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Génétique Quantitative et Évolution - Le Moulon

PAPPSO - Plateforme d'Analyse Protéomique de Paris Sud-Ouest

La plateforme PAPPSO réalise des analyses de protéomique dans le cadre de prestations et de collaborations.

Analyses protéomiques

PAPPSO regroupe deux plateaux techniques :

  • à Gif-sur-Yvette, adossée à l’UMR Génétique Quantitative et Évolution – Le Moulon, l'équipe est spécialisée dans la biologie végétale ;
  • à Jouy-en-Josas, adossée à l’UMR Micalis, l'équipe est spécialisée dans les procaryotes.

La plateforme a développé une expertise dans la réalisation d’expériences à grands effectifs (plusieurs centaines d’échantillons) ainsi que dans la peptidomique et la métaprotéomique. Par exemple à l’heure actuelle, une expérience de génétique d’association sur le protéome de maïs porte sur plus de mille échantillons, et une analyse de métaprotéomique du microbiote intestinal porte sur plusieurs centaines d’échantillons.

Parallèlement aux développements en spectrométrie de masse, la plateforme développe des outils d’analyse protéomique adaptés aux grands effectifs et aux échantillons de grande complexité. Ils permettent de maîtriser l'ensemble de la chaîne de traitement depuis l'identification des peptides jusqu'à la quantification des protéines et à l'analyse statistique de leur variation.

Bioinformatique

La plateforme s’est aussi dotée d’une infrastructure informatique qui lui permet de gérer ces données de très grande taille. PAPPSO diffuse les outils qu'elle développe en open source, organise des formations et accompagne les utilisateurs dans l'exploitation de leurs résultats, en particulier jusqu'à leur analyse bioinformatique et statistique.

Principaux outils bioinformatiques développés par PAPPSO :

  • X!TandemPipeline ( Langella et al. 2017) pour l'identification et l'inférence des protéines,
  • MassChroQ ( Valot et al. 2011) pour la quantification des peptides,
  • la base de données ProticDB ( Langella et al. 2013),
  • le paquet R MCQ pour l'analyse statistique des données de spectrométrie de masse.

Moyens

PAPPSO compte dix agents permanents répartis sur les deux plateaux. À GQE-Le Moulon, en février 2020, l'équipe est composée de :

  • Thierry BALLIAU, AI Inra

  • Willy Bienvenut, CR CNRS

  • Mélisande BLEIN-NICOLAS, IR Inra

  • Marlène DAVANTURE, AI CNRS

  • Olivier LANGELLA, IR CNRS

  • Filippo RUSCONI, CR CNRS

  • Michel ZIVY, DR CNRS, responsable de l'équipe.

PAPPSO est actuellement équipée de quatre spectromètres de masse adaptés à différents types de questions et à différents niveaux de complexité du mélange protéique : un LTQ, un LTQ-Orbitrap, un Q-Exactive plus et un Orbitrap Fusion Lumos.

Plus d'informations sur les analyses

La plateforme est labellisée IBiSA depuis 2009. Elle a été régulièrement labellisée par la CNOC de l'INRA en tant que Plateforme Stratégique INRA (2009-2013), Plateforme Nationale Stratégique (2013-2018) et enfin ISC (2018).


PAPPSO est rattachée au LabEx SPS, Sciences des Plantes de Saclay.

Membres

  • Thierry Balliau Assistant Ingénieur (INRAE)
  • Willy Vincent Bienvenut Junior Investigator (CNRS)
  • Mélisande Blein-Nicolas Ingénieure de Recherche (INRAE)
  • Marlène Davanture (CNRS)
  • Luciana De Oliveira Postdoc (INRAE)
  • Olivier Langella Ingénieur de Recherche (CNRS)
  • Thomas Renne (CNRS)
  • Filippo Rusconi (CNRS)
  • Michel Zivy Senior Investigator (CNRS)

Publications

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Bancel E, Bonnot T, Davanture M, Alvarez D, Zivy M, Martre P, Déjean S, Ravel C. (2019) Proteomic Data Integration Highlights Central Actors Involved in Einkorn (Triticum monococcum ssp. monococcum) Grain Filling in Relation to Grain Storage Protein Composition. Front. Plant Sci., (10) 832
Belouah I, Nazaret C, Pétriacq P, Prigent S, Bénard C, Mengin V, Blein-Nicolas M, Denton AK, Balliau T, Augé S, Bouchez O, Mazat JP, Stitt M, Usadel B, Zivy M, Beauvoit B, Gibon Y, Colombié S. (2019) Modeling Protein Destiny in Developing Fruit. Plant Physiology, 3 (180) 1709-1724
Belouah I, Blein-Nicolas M, Balliau T, Gibon Y, Zivy M, Colombié S. (2019) Peptide filtering differently affects the performances of XIC-based quantification methods. J Proteomics, (193) 131-141
Bienvenut W, 2 décembre 2019, Des débuts de la protéomique à l'acétylation N-terminale des protéines chez les plantes
Chauffour F, Bailly M, Perreau F, Cueff G, Suzuki H, Collet B, Frey A, Clément G, Soubigou-Taconnat L, Balliau T, Krieger-Liszkay A, Rajjou L, Marion-Poll A. (2019) Multi-omics Analysis Reveals Sequential Roles for ABA during Seed Maturation. Plant Physiol., 2 (180) 1198-1218
Cui J, Davanture M, Zivy M, Lamade E, Tcherkez G. (2019) Metabolic responses to potassium availability and waterlogging reshape respiration and carbon use efficiency in oil palm. New Phytologist, 1 (223) 310-322
Duruflé H, Ranocha P, Balliau T, Dunand C, Jamet E. (2019) Transcriptomic and cell wall proteomic datasets of rosettes and floral stems from five Arabidopsis thaliana ecotypes grown at optimal or sub-optimal temperature. Data in Brief, (27) 104581
Havé M, Luo J, Tellier F, Balliau T, Cueff G, Chardon F, Zivy M, Rajjou L, Cacas JL, Masclaux‐Daubresse C. (2019) Proteomic and lipidomic analyses of the Arabidopsis atg5 autophagy mutant reveal major changes in ER and peroxisome metabolisms and in lipid composition. New Phytol, 3 (223) 1461-1477
Henry C, Haller L, Blein-Nicolas M, Zivy M, Canette A, Verbrugghe M, Mézange C, Boulay M, Gardan R, Samson S, Martin V, André-Leroux G, Monnet V. (2019) Identification of Hanks-Type Kinase PknB-Specific Targets in the Streptococcus thermophilus Phosphoproteome. Front. Microbiol., (10) 1329
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Bichang'a G, Da Lage JL, Capdevielle-Dulac C, Zivy M, Balliau T, Sambai K, Le Ru B, Kaiser L, Juma G, Maina ENM, Calatayud PA. (2018) alpha-Amylase Mediates Host Acceptance in the Braconid Parasitoid Cotesia flavipes. J Chem Ecol, 11 (44) 1030-1039
Havé M, Balliau T, Cottyn-Boitte B, Dérond E, Cueff G, Soulay F, Lornac A, Reichman P, Dissmeyer N, Avice JC, Gallois P, Rajjou L, Zivy M, Masclaux-Daubresse C. (2018) Increases in activity of proteasome and papain-like cysteine protease in Arabidopsis autophagy mutants: back-up compensatory effect or cell-death promoting effect?. J Exp Bot, 6 (69) 1369-1385
Langella O, Valot B, Balliau T, Blein-Nicolas M, Bonhomme L, Zivy M. (2017) X!TandemPipeline: A Tool to Manage Sequence Redundancy for Protein Inference and Phosphosite Identification. J. Proteome Res., 2 (16) 494-503
Millan-Oropeza A, Henry C, Blein-Nicolas M, Aubert-Frambourg A, Moussa F, Bleton J, Virolle MJ. (2017) Quantitative Proteomics Analysis Confirmed Oxidative Metabolism Predominates in Streptomyces coelicolor versus Glycolytic Metabolism in Streptomyces lividans. J. Proteome Res., 7 (16) 2597-2613
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Albertin W, Marullo P, Bely M, Aigle M, Bourgais A, Langella O, Balliau T, Chevret D, Valot B, da Silva T, Dillmann C, de Vienne D, Sicard D. (2013) Linking post-translational modifications and variation of phenotypic traits. Molecular & cellular proteomics : MCP, 3 (12) 720-35
Blein-Nicolas M, Albertin W, Valot B, Marullo P, Sicard D, Giraud C, Huet S, Bourgais A, Dillmann C, de Vienne D, Zivy M. (2013) Yeast proteome variations reveal different adaptive responses to grape must fermentation. Molecular biology and evolution, 6 (30) 1368-83
Langella O, Valot B, Jacob D, Balliau T, Flores R, Hoogland C, Joets J, Zivy M. (2013) Management and dissemination of MS proteomic data with PROTICdb: Example of a quantitative comparison between methods of protein extraction. Proteomics, 9 (13) 1457-66
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