Methodology of integration of chemometric tools for the resolution of complex analytical systems : from the implementation of dedicated experimental designs to the analysis of data for the detection of specific markers (health / environment)

Dans ce travail de thèse, nous nous sommes principalement intéressé à l’utilisation des outils de retraitement des données constructeurs et des méthodes chimiométriques dîtes linéaire pour la modélisation et l’interprétation de données issues d’études principalement dans le domaine de la bio-chimie et en particulier celui de la santé : Malformation de la jonction piélo-urétale , alzheimer et la COVID-19. La première partie est un état de l’art des méthodes linéaires, les méthodes de normalisation ainsi que les outils libres pour le retraitement des données constructeurs. Cette partie décrit de manière générale les outils non-supervisés et supervisés pour l’analyse et l’interprétation des données, les différentes stratégies mathématiques ou non pour normaliser des données et les logiciels open-source pour le retraitement des données constructeurs. Enfin, des applications concrètes des différents outils dans le domaine de la chimie et de la bio-chimie sont détaillées : une étude métabolomique des urines de nouveaux nés par RMN, une analyse lipidomique globale des échantillons cérébraux du modèle murin, une étude sur l’origine de substance naturelle l’analyse physico-chimique de détergent.In this thesis, we are mainly interested in the use of tools for reprocessing manufacturer data and chemometric methods called linear for modeling and interpretation of data from studies mainly in the field of biochemistry and in particular health: malformation of the pial-urethral junction, Alzheimer, and COVID-19. The first part is a state of the art of linear methods, normalization methods as well as free tools for reprocessing constructor data. This part describes in a general way the unsupervised and supervised tools for data analysis and interpretation, the different mathematical and non-mathematical strategies to normalize data and the open-source software for reprocessing manufacturer data. Finally, concrete applications of the different tools in the field of chemistry and biochemistry are detailed: a metabolomic study of newborn urine by NMR, a global lipidomic analysis of brain samples from the mouse model, a study on the origin of natural substances, the physicochemical analysis of detergent