de distinguer de petites différences entre des spectres de protéines, de directement identifier et quantifier une protéine d'intérêt dans un contexte de bio production et également de sélectionner les zones corrélées avec des peptides d'intérêt pour augmenter la sensibilité des études protéomiques, nos résultats indiquent que l'analyse multivariée des signaux LCMS ou LCMSIMS peut contribuer significativement au suivi, contrôle de qualité et diagnostic des bioprocédés lors de production de protéines recombinantes par des cultures cellulaires. 1

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