Spectroscopie RMN 2D rapide pour les mélanges complexes

Metabolomics is a recent area of research, which aims at analyzing the entirety of molecules involved in chemical reactions in anorganism. Nuclear Magnetic Resonance (NMR) is widely used in metabolomics nowadays thanks to a methodology based onone-dimensional (1D) NMR. However, 1D spectra of complex mixtures, like biological extracts or fluids, are characterized byimportant overlap between peaks, which can be detrimental to the identification and quantification of molecules of interest.Two-dimensional (2D) NMR can be used to reduce the risk of overlap. However, the duration of 2D experiments is often prohibitivefor metabolomics studies. Several approaches exist to reduce the duration of 2D experiments, but they have not been evaluated so farfor metabolomics. In this thesis, we have shown the usefulness of fast 2D NMR for metabolomics and optimized its performances.Two fast 2D NMR approaches have been evaluated, ultrafast 2D NMR and non-uniform sampling. In a study with synthetic samples,we first demonstrated the usefulness of 2D NMR compared to 1D NMR, then we showed that the experimental time of 2D spectracould be reduced with fast 2D NMR approaches without loss of information. Then we optimized the use of fast 2D NMR for complexmixture analysis. First, we developed a new pulse sequence with ultrafast 2D NMR of proton, in order to suppress the diagonal peaks,which can overlap with correlation peaks and therefore reduce the information content of 2D spectra. Then non-uniform samplingwas used to increase up to 32 times the resolution in the indirect dimension without increasing the experimental time and without lossof sensitivity or repeatability. Finally, we worked on automating the determination of relaxation constants in complex mixture. Thesetools open promising perspectives for high-throughput metabolomics of complex biological samples.La métabolomique est un domaine récent dont le but est d’analyser l'ensemble des molécules participant aux réactions chimiques d'unorganisme. L'utilisation de la Résonance Magnétique Nucléaire (RMN) pour la métabolomique est en plein essor grâce à uneméthodologie basée sur des spectres à une dimension (1D) du proton. Cependant, les spectres 1D de mélanges complexes, comme lesextraits ou fluides biologiques, présentent un recouvrement important des signaux RMN, ce qui peut poser problème pourl'identification et la quantification des molécules d’intérêt. L'utilisation d’expériences RMN à deux dimensions (2D) permet enprincipe de limiter les risques de recouvrement. Cependant, la durée des expériences 2D est souvent prohibitive pour lamétabolomique. Plusieurs approches existent afin de réduire la durée des expériences RMN 2D, mais elles n'ont pas à ce jour étéévaluées dans le cadre de la métabolomique. Au cours de cette thèse, nous avons démontré le potentiel de la RMN 2D rapide pour lamétabolomique et optimisé ses performances. Deux approches RMN 2D rapides ont été testées : la RMN ultrarapide etl'échantillonnage non-uniforme. Par une étude avec des échantillons synthétiques, nous avons pu démontrer, dans un premier temps,l'intérêt de la RMN 2D par rapport à la RMN 1D pour la métabolomique, puis l'utilisation des approches 2D rapides pour obtenir lamême information que la RMN 2D conventionnelle avec un temps d'acquisition réduit. Nous avons ensuite cherché à optimiserl'utilisation des approches 2D rapides pour l'analyse des mélanges complexes. Dans un premier temps, une nouvelle séquence a étédéveloppée en RMN 2D ultrarapide du proton, afin de supprimer les pics diagonaux, qui peuvent recouvrir des pics de corrélations etdonc réduire l'information disponible sur les spectres. Ensuite, l'échantillonnage non-uniforme a été utilisé afin d'augmenter jusqu'à32 fois la résolution dans la dimension indirecte sans perte de sensibilité ou de répétabilité ou d'augmentation de la duréed'expérience. Enfin, des essais ont été effectués afin d’automatiser la détermination des constantes de relaxation directement dans lesmélanges complexes. Ces différents outils ouvrent des perspectives d’application prometteuses pour l’analyse métabolomique à hautdébit d’échantillons biologiques