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ProMetIS, deep phenotyping of mouse models by combined proteomics and metabolomics analysis.
Imbert, Alyssa; Rompais, Magali; Selloum, Mohammed; Castelli, Florence; Mouton-Barbosa, Emmanuelle; Brandolini-Bunlon, Marion; Chu-Van, Emeline; Joly, Charlotte; Hirschler, Aurélie; Roger, Pierrick; Burger, Thomas; Leblanc, Sophie; Sorg, Tania; Ouzia, Sadia; Vandenbrouck, Yves; Médigue, Claudine; Junot, Christophe; Ferro, Myriam; Pujos-Guillot, Estelle; de Peredo, Anne Gonzalez; Fenaille, François; Carapito, Christine; Herault, Yann; Thévenot, Etienne A.
Afiliación
  • Imbert A; CEA, LIST, Laboratoire Sciences des Données et de la Décision, IFB, MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France. alyssa.imbert@gmail.com.
  • Rompais M; IFB-core, UMS3601, Genoscope, Evry, France. alyssa.imbert@gmail.com.
  • Selloum M; Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique, Université de Strasbourg, CNRS, IPHC UMR 7178, ProFI, Strasbourg, France.
  • Castelli F; Université de Strasbourg, CNRS, INSERM, Institut Clinique de la Souris, Phenomin-ICS, Illkirch, France.
  • Mouton-Barbosa E; Université Paris Saclay, CEA, INRAE, Département Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • Brandolini-Bunlon M; Institut de Pharmacologie et Biologie Structurale (IPBS), Université de Toulouse, CNRS, UPS, ProFI, Toulouse, France.
  • Chu-Van E; Université Clermont Auvergne, INRAE, UNH, Plateforme d'Exploration du Métabolisme, MetaboHUB, Clermont-Ferrand, France.
  • Joly C; Université Paris Saclay, CEA, INRAE, Département Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • Hirschler A; Université Clermont Auvergne, INRAE, UNH, Plateforme d'Exploration du Métabolisme, MetaboHUB, Clermont-Ferrand, France.
  • Roger P; Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique, Université de Strasbourg, CNRS, IPHC UMR 7178, ProFI, Strasbourg, France.
  • Burger T; CEA, LIST, Laboratoire Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique, MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • Leblanc S; Université Grenoble Alpes, INSERM, CEA, UMR BioSanté U1292, FR2048, ProFI, Grenoble, France.
  • Sorg T; Université de Strasbourg, CNRS, INSERM, Institut Clinique de la Souris, Phenomin-ICS, Illkirch, France.
  • Ouzia S; Université de Strasbourg, CNRS, INSERM, Institut Clinique de la Souris, Phenomin-ICS, Illkirch, France.
  • Vandenbrouck Y; Université Paris Saclay, CEA, INRAE, Département Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • Médigue C; Université Grenoble Alpes, INSERM, CEA, UMR BioSanté U1292, FR2048, ProFI, Grenoble, France.
  • Junot C; IFB-core, UMS3601, Genoscope, Evry, France.
  • Ferro M; Laboratoire d'Analyses Bioinformatique en Génomique et Métabolisme (LABGeM), CNRS & CEA/DRF/IFJ, UMR8030, Evry, France.
  • Pujos-Guillot E; Université Paris Saclay, CEA, INRAE, Département Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • de Peredo AG; Université Grenoble Alpes, INSERM, CEA, UMR BioSanté U1292, FR2048, ProFI, Grenoble, France.
  • Fenaille F; Université Clermont Auvergne, INRAE, UNH, Plateforme d'Exploration du Métabolisme, MetaboHUB, Clermont-Ferrand, France.
  • Carapito C; Institut de Pharmacologie et Biologie Structurale (IPBS), Université de Toulouse, CNRS, UPS, ProFI, Toulouse, France.
  • Herault Y; Université Paris Saclay, CEA, INRAE, Département Médicaments et Technologies pour la Santé (MTS), MetaboHUB, Gif-sur-Yvette, France.
  • Thévenot EA; Laboratoire de Spectrométrie de Masse BioOrganique, Université de Strasbourg, CNRS, IPHC UMR 7178, ProFI, Strasbourg, France.
Sci Data ; 8(1): 311, 2021 12 03.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34862403
ABSTRACT
Genes are pleiotropic and getting a better knowledge of their function requires a comprehensive characterization of their mutants. Here, we generated multi-level data combining phenomic, proteomic and metabolomic acquisitions from plasma and liver tissues of two C57BL/6 N mouse models lacking the Lat (linker for activation of T cells) and the Mx2 (MX dynamin-like GTPase 2) genes, respectively. Our dataset consists of 9 assays (1 preclinical, 2 proteomics and 6 metabolomics) generated with a fully non-targeted and standardized approach. The data and processing code are publicly available in the ProMetIS R package to ensure accessibility, interoperability, and reusability. The dataset thus provides unique molecular information about the physiological role of the Lat and Mx2 genes. Furthermore, the protocols described herein can be easily extended to a larger number of individuals and tissues. Finally, this resource will be of great interest to develop new bioinformatic and biostatistic methods for multi-omics data integration.
Asunto(s)

Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteómica / Modelos Animales de Enfermedad / Metabolómica Idioma: En Revista: Sci Data Año: 2021 Tipo del documento: Article

Texto completo: 1 Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Proteómica / Modelos Animales de Enfermedad / Metabolómica Idioma: En Revista: Sci Data Año: 2021 Tipo del documento: Article