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39 results on '"Nathalie Poupin"'

1. A strategy to detect metabolic changes induced by exposure to chemicals from large sets of condition-specific metabolic models computed with enumeration techniques

Author

Louison Fresnais, Olivier Perin, Anne Riu, Romain Grall, Alban Ott, Bernard Fromenty, Jean-Clément Gallardo, Maximilian Stingl, Clément Frainay, Fabien Jourdan, and Nathalie Poupin

Subjects
Metabolic modelling, Graph analysis, Constraint-Based Modelling, Transcriptomics data integration, Metabolic Mechanism of Action, Toxicogenomic, Computer applications to medicine. Medical informatics, R858-859.7, Biology (General), QH301-705.5
Abstract

Abstract Background The growing abundance of in vitro omics data, coupled with the necessity to reduce animal testing in the safety assessment of chemical compounds and even eliminate it in the evaluation of cosmetics, highlights the need for adequate computational methodologies. Data from omics technologies allow the exploration of a wide range of biological processes, therefore providing a better understanding of mechanisms of action (MoA) related to chemical exposure in biological systems. However, the analysis of these large datasets remains difficult due to the complexity of modulations spanning multiple biological processes. Results To address this, we propose a strategy to reduce information overload by computing, based on transcriptomics data, a comprehensive metabolic sub-network reflecting the metabolic impact of a chemical. The proposed strategy integrates transcriptomic data to a genome scale metabolic network through enumeration of condition-specific metabolic models hence translating transcriptomics data into reaction activity probabilities. Based on these results, a graph algorithm is applied to retrieve user readable sub-networks reflecting the possible metabolic MoA (mMoA) of chemicals. This strategy has been implemented as a three-step workflow. The first step consists in building cell condition-specific models reflecting the metabolic impact of each exposure condition while taking into account the diversity of possible optimal solutions with a partial enumeration algorithm. In a second step, we address the challenge of analyzing thousands of enumerated condition-specific networks by computing differentially activated reactions (DARs) between the two sets of enumerated possible condition-specific models. Finally, in the third step, DARs are grouped into clusters of functionally interconnected metabolic reactions, representing possible mMoA, using the distance-based clustering and subnetwork extraction method. The first part of the workflow was exemplified on eight molecules selected for their known human hepatotoxic outcomes associated with specific MoAs well described in the literature and for which we retrieved primary human hepatocytes transcriptomic data in Open TG-GATEs. Then, we further applied this strategy to more precisely model and visualize associated mMoA for two of these eight molecules (amiodarone and valproic acid). The approach proved to go beyond gene-based analysis by identifying mMoA when few genes are significantly differentially expressed (2 differentially expressed genes (DEGs) for amiodarone), bringing additional information from the network topology, or when very large number of genes were differentially expressed (5709 DEGs for valproic acid). In both cases, the results of our strategy well fitted evidence from the literature regarding known MoA. Beyond these confirmations, the workflow highlighted potential other unexplored mMoA. Conclusion The proposed strategy allows toxicology experts to decipher which part of cellular metabolism is expected to be affected by the exposition to a given chemical. The approach originality resides in the combination of different metabolic modelling approaches (constraint based and graph modelling). The application to two model molecules shows the strong potential of the approach for interpretation and visual mining of complex omics in vitro data. The presented strategy is freely available as a python module ( https://pypi.org/project/manamodeller/ ) and jupyter notebooks ( https://github.com/LouisonF/MANA ).

Published
2024
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2. PathIntegrate: Multivariate modelling approaches for pathway-based multi-omics data integration.

Author

Cecilia Wieder, Juliette Cooke, Clement Frainay, Nathalie Poupin, Russell Bowler, Fabien Jourdan, Katerina J Kechris, Rachel Pj Lai, and Timothy Ebbels

Subjects
Biology (General), QH301-705.5
Abstract

As terabytes of multi-omics data are being generated, there is an ever-increasing need for methods facilitating the integration and interpretation of such data. Current multi-omics integration methods typically output lists, clusters, or subnetworks of molecules related to an outcome. Even with expert domain knowledge, discerning the biological processes involved is a time-consuming activity. Here we propose PathIntegrate, a method for integrating multi-omics datasets based on pathways, designed to exploit knowledge of biological systems and thus provide interpretable models for such studies. PathIntegrate employs single-sample pathway analysis to transform multi-omics datasets from the molecular to the pathway-level, and applies a predictive single-view or multi-view model to integrate the data. Model outputs include multi-omics pathways ranked by their contribution to the outcome prediction, the contribution of each omics layer, and the importance of each molecule in a pathway. Using semi-synthetic data we demonstrate the benefit of grouping molecules into pathways to detect signals in low signal-to-noise scenarios, as well as the ability of PathIntegrate to precisely identify important pathways at low effect sizes. Finally, using COPD and COVID-19 data we showcase how PathIntegrate enables convenient integration and interpretation of complex high-dimensional multi-omics datasets. PathIntegrate is available as an open-source Python package.

Published
2024
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3. Genome scale metabolic network modelling for metabolic profile predictions.

Author

Juliette Cooke, Maxime Delmas, Cecilia Wieder, Pablo Rodríguez Mier, Clément Frainay, Florence Vinson, Timothy Ebbels, Nathalie Poupin, and Fabien Jourdan

Subjects
Biology (General), QH301-705.5
Abstract

Metabolic profiling (metabolomics) aims at measuring small molecules (metabolites) in complex samples like blood or urine for human health studies. While biomarker-based assessment often relies on a single molecule, metabolic profiling combines several metabolites to create a more complex and more specific fingerprint of the disease. However, in contrast to genomics, there is no unique metabolomics setup able to measure the entire metabolome. This challenge leads to tedious and resource consuming preliminary studies to be able to design the right metabolomics experiment. In that context, computer assisted metabolic profiling can be of strong added value to design metabolomics studies more quickly and efficiently. We propose a constraint-based modelling approach which predicts in silico profiles of metabolites that are more likely to be differentially abundant under a given metabolic perturbation (e.g. due to a genetic disease), using flux simulation. In genome-scale metabolic networks, the fluxes of exchange reactions, also known as the flow of metabolites through their external transport reactions, can be simulated and compared between control and disease conditions in order to calculate changes in metabolite import and export. These import/export flux differences would be expected to induce changes in circulating biofluid levels of those metabolites, which can then be interpreted as potential biomarkers or metabolites of interest. In this study, we present SAMBA (SAMpling Biomarker Analysis), an approach which simulates fluxes in exchange reactions following a metabolic perturbation using random sampling, compares the simulated flux distributions between the baseline and modulated conditions, and ranks predicted differentially exchanged metabolites as potential biomarkers for the perturbation. We show that there is a good fit between simulated metabolic exchange profiles and experimental differential metabolites detected in plasma, such as patient data from the disease database OMIM, and metabolic trait-SNP associations found in mGWAS studies. These biomarker recommendations can provide insight into the underlying mechanism or metabolic pathway perturbation lying behind observed metabolite differential abundances, and suggest new metabolites as potential avenues for further experimental analyses.

Published
2024
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4. Transgenerational metabolomic fingerprints in mice ancestrally exposed to the obesogen TBT

Author

Raquel Chamorro-García, Nathalie Poupin, Marie Tremblay-Franco, Cécile Canlet, Riann Egusquiza, Roselyne Gautier, Isabelle Jouanin, Bassem M. Shoucri, Bruce Blumberg, and Daniel Zalko

Subjects
Tributyltin, Endocrine disruptor, Metabolic disruptor, Transgenerational effects, Metabolomics, Obesogen, Environmental sciences, GE1-350
Abstract

Background: Endocrine disrupting chemicals (EDCs) contribute to the etiology of metabolic disorders such as obesity, insulin resistance and hepatic dysfunction. Concern is growing about the consequences of perinatal EDC exposure on disease predisposition later in life. Metabolomics are promising approaches for studying long-term consequences of early life EDC exposure. These approaches allow for the identification and characterization of biomarkers of direct or ancestral exposures that could be diagnostic for individual susceptibility to disease and help to understand mechanisms through which EDCs act. Objectives: We sought to identify metabolomic fingerprints in mice ancestrally exposed to the model obesogen tributyltin (TBT), to assess whether metabolomics could discriminate potential trans-generational susceptibility to obesity and recognize metabolic pathways modulated by ancestral TBT exposure. Methods: We used non-targeted 1H NMR metabolomic analyses of plasma and liver samples collected from male and female mice ancestrally exposed to TBT in two independent transgenerational experiments in which F3 and F4 males became obese when challenged with increased dietary fat. Results: Metabolomics confirmed transgenerational obesogenic effects of environmentally relevant doses of TBT in F3 and F4 males, in two independent studies. Although females never became obese, their specific metabolomic fingerprint evidenced distinct transgenerational effects of TBT in female mice consistent with impaired capacity for liver biotransformation. Discussion: This study is the first application of metabolomics to unveil the transgenerational effects of EDC exposure. Very early, significant changes in the plasma metabolome were observed in animals ancestrally exposed to TBT. These changes preceded the onset of obesogenic effects elicited by increased dietary fat in the TBT groups, and which ultimately resulted in significant changes in the liver metabolome. Development of metabolomic fingerprints could facilitate the identification of individuals carrying the signature of ancestral obesogen exposure that might increase their susceptibility to other risk factor such as increased dietary fat.

Published
2021
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5. Pathway analysis in metabolomics: Recommendations for the use of over-representation analysis.

Author

Cecilia Wieder, Clément Frainay, Nathalie Poupin, Pablo Rodríguez-Mier, Florence Vinson, Juliette Cooke, Rachel Pj Lai, Jacob G Bundy, Fabien Jourdan, and Timothy Ebbels

Subjects
Biology (General), QH301-705.5
Abstract

Over-representation analysis (ORA) is one of the commonest pathway analysis approaches used for the functional interpretation of metabolomics datasets. Despite the widespread use of ORA in metabolomics, the community lacks guidelines detailing its best-practice use. Many factors have a pronounced impact on the results, but to date their effects have received little systematic attention. Using five publicly available datasets, we demonstrated that changes in parameters such as the background set, differential metabolite selection methods, and pathway database used can result in profoundly different ORA results. The use of a non-assay-specific background set, for example, resulted in large numbers of false-positive pathways. Pathway database choice, evaluated using three of the most popular metabolic pathway databases (KEGG, Reactome, and BioCyc), led to vastly different results in both the number and function of significantly enriched pathways. Factors that are specific to metabolomics data, such as the reliability of compound identification and the chemical bias of different analytical platforms also impacted ORA results. Simulated metabolite misidentification rates as low as 4% resulted in both gain of false-positive pathways and loss of truly significant pathways across all datasets. Our results have several practical implications for ORA users, as well as those using alternative pathway analysis methods. We offer a set of recommendations for the use of ORA in metabolomics, alongside a set of minimal reporting guidelines, as a first step towards the standardisation of pathway analysis in metabolomics.

Published
2021
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6. Multiplatform metabolomics for an integrative exploration of metabolic syndrome in older men

Author

Blandine Comte, Stéphanie Monnerie, Marion Brandolini-Bunlon, Cécile Canlet, Florence Castelli, Emeline Chu-Van, Benoit Colsch, François Fenaille, Charlotte Joly, Fabien Jourdan, Natacha Lenuzza, Bernard Lyan, Jean-François Martin, Carole Migné, José A. Morais, Mélanie Pétéra, Nathalie Poupin, Florence Vinson, Etienne Thevenot, Christophe Junot, Pierrette Gaudreau, and Estelle Pujos-Guillot

Subjects
Metabolic syndrome, Metabolomics, Deep phenotyping, Lipidomics, Metabolic signature, Medicine, Medicine (General), R5-920
Abstract

Background: Metabolic syndrome (MetS), a cluster of factors associated with risks of developing cardiovascular diseases, is a public health concern because of its growing prevalence. Considering the combination of concomitant components, their development and severity, MetS phenotypes are largely heterogeneous, inducing disparity in diagnosis. Methods: A case/control study was designed within the NuAge longitudinal cohort on aging. From a 3-year follow-up of 123 stable individuals, we present a deep phenotyping approach based on a multiplatform metabolomics and lipidomics untargeted strategy to better characterize metabolic perturbations in MetS and define a comprehensive MetS signature stable over time in older men. Findings: We characterize significant changes associated with MetS, involving modulations of 476 metabolites and lipids, and representing 16% of the detected serum metabolome/lipidome. These results revealed a systemic alteration of metabolism, involving various metabolic pathways (urea cycle, amino-acid, sphingo- and glycerophospholipid, and sugar metabolisms…) not only intrinsically interrelated, but also reflecting environmental factors (nutrition, microbiota, physical activity…). Interpretation: These findings allowed identifying a comprehensive MetS signature, reduced to 26 metabolites for future translation into clinical applications for better diagnosing MetS.

Published
2021
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7. DEXOM: Diversity-based enumeration of optimal context-specific metabolic networks.

Author

Pablo Rodríguez-Mier, Nathalie Poupin, Carlo de Blasio, Laurent Le Cam, and Fabien Jourdan

Subjects
Biology (General), QH301-705.5
Abstract

The correct identification of metabolic activity in tissues or cells under different conditions can be extremely elusive due to mechanisms such as post-transcriptional modification of enzymes or different rates in protein degradation, making difficult to perform predictions on the basis of gene expression alone. Context-specific metabolic network reconstruction can overcome some of these limitations by leveraging the integration of multi-omics data into genome-scale metabolic networks (GSMN). Using the experimental information, context-specific models are reconstructed by extracting from the generic GSMN the sub-network most consistent with the data, subject to biochemical constraints. One advantage is that these context-specific models have more predictive power since they are tailored to the specific tissue, cell or condition, containing only the reactions predicted to be active in such context. However, an important limitation is that there are usually many different sub-networks that optimally fit the experimental data. This set of optimal networks represent alternative explanations of the possible metabolic state. Ignoring the set of possible solutions reduces the ability to obtain relevant information about the metabolism and may bias the interpretation of the true metabolic states. In this work we formalize the problem of enumerating optimal metabolic networks and we introduce DEXOM, an unified approach for diversity-based enumeration of context-specific metabolic networks. We developed different strategies for this purpose and we performed an exhaustive analysis using simulated and real data. In order to analyze the extent to which these results are biologically meaningful, we used the alternative solutions obtained with the different methods to measure: 1) the improvement of in silico predictions of essential genes in Saccharomyces cerevisiae using ensembles of metabolic network; and 2) the detection of alternative enriched pathways in different human cancer cell lines. We also provide DEXOM as an open-source library compatible with COBRA Toolbox 3.0, available at https://github.com/MetExplore/dexom.

Published
2021
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8. An Integrated Analysis of miRNA and Gene Expression Changes in Response to an Obesogenic Diet to Explore the Impact of Transgenerational Supplementation with Omega 3 Fatty Acids

Author

Karla Fabiola Corral-Jara, Laura Cantini, Nathalie Poupin, Tao Ye, Jean Paul Rigaudière, Sarah De Saint Vincent, Alexandre Pinel, Béatrice Morio, and Frédéric Capel

Subjects
metabolic syndrome, transcriptome, microRNA, liver, omega 3 fatty acids, obesity, Nutrition. Foods and food supply, TX341-641
Abstract

Insulin resistance decreases the ability of insulin to inhibit hepatic gluconeogenesis, a key step in the development of metabolic syndrome. Metabolic alterations, fat accumulation, and fibrosis in the liver are closely related and contribute to the progression of comorbidities, such as hypertension, type 2 diabetes, or cancer. Omega 3 (n-3) polyunsaturated fatty acids, such as eicosapentaenoic acid (EPA), were identified as potent positive regulators of insulin sensitivity in vitro and in animal models. In the current study, we explored the effects of a transgenerational supplementation with EPA in mice exposed to an obesogenic diet on the regulation of microRNAs (miRNAs) and gene expression in the liver using high-throughput techniques. We implemented a comprehensive molecular systems biology approach, combining statistical tools, such as MicroRNA Master Regulator Analysis pipeline and Boolean modeling to integrate these biochemical processes. We demonstrated that EPA mediated molecular adaptations, leading to the inhibition of miR-34a-5p, a negative regulator of Irs2 as a master regulatory event leading to the inhibition of gluconeogenesis by insulin during the fasting–feeding transition. Omics data integration provided greater biological insight and a better understanding of the relationships between biological variables. Such an approach may be useful for deriving innovative data-driven hypotheses and for the discovery of molecular–biochemical mechanistic links.

Published
2020
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9. Addendum: An Optimised Dual Extraction Method for the Simultaneous and Accurate Analysis of Polar Metabolites and Lipids Carried out on Single Biological Samples. Metabolites 2020, 10, 338

Author

Joran Villaret-Cazadamont, Nathalie Poupin, Anthony Tournadre, Aurélie Batut, Lara Gales, Daniel Zalko, Nicolas J. Cabaton, Floriant Bellvert, and Justine Bertrand-Michel

Subjects
n/a, Microbiology, QR1-502
Abstract

The authors wish to make the following comment to the paper [...]

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2020
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10. An Optimized Dual Extraction Method for the Simultaneous and Accurate Analysis of Polar Metabolites and Lipids Carried out on Single Biological Samples

Author

Joran Villaret-Cazadamont, Nathalie Poupin, Anthony Tournadre, Aurélie Batut, Lara Gales, Daniel Zalko, Nicolas J. Cabaton, Floriant Bellvert, and Justine Bertrand-Michel

Subjects
lipidomics, metabolomics, multi-omics analysis, sample preparation, dual extraction, hepatotoxicity, Microbiology, QR1-502
Abstract

The functional understanding of metabolic changes requires both a significant investigation into metabolic pathways, as enabled by global metabolomics and lipidomics approaches, and the comprehensive and accurate exploration of specific key pathways. To answer this pivotal challenge, we propose an optimized approach, which combines an efficient sample preparation, aiming to reduce the variability, with a biphasic extraction method, where both the aqueous and organic phases of the same sample are used for mass spectrometry analyses. We demonstrated that this double extraction protocol allows working with one single sample without decreasing the metabolome and lipidome coverage. It enables the targeted analysis of 40 polar metabolites and 82 lipids, together with the absolute quantification of 32 polar metabolites, providing comprehensive coverage and quantitative measurement of the metabolites involved in central carbon energy pathways. With this method, we evidenced modulations of several lipids, amino acids, and energy metabolites in HepaRG cells exposed to fenofibrate, a model hepatic toxicant, and metabolic modulator. This new protocol is particularly relevant for experiments involving limited amounts of biological material and for functional metabolic explorations and is thus of particular interest for studies aiming to decipher the effects and modes of action of metabolic disrupting compounds.

Published
2020
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11. Postprandial NMR-Based Metabolic Exchanges Reflect Impaired Phenotypic Flexibility across Splanchnic Organs in the Obese Yucatan Mini-Pig

Author

Marie Tremblay-Franco, Nathalie Poupin, Aurélien Amiel, Cécile Canlet, Didier Rémond, Laurent Debrauwer, Dominique Dardevet, Fabien Jourdan, Isabelle Savary-Auzeloux, and Sergio Polakof

Subjects
arteriovenous differences, postprandial, high fat-high sucrose diet, mini-pigs, energy metabolism, metabolomics, Nutrition. Foods and food supply, TX341-641
Abstract

The postprandial period represents one of the most challenging phenomena in whole-body metabolism, and it can be used as a unique window to evaluate the phenotypic flexibility of an individual in response to a given meal, which can be done by measuring the resilience of the metabolome. However, this exploration of the metabolism has never been applied to the arteriovenous (AV) exploration of organs metabolism. Here, we applied an AV metabolomics strategy to evaluate the postprandial flexibility across the liver and the intestine of mini-pigs subjected to a high fat–high sucrose (HFHS) diet for 2 months. We identified for the first time a postprandial signature associated to the insulin resistance and obesity outcomes, and we showed that the splanchnic postprandial metabolome was considerably affected by the meal and the obesity condition. Most of the changes induced by obesity were observed in the exchanges across the liver, where the metabolism was reorganized to maintain whole body glucose homeostasis by routing glucose formed de novo from a large variety of substrates into glycogen. Furthermore, metabolites related to lipid handling and energy metabolism showed a blunted postprandial response in the obese animals across organs. Finally, some of our results reflect a loss of flexibility in response to the HFHS meal challenge in unsuspected metabolic pathways that must be further explored as potential new events involved in early obesity and the onset of insulin resistance.

Published
2020
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12. An Untargeted Metabolomics Approach to Investigate the Metabolic Modulations of HepG2 Cells Exposed to Low Doses of Bisphenol A and 17β-Estradiol

Author

Nicolas J. Cabaton, Nathalie Poupin, Cécile Canlet, Marie Tremblay-Franco, Marc Audebert, Jean-Pierre Cravedi, Anne Riu, Fabien Jourdan, and Daniel Zalko

Subjects
HepG2, metabolomics, BPA, 17β-estradiol, endocrine disruption, metabolic network, Diseases of the endocrine glands. Clinical endocrinology, RC648-665
Abstract

The model xeno-estrogen bisphenol A (BPA) has been extensively studied over the past two decades, contributing to major advances in the field of endocrine disrupting chemicals research. Besides its well documented adverse effects on reproduction and development observed in rodents, latest studies strongly suggest that BPA disrupts several endogenous metabolic pathways, with suspected steatogenic and obesogenic effects. BPA's adverse effects on reproduction are attributed to its ability to activate estrogen receptors (ERs), but its effects on metabolism and its mechanism(s) of action at low doses are so far only marginally understood. Metabolomics based approaches are increasingly used in toxicology to investigate the biological changes induced by model toxicants and chemical mixtures, to identify markers of toxicity and biological effects. In this study, we used proton nuclear magnetic resonance (1H-NMR) based untargeted metabolite profiling, followed by multivariate statistics and computational analysis of metabolic networks to examine the metabolic modulation induced in human hepatic cells (HepG2) by an exposure to low and very low doses of BPA (10−6M, 10−9M, and 10−12M), vs. the female reference hormone 17β-estradiol (E2, 10−9M, 10−12M, and 10−15M). Metabolomic analysis combined to metabolic network reconstruction highlighted different mechanisms at lower doses of exposure. At the highest dose, our results evidence that BPA shares with E2 the capability to modulate several major metabolic routes that ensure cellular functions and detoxification processes, although the effects of the model xeno-estrogen and of the natural hormone can still be distinguished.

Published
2018
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13. Natural isotopic signatures of variations in body nitrogen fluxes: a compartmental model analysis.

Author

Nathalie Poupin, François Mariotti, Jean-François Huneau, Dominique Hermier, and Hélène Fouillet

Subjects
Biology (General), QH301-705.5
Abstract

Body tissues are generally 15N-enriched over the diet, with a discrimination factor (Δ15N) that varies among tissues and individuals as a function of their nutritional and physiopathological condition. However, both 15N bioaccumulation and intra- and inter-individual Δ15N variations are still poorly understood, so that theoretical models are required to understand their underlying mechanisms. Using experimental Δ15N measurements in rats, we developed a multi-compartmental model that provides the first detailed representation of the complex functioning of the body's Δ15N system, by explicitly linking the sizes and Δ15N values of 21 nitrogen pools to the rates and isotope effects of 49 nitrogen metabolic fluxes. We have shown that (i) besides urea production, several metabolic pathways (e.g., protein synthesis, amino acid intracellular metabolism, urea recycling and intestinal absorption or secretion) are most probably associated with isotope fractionation and together contribute to 15N accumulation in tissues, (ii) the Δ15N of a tissue at steady-state is not affected by variations of its P turnover rate, but can vary according to the relative orientation of tissue free amino acids towards oxidation vs. protein synthesis, (iii) at the whole-body level, Δ15N variations result from variations in the body partitioning of nitrogen fluxes (e.g., urea production, urea recycling and amino acid exchanges), with or without changes in nitrogen balance, (iv) any deviation from the optimal amino acid intake, in terms of both quality and quantity, causes a global rise in tissue Δ15N, and (v) Δ15N variations differ between tissues depending on the metabolic changes involved, which can therefore be identified using simultaneous multi-tissue Δ15N measurements. This work provides proof of concept that Δ15N measurements constitute a new promising tool to investigate how metabolic fluxes are nutritionally or physiopathologically reorganized or altered. The existence of such natural and interpretable isotopic biomarkers promises interesting applications in nutrition and health.

Published
2014
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16. Modelling the muscle metabolic response in anabolic and catabolic states using arterio-venous blood metabolomics profiles

Author

Nathalie Poupin, Castelli, Florence A., Emeline Chu-Van, Didier Remond, Dominique Dardevet, Isabelle Savary-Auzeloux, François Fenaille, Fabien Jourdan, Sergio Polakof, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité de Nutrition Humaine (UNH), and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA)

Subjects
[SDV.TOX]Life Sciences [q-bio]/Toxicology, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract

International audience

Published
2022

18. Despite similar clinical features metabolomics reveals distinct signatures in insulin resistant and progressively obese minipigs

Author

Imene Bousahba, Jérémie David, Florence Castelli, Céline Chollet, Sadia Ouzia, François Fenaille, Didier Rémond, Nathalie Poupin, Sergio Polakof, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), 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), Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), This study was funded by Agence Nationale de La Recherche (ANR-19-CE14-0026)., and ANR-19-CE14-0026,MelODies,L'utilisation d'une biopsie liquide métabolique pour la détermination de nouveaux biomarqueurs du diabète de type 2 : une approche inter-organe de métabolomique quantitative(2019)

Subjects
[SDV.EE.SANT]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Health, Physiology, High-fat high-sugar diet, Phenotyping, [SDV]Life Sciences [q-bio], Metabolomics, Type 2 diabetes, General Medicine, Obesity, Biochemistry, Minipigs
Abstract

International audience; Obesity is a major contributor to the silent and progressive development of type 2 diabetes (T2D) whose prevention could be improved if individuals at risk were identified earlier. Our aim is to identify early phenotypes that precede T2D in diet-induced obese minipigs. We fed four groups of minipigs (n = 5–10) either normal-fat or high-fat high-sugar diet during 2, 4, or 6 months. Morphometric features were recorded, and metabolomics and clinical parameters were assessed on fasting plasma samples. Multivariate statistical analysis on 46 morphometrical and clinical parameters allowed to differentiate 4 distinct phenotypes: NFC (control group) and three others (HF2M, HF4M, HF6M) corresponding to the different stages of the obesity progression. Compared to NFC, we observed a rapid progression of body weight and fat mass (4-, 7-, and tenfold) in obese phenotypes. Insulin resistance (IR; 2.5-fold increase of HOMA-IR) and mild dyslipidemia (1.2- and twofold increase in total cholesterol and HDL) were already present in the HF2M and remained stable in HF4M and HF6M. Plasma metabolome revealed subtle changes of 23 metabolites among the obese groups, including a progressive switch in energy metabolism from amino acids to lipids, and a transient increase in de novo lipogenesis and TCA-related metabolites in HF2M. Low anti-oxidative capacities and anti-inflammatory response metabolites were found in the HF4M, and a perturbed hexose metabolism was observed in HF6M. Overall, we show that IR and progressively obese minipigs reveal phenotype-specific metabolomic signatures for which some of the identified metabolites could be considered as potential biomarkers of early progression to TD2.

Published
2022

19. Compared with Milk Protein, a Wheat and Pea Protein Blend Reduces High-Fat, High-Sucrose Induced Metabolic Dysregulations while Similarly Supporting Tissue Protein Anabolism in Rats

Author

Gaïa Lépine, Jean-François Huneau, Didier Rémond, Véronique Mathé, Jérémie David, Dominique Hermier, Laetitia Guérin-Deremaux, Catherine Lefranc-Millot, Nathalie Poupin, François Mariotti, Sergio Polakof, Hélène Fouillet, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (PNCA (UMR 0914)), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Roquette Frères, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and This study was supported by the French National Research Institute for Agriculture, Food and Environment (INRAE) for the experimental and analytical costs (Action Prioritaire ProVegOmics).

Subjects
protein synthesis/turnover, Nutrition and Dietetics, de novo lipogenesis, metabolic tracer, protein and amino acid metabolism, Medicine (miscellaneous), [SDV.MHEP.EM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Endocrinology and metabolism, natural isotopic abundance, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract

International audience; Background: Plant proteins (PP) have been associated with better cardiovascular health than animal proteins (AP) in epidemiological studies. However, the underlying metabolic mechanisms remain mostly unknown. Objective: Using a combination of cutting-edge isotopic methods, we aimed at better characterizing the differences in protein and energy metabolisms induced by dietary protein sources (PP vs AP), in a prudent or western dietary context.Methods: Male Wistar rats (n=44, 8 weeks old) were fed for 4.5 months with isoproteic diets differing in their protein isolate sources, either AP (100% milk) or PP (50%:50% pea: wheat), and being normal (NSF) or high (HFS) in sucrose (6 or 15%kcal, respectively) and saturated fat (7 or 20%kcal, respectively). We measured body weight and composition, hepatic enzyme activities and lipid content, and plasma metabolites. In the intestine, liver, adipose tissues and skeletal muscles, we concomitantly assessed the extent of amino acid (AA) trafficking using a 15N natural abundance method, the rates of macronutrient routing to dispensable AA using a 13C natural abundance method, and the metabolic fluxes of protein synthesis (PS) and de novo lipogenesis (DNL) using a 2H labelling method. Data were analyzed using ANOVA and mixed models.Results: At the whole-body level, PP limited HFS-induced insulin resistance (-27% in HOMA-IR between HFS groups, P

Published
2022

20. Metabolic adaptations in insulin resistant and dyslipidemic minipigs ranging from lean to morbid obesity

Author

Imene Bousahba, Jérémie David, Yves Guerin, Benoit Cohade, Didier Rémond, Nathalie Poupin, Sergio Polakof, Université Clermont Auvergne (UCA), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), 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), 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), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2021

21. Multi-omics phenotyping highlights organ-specific metabolic and inflammatory shifts associated with differential plant and animal protein intake in high fat fed rats

Author

Gaïa Lépine, Hélène Fouillet, Marie Tremblay-Franco, Didier Remond, Nathalie Poupin, Veronique Mathe, Jérémie David, Dominique Hermier, Laetitia Guérin-Deremaux, Catherine Lefranc-Millot, Jean-François Huneau, François Mariotti, Sergio Polakof, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (PNCA (UMR 0914)), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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), 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-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-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), Roquette Frères, 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 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), 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), and Lépine, Gaïa

Subjects
[SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, transcriptomics, plant protein, cardiometabolic risk, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], [SDV.BBM.GTP] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Metabolomics, animal protein, fluxomics, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2021

22. Study Protocol: A 2-Month Cross-Over Controlled Feeding Trial Investigating the Effect of Animal and Plant Protein Intake on the Metabolome and Cardiometabolic Health

Author

Gaïa Lépine, Laetitia Guérin-Deremaux, Sergio Polakof, Marie Tremblay-Franco, Nicolas Macian, Marion Courrent, François Mariotti, Jean-François Huneau, Marie-Anne Verny, Catherine Lefranc-Millot, Hélène Fouillet, Nathalie Poupin, Didier Rémond, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA), Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (PNCA (UMR 0914)), AgroParisTech-Université Paris-Saclay-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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), CIC Clermont Ferrand, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Gabriel Montpied [Clermont-Ferrand], CHU Clermont-Ferrand-CHU Clermont-Ferrand-Centre de Pharmacologie Clinique, Roquette Frères, 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), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), MetaToul-MetaboHUB, 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), Lépine, Gaïa, 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), 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)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse)

Subjects
2. Zero hunger, Meal, education.field_of_study, Nutrition and Dietetics, business.industry, Population, Medicine (miscellaneous), Physiology, Urine, Overweight, Omics, medicine.disease, [SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Plant protein, Diabetes mellitus, [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], Metabolome, medicine, [SDV.BBM.GTP] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], medicine.symptom, business, education, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Protocols, Food Science
Abstract

Visioconférence; International audience; Objectives: A dietary shift in favor of plant protein (PP) sources over animal protein (AP) sources has been advocated for both sustainability and health reasons, this dietary transition being noticeably associated to decreased cardiovascular and diabetes risks. The differences in amino acid composition between PP and AP may have several effects on the metabolic pathways, and in turn health impacts, which are still poorly characterized. This project aims at characterizing, with a combination of “omics” approaches, the metabolic reorientations induced by a dietary shift from AP to PP sources and understanding their health effects in a population at cardiometabolic risk. Methods: We will conduct a cross-over randomized feeding trial (NCT04236518) in 20 healthy overweight males (BMI 25–35), aged 25–55, with an enlarged waist circumference (> 94cm) and high plasma triglycerides (>1.5g/L). Participants will be assigned for 1 month each to 2 diets containing predominantly either AP (65% AP:35% PP) or PP (35% AP:65% PP) in a randomized order, separated by a 2-week wash-out period. Lunch and diner will be directly provided while dietary guidelines will be given for breakfast and snacks. Blood, urine and stool samples will be collected at the fasted state every 2 weeks. At the end of each dietary intervention, blood and urine will be collected following a high fat meal, which challenges metabolism and vascular homeostasis. Plasma and urine non-targeted metabolomics analyses (LC-MS) will be combined with Peripheral Blood Mononuclear Cell (PBMC) transcriptomics and fluxomics analyses (D2O tracer) to get a comprehensive overview of the metabolic phenotype associated with AP or PP intake. Flow-Mediated Dilatation (FMD) and Flow Laser Doppler (FLD) will be used to measure respectively macrovascular endothelial function and microvascular skin blood flow at the fasted state and after the high-fat meal. We will also measure anthropometric parameters and analyze biochemistry and inflammatory markers. Results: Not applicable (protocols abstract). Conclusions: We expect the multi-omics fingerprinting to reveal subtle metabolic differences associated to AP or PP intake, with a positive effect of PP intake. Improved inflammatory status and endothelial function are also expected to be associated to PP intake. Funding Sources INRAE and Roquette Frères.

Published
2021

23. Pathway analysis in metabolomics: pitfalls and best practice for the use of over-representation analysis

Author

Clément Frainay, Pablo Rodriguez-Mier, Juliette Cooke, Fabien Jourdan, Florence Vinson, Cecilia Wieder, Timothy M. D. Ebbels, Nathalie Poupin, Rachel P. J. Lai, Jacob G. Bundy, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
2. Zero hunger, 0303 health sciences, Computer science, pathway enrichment, Computational biology, bioinformatics, 3. Good health, pathway analysis, Biological pathway, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Metabolomics, model interpretation, Profiling (information science), Identification (biology), over-representation analysis, KEGG, Biomarker discovery, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Set (psychology), 030217 neurology & neurosurgery, Organism, 030304 developmental biology
Abstract

Over-representation analysis (ORA) is one of the commonest pathway analysis approaches used for the functional interpretation of metabolomics datasets. Despite the widespread use of ORA in metabolomics, the community lacks guidelines detailing its best-practice use. Many factors have a pronounced impact on the results, but to date their effects have received little systematic attention in the field. We developed in-silico simulations using five publicly available datasets and illustrated that changes in parameters, such as the background set, differential metabolite selection methods, and pathway database choice, could all lead to profoundly different ORA results. The use of a non-assay-specific background set, for example, resulted in large numbers of false-positive pathways. Pathway database choice, evaluated using three of the most popular metabolic pathway databases: KEGG, Reactome, and BioCyc, led to vastly different results in both the number and function of significantly enriched pathways. Metabolomics data specific factors, such as reliability of compound identification and assay chemical bias also impacted ORA results. Simulated metabolite misidentification rates as low as 4% resulted in both gain of false-positive pathways and loss of truly significant pathways across all datasets. Our results have several practical implications for ORA users, as well as those using alternative pathway analysis methods. We offer a set of recommendations for the use of ORA in metabolomics, alongside a set of minimal reporting guidelines, as a first step towards the standardisation of pathway analysis in metabolomics.Author summaryMetabolomics is a rapidly growing field of study involving the profiling of small molecules within an organism. It allows researchers to understand the effects of biological status (such as health or disease) on cellular biochemistry, and has wide-ranging applications, from biomarker discovery and personalised medicine in healthcare to crop protection and food security in agriculture. Pathway analysis helps to understand which biological pathways, representing collections of molecules performing a particular function, are involved in response to a disease phenotype, or drug treatment, for example. Over-representation analysis (ORA) is perhaps the most common pathway analysis method used in the metabolomics community. However, ORA can give drastically different results depending on the input data and parameters used. In this work, we have established the effects of these factors on ORA results using computational simulations applied to five real-world datasets. Based on our results, we offer the research community a set of best-practice recommendations applicable not only to ORA but also to other pathway analysis methods to help ensure the reliability and reproducibility of results.

Published
2021

24. Mitochondrial metabolism supports resistance to IDH mutant inhibitors in acute myeloid leukemia

Author

Lara Gales, Camille Montersino, Marc Conti, Pierre Bories, Courtney D. DiNardo, Brandon Nicolay, Fabien Jourdan, Nicolas Broin, Mohsen Hosseini, Guillaume Cognet, Yves Gibon, Marie Sabatier, Tony Kaoma, Marina Konopleva, Lucille Stuani, Mathilde Gotanègre, Christian Recher, Laurent Fernando, Vera Pancaldi, Nathalie Poupin, Estelle Saland, Jean-Emmanuel Sarry, Joseph R. Marszalek, Andrei Turtoi, Thomas Farge, Feng Wang, Yves Collette, Laurent Le Cam, Madi Y. Cissé, Cédric Cassan, Alexis Hucteau, Claudie Bosc, Natalia Baran, Sebastien Ronseaux, Aliki Zavoriti, François Fenaille, Florence Castelli, Laetitia K. Linares, Evgenia Turtoi, Emeline Chu-Van, Martin Carroll, Pierre-Luc Mouchel, Mary A. Selak, Guillaume Cazals, Emeline Boet, Rémy Castellano, Floriant Bellvert, Norbert Vey, Clément Larrue, Koichi Takahashi, Ambrine Sahal, Sylvain Loric, Jean-Charles Portais, Centre de Recherches en Cancérologie de Toulouse (CRCT), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'Etude du Métabolisme des Médicaments (LEMM), Service de Pharmacologie et Immunoanalyse (SPI), Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier (IRCM - U1194 Inserm - UM), CRLCC Val d'Aurelle - Paul Lamarque-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), MD Anderson Cancer Center [Houston], The University of Texas Health Science Center at Houston (UTHealth), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Luxembourg Institute of Health (LIH), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), University of Pennsylvania, Université de Montpellier (UM), Réseau régional de cancérologie Onco-Occitanie, Institut Universitaire du Cancer de Toulouse - Oncopole (IUCT Oncopole - UMR 1037), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Agios Pharmaceuticals, ANR-11-PHUC-0001,CAPTOR,Cancer et Pharmacologie : Projet de Toulouse-Oncopole et de sa Région(2011), ANR-11-LABX-0068,TOUCAN,Analyse intégrée de la résistance dans les cancers hématologiques(2011), ANR-11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation(2011), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU), Pathologies biliaires, fibrose et cancer du foie [CHU Saint-Antoine], Centre de Recherche Saint-Antoine (CRSA), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU), CHU Toulouse [Toulouse]-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), University of Pennsylvania [Philadelphia], Laboratoire de Mesures Physiques, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Toulouse [Toulouse]-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion (BSC - CNS), STROMALab, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Etablissement Français du Sang-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre de Recherche Saint-Antoine (CR Saint-Antoine), Sorbonne Université (SU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Saint-Antoine [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Saint-Antoine [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), collette, yves, Pôle hospitalier Universitaire Cancer (PHUC) - Cancer et Pharmacologie : Projet de Toulouse-Oncopole et de sa Région - - CAPTOR2011 - ANR-11-PHUC-0001 - PHUC - VALID, Analyse intégrée de la résistance dans les cancers hématologiques - - TOUCAN2011 - ANR-11-LABX-0068 - LABX - VALID, and Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation - - METABOHUB2011 - ANR-11-INBS-0010 - INBS - VALID

Subjects
Pyridines, [SDV]Life Sciences [q-bio], Mutant, Aminopyridines, Mice, SCID, Mitochondrion, medicine.disease_cause, Oxidative Phosphorylation, Epigenesis, Genetic, 0302 clinical medicine, Piperidines, Mice, Inbred NOD, hemic and lymphatic diseases, Immunology and Allergy, Enzyme Inhibitors, Mice, Knockout, 0303 health sciences, Mutation, Oxadiazoles, Chemistry, Triazines, Myeloid leukemia, Isocitrate Dehydrogenase, 3. Good health, Mitochondria, [SDV] Life Sciences [q-bio], Isoenzymes, Leukemia, Leukemia, Myeloid, 030220 oncology & carcinogenesis, Doxycycline, Acute Disease, Immunology, Glycine, HL-60 Cells, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, Article, 03 medical and health sciences, Cell Line, Tumor, medicine, Animals, Humans, Epigenetics, Protein kinase B, 030304 developmental biology, medicine.disease, Xenograft Model Antitumor Assays, Leukemia & Lymphoma, Metabolism, Drug Resistance, Neoplasm, Cancer cell, Cancer research
Abstract

Stuani et al. demonstrate that IDH mutant AML cells display an enhanced mitochondrial phenotype, which is not reversed by IDH mutant inhibitors. This study provides a scientific rationale for combinatory mitochondrial-targeted therapies to treat IDH mutant AML patients, especially those unresponsive to or relapsing from IDH mutant inhibitors., Mutations in IDH induce epigenetic and transcriptional reprogramming, differentiation bias, and susceptibility to mitochondrial inhibitors in cancer cells. Here, we first show that cell lines, PDXs, and patients with acute myeloid leukemia (AML) harboring an IDH mutation displayed an enhanced mitochondrial oxidative metabolism. Along with an increase in TCA cycle intermediates, this AML-specific metabolic behavior mechanistically occurred through the increase in electron transport chain complex I activity, mitochondrial respiration, and methylation-driven CEBPα-induced fatty acid β-oxidation of IDH1 mutant cells. While IDH1 mutant inhibitor reduced 2-HG oncometabolite and CEBPα methylation, it failed to reverse FAO and OxPHOS. These mitochondrial activities were maintained through the inhibition of Akt and enhanced activation of peroxisome proliferator-activated receptor-γ coactivator-1 PGC1α upon IDH1 mutant inhibitor. Accordingly, OxPHOS inhibitors improved anti-AML efficacy of IDH mutant inhibitors in vivo. This work provides a scientific rationale for combinatory mitochondrial-targeted therapies to treat IDH mutant AML patients, especially those unresponsive to or relapsing from IDH mutant inhibitors., Graphical Abstract

Published
2021

25. An Integrated Analysis of miRNA and Gene Expression Changes in Response to an Obesogenic Diet to Explore the Impact of Transgenerational Supplementation with Omega 3 Fatty Acids

Author

Béatrice Morio, Nathalie Poupin, Alexandre Pinel, Karla Fabiola Corral-Jara, Sarah de Saint Vincent, Tao Ye, Frédéric Capel, Jean Paul Rigaudière, Laura Cantini, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de biologie de l'ENS Paris (IBENS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Département de Biologie - ENS Paris, École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut de Génétique et de Biologie Moléculaire et Cellulaire (IGBMC), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA), Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition (CarMeN), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hospices Civils de Lyon (HCL), Avril Lesieur European Union (EU), Institut de biologie de l'ENS Paris (UMR 8197/1024) (IBENS), Département de Biologie - ENS Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hospices Civils de Lyon (HCL), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), LESUR, Hélène, and Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Clermont Auvergne (UCA)

Subjects
0301 basic medicine, Male, obesity, medicine.medical_treatment, [SDV]Life Sciences [q-bio], Gene Expression, Type 2 diabetes, Bioinformatics, Mice, 0302 clinical medicine, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 2. Zero hunger, chemistry.chemical_classification, Metabolic Syndrome, Nutrition and Dietetics, microRNA, [SDV.MHEP.EM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Endocrinology and metabolism, Eicosapentaenoic acid, [SDV] Life Sciences [q-bio], lcsh:Nutrition. Foods and food supply, Polyunsaturated fatty acid, lcsh:TX341-641, Biology, Diet, High-Fat, liver, Article, 03 medical and health sciences, omega 3 fatty acids, Insulin resistance, Fatty Acids, Omega-3, medicine, [SDV.MHEP.PHY]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Tissues and Organs [q-bio.TO], Animals, Insulin, medicine.disease, IRS2, Mice, Inbred C57BL, [SDV.AEN] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Disease Models, Animal, MicroRNAs, 030104 developmental biology, chemistry, Dietary Supplements, Metabolic syndrome, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, transcriptome, 030217 neurology & neurosurgery, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, Food Science
Abstract

Insulin resistance decreases the ability of insulin to inhibit hepatic gluconeogenesis, a key step in the development of metabolic syndrome. Metabolic alterations, fat accumulation, and fibrosis in the liver are closely related and contribute to the progression of comorbidities, such as hypertension, type 2 diabetes, or cancer. Omega 3 (n-3) polyunsaturated fatty acids, such as eicosapentaenoic acid (EPA), were identified as potent positive regulators of insulin sensitivity in vitro and in animal models. In the current study, we explored the effects of a transgenerational supplementation with EPA in mice exposed to an obesogenic diet on the regulation of microRNAs (miRNAs) and gene expression in the liver using high-throughput techniques. We implemented a comprehensive molecular systems biology approach, combining statistical tools, such as MicroRNA Master Regulator Analysis pipeline and Boolean modeling to integrate these biochemical processes. We demonstrated that EPA mediated molecular adaptations, leading to the inhibition of miR-34a-5p, a negative regulator of Irs2 as a master regulatory event leading to the inhibition of gluconeogenesis by insulin during the fasting&ndash, feeding transition. Omics data integration provided greater biological insight and a better understanding of the relationships between biological variables. Such an approach may be useful for deriving innovative data-driven hypotheses and for the discovery of molecular&ndash, biochemical mechanistic links.

Published
2020

26. Combinatory therapy targeting mitochondrial oxidative phosphorylation improves efficacy of IDH mutant inhibitors in acute myeloid leukemia

Author

Floriant Bellvert, Camille Montersino, Pierre-Luc Mouchel, Brandon Nicolay, Guillaume Cazals, Laurent Fernando, Nicolas Broin, Jean-Charles Portais, Joe Marszalek, Clément Larrue, Norbert Vey, Sebastien Ronseaux, Thomas Farge, Jean-Emmanuel Sarry, Andrei Turtoi, Aliki Zavoriti, Tony Kaoma, Courtney D. DiNardo, Emeline Chu-Van, Claudie Bosc, Guillaume Cognet, Rémy Castellano, Héléna Boutzen, Cédric Cassan, Claire Calmettes, Florence Castelli, Marie Sabatier, Arnaud Pigneux, Evgenia Turtoi, Yves Collette, Martin Carroll, Yves Gibon, Emeline Boet, Laetitia K. Linares, Mathilde Gotanègre, Francois Fenaille, Laurent Le Cam, Lara Gales, Marc Conti, Nathalie Poupin, Mary A. Selak, Lucille Stuani, Andrew Futreal, Christian Recher, Marina Konopleva, Feng Wang, Estelle Saland, Mohsen Hosseini, Audrey Bidet, Kiyomi Morita, Natalia Baran, Koichi Takahashi, Sylvain Loric, Pierre Bories, Fabien Jourdan, Centre de Recherches en Cancérologie de Toulouse (CRCT), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The University of Texas M.D. Anderson Cancer Center [Houston], Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire d'Etude du Métabolisme des Médicaments (LEMM), Service de Pharmacologie et Immunoanalyse (SPI), Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolomique et Fluxomique (MetaToul) (TBI-MetaToul), MetaToul-MetaboHUB, Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-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)-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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre de Recherche en Cancérologie de Marseille (CRCM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Aix Marseille Université (AMU), Institut de Recherche en Cancérologie de Montpellier (IRCM - U1194 Inserm - UM), CRLCC Val d'Aurelle - Paul Lamarque-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Luxembourg Institute of Health (LIH), Cellules Souches, Plasticité Cellulaire, Médecine Régénératrice et Immunothérapies (IRMB), Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier), Institut Universitaire du Cancer de Toulouse - Oncopole (IUCT Oncopole - UMR 1037), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Biologie du fruit et pathologie (BFP), Université de Bordeaux (UB)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut du Cancer de Montpellier (ICM), Department of Medicine, Division of Haematology–Oncology, University of Pennsylvania, University of Pennsylvania [Philadelphia], Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC), CHU Bordeaux [Bordeaux], Laboratoire de Mesures Physiques, Université de Montpellier (UM), Réseau régional de cancérologie Onco-Occitanie, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Agios Pharmaceuticals, MD Anderson Cancer Center [Houston], The University of Texas Health Science Center at Houston (UTHealth), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MetaToul FluxoMet (TBI-MetaToul), 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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Aix Marseille Université (AMU)-Institut Paoli-Calmettes, Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Fédération nationale des Centres de lutte contre le Cancer (FNCLCC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Montpellier] (CHRU Montpellier)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Montpellier (UM), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), University of Pennsylvania, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Jourdan, Fabien, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
0303 health sciences, IDH1, Chemistry, Mutant, Myeloid leukemia, [SDV.CAN]Life Sciences [q-bio]/Cancer, Oxidative phosphorylation, 3. Good health, Citric acid cycle, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, [SDV.CAN] Life Sciences [q-bio]/Cancer, 030220 oncology & carcinogenesis, Cancer cell, Cancer research, Epigenetics, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], Beta oxidation, [INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], 030304 developmental biology
Abstract

Isocitrate dehydrogenases (IDH) are involved in redox control and central metabolism. Mutations in IDH induce epigenetic and transcriptional reprogramming, differentiation bias, BCL-2 dependence and susceptibility to mitochondrial inhibitors in cancer cells. Here we show that high sensitivity to mitochondrial oxidative phosphorylation (OxPHOS) inhibitors is due to an enhanced mitochondrial oxidative metabolism in cell lines, PDX and patients with acute myeloid leukemia (AML) harboring IDH mutation. Along with an increase in TCA cycle intermediates, this AML-specific metabolic behavior mechanistically occurs through the increase in methylation-driven CEBPα- and CPT1a-induced fatty acid oxidation, electron transport chain complex I activity and mitochondrial respiration in IDH1 mutant AML. Furthermore, an IDH mutant inhibitor that significantly and systematically reduces 2-HG oncometabolite transiently reverses mitochondrial FAO and OxPHOS gene signature and activities in patients who responded to the treatment and achieved the remission. However, at relapse or in patients who did not respond, IDH mutant inhibitor failed to block these mitochondrial properties. Accordingly, OxPHOS inhibitors such as IACS-010759 improve anti-AML efficacy of IDH mutant inhibitors alone and in combination with chemotherapyin vivo. This work provides a scientific rationale for combinatory mitochondrial-targeted therapies to treat IDH mutant-positive AML patients, especially those unresponsive to or relapsing from IDH mutant-specific inhibitors.

Published
2020

27. Postprandial NMR-Based Metabolic Exchanges Reflect Impaired Phenotypic Flexibility across Splanchnic Organs in the Obese Yucatan Mini-Pig

Author

Isabelle Savary-Auzeloux, Cécile Canlet, Nathalie Poupin, Dominique Dardevet, Marie Tremblay-Franco, Aurélien Amiel, Fabien Jourdan, Sergio Polakof, Laurent Debrauwer, Didier Rémond, 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), MetaToul FluxoMet (TBI-MetaToul), 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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), INRAE AlimH department funding French Infrastructure for Metabolomics and Fluxomics MetaboHUB-ANR-11-INBS-0010, Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), MetaToul-MetaboHUB, Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), 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-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-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 des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-ToxAlim (ToxAlim), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), 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), Métabolomique et Fluxomique (MetaToul) (TBI-MetaToul), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
0301 basic medicine, Blood Glucose, Magnetic Resonance Spectroscopy, Swine, high fat-high sucrose diet, [SDV]Life Sciences [q-bio], postprandial, mini-pigs, chemistry.chemical_compound, 0302 clinical medicine, Dietary Sucrose, energy metabolism, Glucose homeostasis, Homeostasis, Intestinal Mucosa, Nutrition and Dietetics, Glycogen, Postprandial Period, metabolomics, Postprandial, Swine, Miniature, Animal Nutritional Physiological Phenomena, Female, Splanchnic, lcsh:Nutrition. Foods and food supply, arteriovenous differences, medicine.medical_specialty, 030209 endocrinology & metabolism, lcsh:TX341-641, Biology, Diet, High-Fat, liver, Article, 03 medical and health sciences, Metabolomics, Insulin resistance, Internal medicine, medicine, Metabolome, Animals, Obesity, intestine, phenotypic flexibility, medicine.disease, 030104 developmental biology, Endocrinology, chemistry, Insulin Resistance, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, Food Science
Abstract

The postprandial period represents one of the most challenging phenomena in whole-body metabolism, and it can be used as a unique window to evaluate the phenotypic flexibility of an individual in response to a given meal, which can be done by measuring the resilience of the metabolome. However, this exploration of the metabolism has never been applied to the arteriovenous (AV) exploration of organs metabolism. Here, we applied an AV metabolomics strategy to evaluate the postprandial flexibility across the liver and the intestine of mini-pigs subjected to a high fat&ndash, high sucrose (HFHS) diet for 2 months. We identified for the first time a postprandial signature associated to the insulin resistance and obesity outcomes, and we showed that the splanchnic postprandial metabolome was considerably affected by the meal and the obesity condition. Most of the changes induced by obesity were observed in the exchanges across the liver, where the metabolism was reorganized to maintain whole body glucose homeostasis by routing glucose formed de novo from a large variety of substrates into glycogen. Furthermore, metabolites related to lipid handling and energy metabolism showed a blunted postprandial response in the obese animals across organs. Finally, some of our results reflect a loss of flexibility in response to the HFHS meal challenge in unsuspected metabolic pathways that must be further explored as potential new events involved in early obesity and the onset of insulin resistance.

Published
2020

28. Improving lipid mapping in Genome Scale Metabolic Networks using ontologies

Author

Pierre van Delft, Laetitia Fouillen, Maxime Chazalviel, Nathalie Poupin, Corinne Pouyet, Jessica Dalloux-Chioccioli, Pauline Le Faouder, Benoit Colsch, Spiro Khoury, Florence Vinson, Fanny Viars, Justine Bertrand-Michel, Sarah Guez, Aurélie Batut, Anthony Tournadre, Fabien Jourdan, Arthur Moreau, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MetaToul Lipidomics, Institut des Maladies Métaboliques et Cardiovasculaires (I2MC), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-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)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), 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), MedDay Pharmaceuticals, Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Laboratoire de biogenèse membranaire (LBM), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), This work was supported by the French Ministry of Research and National Research Agency as part of the French MetaboHUB, the national metabolomics and fluxomics infrastructure (Grant ANRINBS-0010) and by PhenoMeNal project, European Commission’s Horizon 2020 program (Grant Agreement No. 654241). AM was funded by INRA Human Nutrition division (project Halomics coordinated by Nicolas Cabaton). MC is unded by MedDay Pharmaceuticals, 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Plateau MetaToul-LIPIDOMIQUE = MetaToul-Lipidomics, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-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-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), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), 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 Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-MetaToul-MetaboHUB, 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), 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)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT)

Subjects
Computer science, Endocrinology, Diabetes and Metabolism, Clinical Biochemistry, [INFO.INFO-DS]Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS], Metabolic network, Context (language use), Computational biology, Metabolic networks, Ontology (information science), Biochemistry, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Metabolomics, Lipidomics, 030304 developmental biology, computer.programming_language, 0303 health sciences, Ontology, Network mapping, Python (programming language), Lipids, Identifier, Gene Ontology, Mapping, 030220 oncology & carcinogenesis, Original Article, [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], computer, Metabolic Networks and Pathways
Abstract

Introduction To interpret metabolomic and lipidomic profiles, it is necessary to identify the metabolic reactions that connect the measured molecules. This can be achieved by putting them in the context of genome-scale metabolic network reconstructions. However, mapping experimentally measured molecules onto metabolic networks is challenging due to differences in identifiers and level of annotation between data and metabolic networks, especially for lipids. Objectives To help linking lipids from lipidomics datasets with lipids in metabolic networks, we developed a new matching method based on the ChEBI ontology. The implementation is freely available as a python library and in MetExplore webserver. Methods Our matching method is more flexible than an exact identifier-based correspondence since it allows establishing a link between molecules even if a different level of precision is provided in the dataset and in the metabolic network. For instance, it can associate a generic class of lipids present in the network with the molecular species detailed in the lipidomics dataset. This mapping is based on the computation of a distance between molecules in ChEBI ontology. Results We applied our method to a chemical library (968 lipids) and an experimental dataset (32 modulated lipids) and showed that using ontology-based mapping improves and facilitates the link with genome scale metabolic networks. Beyond network mapping, the results provide ways for improvements in terms of network curation and lipidomics data annotation. Conclusion This new method being generic, it can be applied to any metabolomics data and therefore improve our comprehension of metabolic modulations.

Published
2020

29. Modelling intrahepatic metabolic rewiring during the onset of obesity using arterio- venous blood metabolomics profiles

Author

Nathalie Poupin, Marie Tremblay-Franco, Cécile Canlet, Aurélien Amiel, Didier Rémond, Laurent Debrauwer, Dominique Dardevet, Fabien Jourdan, Isabelle Savary-Auzeloux, Sergio Polakof, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolomique et Fluxomique (MetaToul) (TBI-MetaToul), 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-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-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), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MetaToul FluxoMet (TBI-MetaToul), 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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Metatoul AXIOM (E20 ), 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 National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Clermont Université

Subjects
[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2020

30. Pathway analysis in metabolomics: Recommendations for the use of over-representation analysis

Author

Pablo Rodriguez-Mier, Cecilia Wieder, Fabien Jourdan, Nathalie Poupin, Rachel P. J. Lai, Timothy M. D. Ebbels, Clément Frainay, Florence Vinson, Jacob G. Bundy, Juliette Cooke, Imperial College London, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolomique et Fluxomique (MetaToul) (TBI-MetaToul), 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-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), This research was funded in whole, or in part, by the Wellcome Trust [222837/Z/21/Z]. CW is supported by a Wellcome Trust PhD Studentship [222837/Z/21/Z]. RPJL receives support from the UK Medical Research Council (MR/R008922/1). JC is supported by a state-funded PhD contract (MESRI (Minister of Higher Education, Research and Innovation)). FJ is supported by the French Ministry of Research and National Research Agency as part of the French MetaboHUB, the national metabolomics and fluxomics infrastructure (Grant ANR-INBS-0010), and MetClassNet project (ANR-19-CE45-0021 and DFG: 431572533), ANR-19-CE45-0021,MetClassNet,Nouvelles approches pour combiner les réseaux métaboliques et la métabolomique non ciblée(2019), ANR-11-INBS-0010,METABOHUB,Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation(2011), 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)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), MetaToul FluxoMet (TBI-MetaToul), 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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), LESUR, Hélène, Nouvelles approches pour combiner les réseaux métaboliques et la métabolomique non ciblée - - MetClassNet2019 - ANR-19-CE45-0021 - AAPG2019 - VALID, Développement d'une infrastructure française distribuée pour la métabolomique dédiée à l'innovation - - METABOHUB2011 - ANR-11-INBS-0010 - INBS - VALID, 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)-Toulouse Biotechnology Institute (TBI), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
Physiology, Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Datasets as Topic, Biochemistry, 0302 clinical medicine, Metabolites, Biology (General), Protein Metabolism, 0303 health sciences, Ecology, Genomics, Pathway analysis, 3. Good health, [SDV] Life Sciences [q-bio], Chemistry, Identification (information), Physiological Parameters, Computational Theory and Mathematics, 030220 oncology & carcinogenesis, Modeling and Simulation, Physical Sciences, Metabolic Pathways, Selection method, Transcriptome Analysis, Metabolic Networks and Pathways, Network Analysis, Research Article, Chemical Elements, Computer and Information Sciences, QH301-705.5, MEDLINE, Computational biology, Over representation, Metabolic Networks, 03 medical and health sciences, Cellular and Molecular Neuroscience, Metabolomics, Genetics, KEGG, Set (psychology), Molecular Biology, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, 030304 developmental biology, Body Weight, Computational Biology, Reproducibility of Results, Biology and Life Sciences, Genome Analysis, Metabolism
Abstract

Over-representation analysis (ORA) is one of the commonest pathway analysis approaches used for the functional interpretation of metabolomics datasets. Despite the widespread use of ORA in metabolomics, the community lacks guidelines detailing its best-practice use. Many factors have a pronounced impact on the results, but to date their effects have received little systematic attention. Using five publicly available datasets, we demonstrated that changes in parameters such as the background set, differential metabolite selection methods, and pathway database used can result in profoundly different ORA results. The use of a non-assay-specific background set, for example, resulted in large numbers of false-positive pathways. Pathway database choice, evaluated using three of the most popular metabolic pathway databases (KEGG, Reactome, and BioCyc), led to vastly different results in both the number and function of significantly enriched pathways. Factors that are specific to metabolomics data, such as the reliability of compound identification and the chemical bias of different analytical platforms also impacted ORA results. Simulated metabolite misidentification rates as low as 4% resulted in both gain of false-positive pathways and loss of truly significant pathways across all datasets. Our results have several practical implications for ORA users, as well as those using alternative pathway analysis methods. We offer a set of recommendations for the use of ORA in metabolomics, alongside a set of minimal reporting guidelines, as a first step towards the standardisation of pathway analysis in metabolomics., Author summary Metabolomics is a rapidly growing field of study involving the profiling of small molecules within an organism. It allows researchers to understand the effects of biological status (such as health or disease) on cellular biochemistry, and has wide-ranging applications, from biomarker discovery and personalised medicine in healthcare to crop protection and food security in agriculture. Pathway analysis helps to understand which biological pathways, representing collections of molecules performing a particular function, may be involved in response to a disease phenotype, or drug treatment, for example. Over-representation analysis (ORA) is perhaps the most common pathway analysis method used in the metabolomics community. However, ORA can give drastically different results depending on the input data and parameters used. Here, we have established the effects of these factors on ORA results using computational modifications applied to five real-world datasets. Based on our results, we offer the research community a set of best-practice recommendations applicable not only to ORA but also to other pathway analysis methods to help ensure the reliability and reproducibility of results.

Published
2021

31. Insights from metabolomic and molecular signatures to detect, in a blood sample, muscle anabolic resistance associated with catabolic situation. Case model of glucocorticoids effect in mini-pigs

Author

Sergio Polakof, Marie Tremblay-Franco, Nathalie Poupin, Florence Castelli, Jérémie David, Marianne Jarzaguet, Didier Rémond, Francois Fenaille, Dominique Dardevet, Unité de Nutrition Humaine - Clermont Auvergne (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne (UCA), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), LEMM, Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA), Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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-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), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), MetaToul AXIOM (E20), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), 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 la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-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)-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 de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT), Laboratoire d'Etude du Métabolisme des Médicaments (LEMM), Service de Pharmacologie et Immunoanalyse (SPI), Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Paris-Saclay-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-MetaToul-MetaboHUB, 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)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées

Subjects
[SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract

ICTRHN Nutrition, Physical activity and health Oral communication SESSION 2: MUSCLE WASTING AND ORGAN FAILURE ICTRHN Nutrition, Physical activity and health Oral communication SESSION 2: MUSCLE WASTING AND ORGAN FAILUREICTRNH Nutrition, Physical activity and healthOral communication SESSION 2: MUSCLE WASTING AND ORGAN FAILURE; Insights from metabolomic and molecular signatures to detect, in a blood sample, muscle anabolic resistance associated with catabolic situation. Case model of glucocorticoids effect in mini-pigs . Fifth International Congress of Translational Research in Human Nutrition (ICTRHN)

Published
2019

32. Large-Scale Modeling Approach Reveals Functional Metabolic Shifts during Hepatic Differentiation

Author

Anne Corlu, Sandrine Bruel, Nicolas J. Cabaton, Fabien Jourdan, Florence Vinson, Hélène Dubois-Pot-Schneider, Clément Frainay, Cécile Canlet, Daniel Zalko, Elodie Person, Fabrice Morel, Marie-Anne Robin, Florence Maurier, Nathalie Poupin, Bernard Fromenty, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Nutrition, Métabolismes et Cancer (NuMeCan), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Analyse de Xénobiotiques, Identification, Métabolisme (E20 Metatoul-AXIOM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Génopole Toulouse Midi-Pyrénées [Auzeville] (GENOTOUL), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), This work was supported in part by the French Ministry of Research and the National Research Agency, as part of the French MetaboHUB infrastructure (the National Metabolomics and Fluxomics Infrastructure, Grant ANR-INBS-0010) and the NISTEC project (Grant ANR-09-CESA-003)., ANR-09-CESA-0003,NISTEC,Nouvelles stratégies in vitro pour l'évaluation de la cytotoxicite et la genotoxicite des contaminants de l'environnement(2009), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-MetaToul-MetaboHUB, 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)-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 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 la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes (UR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), MetaToul AXIOM (E20), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-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), and 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)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)

Subjects
0301 basic medicine, genome-scale metabolic modeling, [SDV]Life Sciences [q-bio], Metabolic network, Network structure, Computational biology, Biology, Models, Biological, Biochemistry, Cell Line, Omics data, Transcriptome, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, HepaRG cell line, hepatic differentiation, Humans, Metabolomics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, transcriptomics and metabolomics, Cell Differentiation, [SDV.MHEP.HEG]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Hépatology and Gastroenterology, General Chemistry, Phenotype, Metabolic pathway, 030104 developmental biology, Cell metabolism, Liver, Flux (metabolism), Metabolic Networks and Pathways, 030217 neurology & neurosurgery, global metabolic shifts
Abstract

International audience; Being able to explore the metabolism of broad metabolizing cells is of critical importance in many research fields. This article presents an original modeling solution combining metabolic network and omics data to identify modulated metabolic pathways and changes in metabolic functions occurring during differentiation of a human hepatic cell line (HepaRG). Our results confirm the activation of hepato-specific functionalities and newly evidence modulation of other metabolic pathways, which could not be evidenced from transcriptomic data alone. Our method takes advantage of the network structure to detect changes in metabolic pathways that do not have gene annotations and exploits flux analyses techniques to identify activated metabolic functions. Compared to the usual cell-specific metabolic network reconstruction approaches, it limits false predictions by considering several possible network configurations to represent one phenotype rather than one arbitrarily selected network. Our approach significantly enhances the comprehensive and functional assessment of cell metabolism, opening further perspectives to investigate metabolic shifts occurring within various biological contexts.

Published
2019

33. Analysis of OMICS data in the context of metabolic networks

Author

Nathalie Poupin, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2018

34. Early changes in tissue amino acid metabolism and nutrient routing in rats fed a high-fat diet: evidence from natural isotope abundances of nitrogen and carbon in tissue proteins

Author

Hélène Fouillet, Nathalie Poupin, Daniel Zalko, Jean-François Huneau, Olivier L. Mantha, Sergio Polakof, François Mariotti, Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (PNCA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), doctoral school ABIES ED 581, Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire ( PNCA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, Unité de Nutrition Humaine ( UNH ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I ( UdA ) -Clermont Université, Toxicologie Alimentaire ( UTA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Xénobiotiques, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse, AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Unité de Nutrition Humaine - Clermont Auvergne (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), 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 la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)

Subjects
0301 basic medicine, medicine.medical_specialty, Anabolism, Nitrogen, High-fat diets, [ SDV.AEN ] Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Medicine (miscellaneous), Adipose tissue, 030209 endocrinology & metabolism, Dietary nutrient routing, Diet, High-Fat, Protein and amino acid metabolism, Rats, Sprague-Dawley, 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Insulin resistance, Internal medicine, medicine, Animals, C-13 and N-15 natural isotope abundance, Obesity, Amino Acids, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 2. Zero hunger, chemistry.chemical_classification, Carbon Isotopes, Nutrition and Dietetics, Nitrogen Isotopes, Catabolism, Metabolism, Carbohydrate, medicine.disease, Animal Feed, Carbon, Small intestine, Diet, Rats, Amino acid, 030104 developmental biology, Endocrinology, medicine.anatomical_structure, chemistry, Animal Nutritional Physiological Phenomena, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition
Abstract

Little is known about how diet-induced obesity and insulin resistance affect protein and amino acid (AA) metabolism in tissues. The natural relative abundances of the heavy stable isotopes of C (δ13C) and N (δ15N) in tissue proteins offer novel and promising biomarkers of AA metabolism. They, respectively, reflect the use of dietary macronutrients for tissue AA synthesis and the relative metabolic use of tissue AA for oxidation v. protein synthesis. In this study, δ13C and δ15N were measured in the proteins of various tissues in young adult rats exposed perinatally and/or fed after weaning with a normal- or a high-fat (HF) diet, the aim being to characterise HF-induced tissue-specific changes in AA metabolism. HF feeding was shown to increase the routing of dietary fat to all tissue proteins via non-indispensable AA synthesis, but did not affect AA allocation between catabolic and anabolic processes in most tissues. However, the proportion of AA directed towards oxidation rather than protein synthesis was increased in the small intestine and decreased in the tibialis anterior muscle and adipose tissue. In adipose tissue, the AA reallocation was observed in the case of perinatal or post-weaning exposure to HF, whereas in the small intestine and tibialis anterior muscle the AA reallocation was only observed after HF exposure that covered both the perinatal and post-weaning periods. In conclusion, HF exposure induced an early reorganisation of AA metabolism involving tissue-specific effects, and in particular a decrease in the relative allocation of AA to oxidation in several peripheral tissues.

Published
2018

35. Integrated transcriptomics and metabolomics reveal signatures of lipid metabolism dysregulation in HepaRG liver cells exposed to PCB 126

Author

Eva Wozniak, Clément Frainay, Nathalie Poupin, Charles A. Mein, Robin Mesnage, Fabien Jourdan, Sucharitha Balu, Theodoros Xenakis, Michael Antoniou, Martina Biserni, Department of Medical and Molecular Genetics, King‘s College London, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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 la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Barts and The London School of Medicine and Dentistry, and Sustainable Food Alliance (USA)

Subjects
0301 basic medicine, Health, Toxicology and Mutagenesis, 010501 environmental sciences, Toxicology, medicine.disease_cause, liver, 01 natural sciences, Cell Line, Transcriptome, 03 medical and health sciences, Metabolomics, Molecular Toxicology, Non-alcoholic Fatty Liver Disease, NAFLD, Basic Helix-Loop-Helix Transcription Factors, medicine, Metabolome, Humans, 030304 developmental biology, 0105 earth and related environmental sciences, chemistry.chemical_classification, 0303 health sciences, PCB, Liver cell, Gene Expression Profiling, Fatty liver, Lipid metabolism, General Medicine, Lipid Metabolism, medicine.disease, Polychlorinated Biphenyls, 3. Good health, 030104 developmental biology, Receptors, Aryl Hydrocarbon, Biochemistry, chemistry, 13. Climate action, [SDV.TOX]Life Sciences [q-bio]/Toxicology, Inactivation, Metabolic, metabolome, Steatosis, HepaRG, transcriptome, [SDV.AEN]Life Sciences [q-bio]/Food and Nutrition, Oxidative stress, Polyunsaturated fatty acid
Abstract

Chemical pollutant exposure is a risk factor contributing to the growing epidemic of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) affecting human populations that consume a western diet. Although it is recognized that intoxication by chemical pollutants can lead to NAFLD, there is limited information available regarding the mechanism by which typical environmental levels of exposure can contribute to the onset of this disease. Here, we describe the alterations in gene expression profiles and metabolite levels in the human HepaRG liver cell line, a validated model for cellular steatosis, exposed to the polychlorinated biphenyl (PCB) 126, one of the most potent chemical pollutants that can induce NAFLD. Sparse partial least squares classification of the molecular profiles revealed that exposure to PCB 126 provoked a decrease in polyunsaturated fatty acids as well as an increase in sphingolipid levels, concomitant with a decrease in the activity of genes involved in lipid metabolism. This was associated with an increased oxidative stress reflected by marked disturbances in taurine metabolism. A gene ontology analysis showed hallmarks of an activation of the AhR receptor by dioxin-like compounds. These changes in metabolome and transcriptome profiles were observed even at the lowest concentration (100 pM) of PCB 126 tested. A decrease in docosatrienoate levels was the most sensitive biomarker. Overall, our integrated multi-omics analysis provides mechanistic insight into how this class of chemical pollutant can cause NAFLD. Our study lays the foundation for the development of molecular signatures of toxic effects of chemicals causing fatty liver diseases to move away from a chemical risk assessment based on in vivo animal experiments. Electronic supplementary material The online version of this article (10.1007/s00204-018-2235-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Published
2018

36. IDH1 Mutation Enhances Catabolic Flexibility and Mitochondrial Dependencies to Favor Drug Resistance in Acute Myeloid Leukemia

Author

Héléna Boutzen, Clément Larrue, Pierre Millard, Laurent Fernando, Laurent Le Cam, Laurie Gayte, Noémie Gadaud, Tony Kaoma, Pierre-Luc Mouchel, Evgenia Turtoi, Jean-Charles Portais, Nesrine Aroua, Justine Bertrand-Michel, Courtney Dinardo, Tony Lionel Palama, Yves Collette, Camille Montersino, Laure Tonini, Yves Gibon, Madi Y. Cissé, Cédric Cassan, Koichi Takahashi, Florence Castelli, Pierre Bories, Audrey Bidet, Joe Marszalek, Martin Carroll, Guillaume Cazals, Claire Calmettes, Arnaud Pigneux, Thomas Farge, Lucille Stuani, Feng Wang, Fabien Jourdan, Laetitia K. Linares, Mary A. Selak, Lara Gales, Andrew M. Futreal, Mathilde Gotanègre, Maud Heuillet, Kiyomi Morita, Jean-Emmanuel Sarry, Andrei Turtoi, Nicolas Broin, Christian Recher, Marina Konopleva, Mohsen Hosseini, Christophe Junot, Claudie Bosc, Emeline Chu-Van, Marine Fraisse, Nathalie Saint-Laurent, Lindsay Peyriga, Rémy Castellano, Estelle Saland, Natalia Baran, Norbert Vey, Frédéric Lopez, Floriant Bellvert, Marie Sabatier, and Nathalie Poupin

Subjects
Citric acid cycle, IDH1, Chemistry, Catabolism, Mutant, Myeloid leukemia, Metabolism, Oxidative phosphorylation, Reprogramming, Cell biology
Abstract

Isocitrate dehydrogenases (IDH) are involved in redox control and central metabolism. We hypothesized that key metabolic fluxes are selectively reprogrammed to maintain biosynthetic homeostasis and lower drug responses in IDH mutant acute myeloid leukemia cells. Here we show that metabolic reprogramming initiated by IDH1 mutation leads to marked increases in glucose, glutamine and fatty acid catabolism that along with enhancement of wild-type IDH enzyme activity contribute to provision of α-KG required for 2-HG synthesis and to replenish Krebs cycle intermediates for biosynthetic reactions, oxygen consumption and ATP production. Mechanistically, this occurs through both methylation-driven CEBPα activation of FAO and reprogramming of systemic metabolic fluxes through other pathways that augment catabolic flexibility. Consequently, this catabolic flexibility enhances Krebs cycle and OxPHOS activities that are not necessarily rescued by IDH mutant inhibitors or 2-HG reduction. This renders IDH1 mutant cells more resistant to chemotherapeutics but more susceptible to mitochondrial inhibition. Our findings provide a scientific rationale for innovative combinatory targeted therapies to treat this subgroup of patients, especially those unresponsive to or relapsing from IDH mutant-specific inhibitors.

Published
2018

37. Modélisation du réseau métabolique des cellules de Leucémies Aiguës Myéloïdes pour comprendre les différences métaboliques liées à la mutation sur IDH1

Author

Laurent Fernando, Lucille Stuani, Tony Palama, Tony Kaoma, Jean-Emmanuel Sarry, Fabien Jourdan, Nathalie Poupin, ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre de Recherches en Cancérologie de Toulouse (CRCT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes Biologiques et des Procédés (LISBP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Luxembourg Institute of Health (LIH), Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Plateau MetaToul-LIPIDOMIQUE = MetaToul-Lipidomics, Institut des Maladies Métaboliques et Cardiovasculaires (I2MC), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-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-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), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), 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 de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), 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), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), MetaToul Lipidomics, Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-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)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), and 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)

Subjects
[SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], [SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
Abstract

International audience; Les leucémies aigues myéloïdes (LAM) sont des maladies hématologiques liées à la transformation maligne de progéniteurs hématopoïétiques dans la moelle osseuse aboutissant à la destruction du tissu sanguin sain. Des mutations récurrentes ont été observées chez les patients atteints de LAM dont l'une sur des enzymes clés du métabolisme : les isocitrate déshydrogénases 1 et 2 (IDH1, IDH2). La mutation IDH1-R132H conférerait aux cellules LAM une flexibilité métabolique induisant des dépendances métaboliques et énergétiques spécifiques, qui seraient responsables de la chimiorésistance de ces cellules. Dans cette étude, nous avons utilisé une approche globale de modélisation in silico du réseau métabolique des cellules LAM, basée sur des données de transcriptomique et d'exométabolomique, afin d'identifier l'ensemble des voies métaboliques activées par la mutation IDH1-R132H dans ces cellules. À partir du réseau métabolique humain global (Recon2; Thiele et al., 2013) et des données d'expression de gènes obtenues sur des cellules LAM avec ou sans la mutation IDH1-R132H, nous avons utilisés des algorithmes d'optimisation permettant de générer des modèles de réseaux métaboliques représentant spécifiquement le réseau métabolique fonctionnel de cellules LAM avec et sans mutation, c'est-à-dire les réactions du réseau global qui sont spécifiquement actives dans les cellules étudiées. Plusieurs algorithmes publiés visant à l'identification de réseaux tissu-ou cellule-spécifiques à partir de données de transcriptomique ont été testés et adaptés. Les données d'exométabolomique ont été utilisées, via des méthodes de modélisation sous contraintes, pour contextualiser les modèles cellules-spécifiques générés et rendre compte de la production ou consommation des métabolites mesurés. La comparaison des réseaux cellules-spécifiques générés a permis notamment de mettre en évidence que les voies du métabolisme des acides gras étaient différemment utilisées chez les cellules mutées ou non mutées. Les modèles générés pourront être utilisés pour identifier des dépendances métaboliques présentes spécifiquement dans les cellules LAM mutées.

Published
2017

38. A computational solution to automatically map metabolite libraries in the context of genome scale metabolic networks

Author

Nils Paulhe, Fabien Jourdan, Maxime Chazalviel, Yoann Gloaguen, Nathalie Poupin, Franck Giacomoni, Benjamin Merlet, Florence Vinson, Clément Frainay, ToxAlim (ToxAlim), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-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, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Auvergne - Clermont-Ferrand I (UdA)-Clermont Université, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), University of Glasgow, European Project: 654241,H2020,H2020-EINFRA-2014-2,PhenoMeNal(2015), Giacomoni, Franck, Jourdan, Fabien, 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), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)

Subjects
0301 basic medicine, Web server, Flat file database, Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Context (language use), computer.software_genre, chemical library, Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous), Biochemistry, 03 medical and health sciences, Server, Methods, Molecular Biosciences, SBML, lcsh:QH301-705.5, bioinformatique, Molecular Biology, Fluxomics, 030102 biochemistry & molecular biology, plateforme métabolome-fluxome, partage de connaissances, metabolome mapping, SaaS (Software As A Service), Pipeline (software), service web, 030104 developmental biology, web services, lcsh:Biology (General), réseau métabolique, metabolic networks, DECIPHER, Data mining, computer
Abstract

International audience; This article describes a generic programmatic method for mapping chemical compound libraries on organism-specific metabolic networks from various databases (KEGG, BioCyc) and flat file formats (SBML and Matlab files). We show how this pipeline was successfully applied to decipher the coverage of chemical libraries set up by two metabolomics facilities MetaboHub (French National infrastructure for metabolomics and fluxomics) and Glasgow Polyomics (GP) on the metabolic networks available in the MetExplore web server. The present generic protocol is designed to formalize and reduce the volume of information transfer between the library and the network database. Matching of metabolites between libraries and metabolic networks is based on InChIs or InChIKeys and therefore requires that these identifiers are specified in both libraries and networks. In addition to providing covering statistics, this pipeline also allows the visualization of mapping results in the context of metabolic networks. In order to achieve this goal, we tackled issues on programmatic interaction between two servers, improvement of metabolite annotation in metabolic networks and automatic loading of a mapping in genome scale metabolic network analysis tool MetExplore. It is important to note that this mapping can also be performed on a single or a selection of organisms of interest and is thus not limited to large facilities.

Published
2016

39. Modélisation sous contraintes du métabolisme : une approche globale pour l’étude des modulations métaboliques

Author

Nathalie Poupin, Métabolisme et Xénobiotiques (ToxAlim-MeX), ToxAlim (ToxAlim), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), 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-Ecole d'Ingénieurs de Purpan (INPT - EI Purpan), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), and Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)

Subjects
[SDV]Life Sciences [q-bio], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

National audience

Published
2015

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