Brevet FR3144384A1 — publié le 20240628

Un aspect de l’invention concerne un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal. Tout d’abord, des données phénotypiques, médicales, de mode de vie et métagénomiques sont reçues (10) pour un ensemble d’individus. Ensuite, des données phénotypiques, médicales, mode de vie sont reçues (20) pour un individu cible. Un vecteur des données phénotypiques, médicales, et de mode de vie est ensuite construit (30) pour tous ces individus. Ensuite, un modèle de communauté à l’échelle du microbiome est généré (50) en se basant sur les données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible. Le modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré permet d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant une absorption d’aliments par le microbiome intestinal. L’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprend un vecteur des flux métaboliques. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé de modélisation d’un microbiome intestinal DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la métagénomique. La présente invention concerne un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne et en particulier un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne dont les données métagénomiques ne sont pas disponibles. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La métagénomique est un procédé méthodologique qui vise à étudier le microbiome. Le microbiome est l’ensemble des micro-organismes et leurs gènes. Les micro-organismes peuvent par exemple être des bactéries, des virus, des champignons, des levures ou du plancton, vivant dans un environnement spécifique tel que l’intestin, l’océan, les sols ou l’air... Le microbiome intestinal d’une personne abrite un très grand nombre de micro-organismes. Cet ensemble de bactéries, virus, parasites et champignons non pathogènes présents dans l’intestin constitue le microbiome intestinal. Il est connu que le microbiome intestinal d’une personne varie en fonction de nombreux facteurs comme le régime alimentaire, le style de vie ou l'utilisation de médicaments tels que des antibiotiques. Toutefois, il faut noter que la variation du microbiome intestinal en fonction d’un facteur est spécifique à chaque personne. Ainsi, pour un même régime alimentaire, le microbiome intestinal de deux personnes n’évoluera pas exactement de la même manière. Un régime alimentaire sera ici compris comme pouvant comprendre un seul repas ou une multitude de repas sur un ou plusieurs jours. Le rôle du microbiome intestinal est de mieux en mieux connu. De nombreuses études mettent en avant les liens entre le microbiome intestinal et le fonctionnement et/ou l’état global du corps. Ainsi, il existe un consensus sur l'importance du microbiome pour le bien-être d’une personne. Mieux comprendre le fonctionnement des interactions entre le microbiome et son hôte devrait donc permettre d'améliorer le fonctionnement et l’état global du corps. Il est donc nécessaire de pouvoir comprendre comment un microbiome intestinal d’une personne réagit à différents régimes alimentaires. La meilleure compréhension du microbiome intestinal pourrait notamment aider à comprendre la réponse individuelle à un régime alimentaire. En effet, les molécules traitées par le microbiome sont absorbées par l'hôte pour affecter les organes cibles. Ces molécules ont des effets locaux sur l'intestin, sont retransformées et/ou métabolisées par les microbes, et sont excrétées dans les selles, de sorte qu'elles ont un large éventail d'effets sur l'individu. La modélisation du microbiome intestinal permet notamment la prédiction d’une variation du microbiome intestinal à l’absorption d’un ou plusieurs aliments dans le cadre d’un régime alimentaire. En effet, en simulant l’absorption d’un ou plusieurs aliments par le microbiome intestinal à l’aide d’un modèle du microbiome intestinal, il est possible d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal. Une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal, sous un régime alimentaire d’un individu, est un vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. La modélisation métabolique in-silico des microbes permet de traduire les annotations fonctionnelles des séquences (méta)génomiques en modèles mathématiques du métabolisme cellulaire. A partir de ces modèles mathématiques, les comportements des systèmes peuvent être étudiés sous différentes conditions, également appelées contraintes. Pour ce faire, deux éléments sont essentiels. Le premier élément est le modèle métabolique à l'échelle du génome (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic model » et noté GSMM) ou le réseau (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic Network » et noté GSMN) du système cellulaire étudié, qui est reconstruit à partir des annotations fonctionnelles des gènes codés dans les séquences génomiques. Ce GSMN est un référentiel de toutes les réactions biochimiques catalysées par les enzymes cellulaires et des réactions de transport effectuées par différents systèmes de transport cellulaires qui décrit le drainage et la production des métabolites cellulaires dans l'organisme étudié nécessaires pour soutenir la croissance cellulaire, par exemple les acides aminés nécessaires à la synthèse des protéines, les nucléotides nécessaires à la réplication et à la transcription de l'ADN, les lipides nécessaires à la construction des membranes cellulaires, les cofacteurs nécessaires à l'activité des différentes enzymes, etc. Le second élément est le profil moléculaire de l'environnement dans lequel vit le système cellulaire, sous la forme de différents composés auxquels le système a accès pour se développer, par exemple des sources de carbone comme le glucose, le maltose, le fructose ; des sources d'azote comme l'ammoniac, des conditions aérobies ou anaérobies définies par la présence/absence d'oxygène, etc. Ces profils moléculaires sont codifiés sous la forme de réactions d'échange qui introduisent ces composés dans l'environnement extracellulaire du réseau métabolique à des taux maximums définis par les quantités estimées de ces composés dans l'environnement. Avec les réactions biochimiques et de transport du GSMM et les réactions d'échange définissant les entrées environnementales, un modèle mathématique du métabolisme cellulaire est construit en codant les réactions du réseau métabolique sous la forme d'une matrice stochiométrique où les lignes représentent les composés chimiques ( composés), les colonnes représentent les réactions ( réactions), et les indices représentent le coefficient stochiométrique de chaque métabolite dans chaque réaction du réseau. Les coefficients stochiométriques sont des rapports molaires dans lesquels les substrats sont transformés en produits dans une réaction chimique. La matrice est la propriété structurelle la plus importante des réseaux métaboliques. Elle décrit l'architecture et les propriétés topologiques du système et reste constante dans des conditions changeantes qui pourraient modifier les paramètres cinétiques ou les vitesses de réaction. Avec cette matrice , il est possible de définir des équations différentielles pour chaque composé chimique du réseau. Les équations différentielles décrivent le changement net des concentrations de métabolites en fonction du temps, qui est égal aux différences entre la somme de tous les flux de réaction qui produisent le composé chimique et la somme de tous les flux de réaction qui le consomment. Ce système d'équations différentielles intègre la cinétique enzymatique par le biais de la dérivée temporelle, de sorte que le vecteur des flux de réaction dépendra de la concentration des métabolites et d'un certain nombre de paramètres cinétiques qui sont inconnus pour de nombreuses réactions du réseau dans le GSMM. C'est dans ce contexte où, afin de pallier cette méconnaissance de l'information cinétique, le système métabolique est placé dans un état d'équilibre, qui est la contrainte la plus fondamentale dans la modélisation computationnelle du métabolisme cellulaire. Ceci est justifié par le fait que les transitions métaboliques des composés chimiques internes sont plus rapides que les taux de croissance cellulaire et les changements dynamiques de l'environnement de l'organisme. En conséquence, les flux métaboliques conduisant à la formation et à la dégradation de tout composé chimique particulier doivent être équilibrés et leur somme doit être égale à zéro : En supposant cet état permanent, le système d'équations différentielles ci-dessus est converti en un ensemble d'équations linéaires à partir desquelles il est possible de calculer le vecteur des flux de réaction qui définit l'état métabolique du système dans les conditions environnementales définies. Cependant, ce système d'équations linéaires est généralement indéterminé, ce qui signifie qu'il n'existe pas de solution unique, c'est-à-dire pas de vecteur unique de flux de réaction qui satisfasse la condition d'équilibre, mais plutôt un espace de distributions de flux réalisables, c'est-à-dire de multiples vecteurs , dans l'espace à dimensions des flux de réaction qui satisfont la condition d'équilibre. Cet espace de distributions de flux peut être plus ou moins large en fonction de contraintes supplémentaires. Ces contraintes supplémentaires peuvent être imposées au comportement du système en plus des contraintes environnementales. Ces contraintes environnementales sont imposées sous la forme de valeurs maximales et minimales que différents flux de réaction peuvent atteindre, dérivées de données expérimentales, telles que les taux maximaux d'absorption de glucose calculés expérimentalement avec les analyses de flux métaboliques (appelées communément en anglais « Metabolic Flux Analyses » et notées MFA) ; le flux nul à travers les réactions catalysées par des enzymes non exprimées dans les ensembles de données transcriptomiques ou protéomiques, etc. Il existe différentes façons d'explorer l'espace des distributions de flux réalisables, dont la plus courante est l'optimisation linéaire d'une fonction objectif. Ces approches d'optimisation linéaire comprennent : Les analyses de balance de flux, appelées communément en anglais « Flux Balance Analyses » et connues sous le nom de FBA, qui tentent de trouver la distribution de flux à travers les réactions modèles qui maximise la fonction objectif, Les analyses de balance de flux parcimonieuses, appelées communément en anglais « Parsimonious FBA » et connues sous le nom de pFBA, qui tentent de trouver la distribution du flux entre les réactions du modèle qui maximise la fonction objectif en minimisant le flux total global entre les réactions du modèle, Les analyses de la variabilité des flux, appelées communément en anglais « Flux Variability Analyses » et connues sous le nom de FVA, qui tente de trouver la gamme de valeurs de flux réalisables pour les réactions du modèle qui maximise la fonction objectif. Les méthodes mathématiques mentionnées (FBA, pFBA, FVA) explorent cet espace de distributions de flux réalisables en utilisant l'optimisation mathématique de la programmation linéaire, qui permet de trouver la meilleure distribution de flux qui optimise une fonction objectif donnée, qui est définie sous la forme d'une équation de biomasse. Cette équation de la biomasse est généralement écrite comme une réaction supplémentaire dans le modèle qui reflète les besoins de la cellule (acides aminés, nucléotides, lipides, cofacteurs, éventuellement macro-molécules telles que l'ADN, l'ARN ou les protéines dans certains modèles) pour fabriquer un gramme de poids sec cellulaire, et est généralement obtenue en examinant la littérature scientifique pertinente concernant les mesures expérimentales des constituants de la biomasse des organismes étudiés ou en adaptant l'équation de la biomasse d'organismes apparentés si les informations expérimentales de l'organisme étudié sont rares. En résumé, l'optimisation par programmation linéaire sur un système métabolique, avec la maximisation de la production de biomasse comme fonction objectif, donne le rendement de croissance maximal réalisable par le système sous un ensemble donné de contraintes environnementales. Les contraintes environnementales sont définies par les apports nutritionnels ainsi que par la distribution des flux de réaction (v) qui est à l'origine du phénotype de croissance cellulaire, à partir duquel il est possible d'extraire les taux de consommation de nutriments ou de sécrétion de métabolites cellulaires qui définissent l'état métabolique du système. Cette approche repose sur l'hypothèse forte que les systèmes cellulaires ont optimisé leurs performances de croissance dans un sous-ensemble de conditions environnementales possibles au cours de leur évolution, de sorte que la maximisation de la biomasse peut être considérée comme un principe directeur du fonctionnement métabolique. Cette hypothèse a été validée expérimentalement dans des organismes comme Escherichia coli ou Helicobacter pylori, pour lesquels il a été démontré que les taux de croissance mesurés expérimentalement sont en corrélation avec les taux de production de biomasse dans les simulations de modèles avec FBA et la biomasse cellulaire comme fonction objectif. Actuellement les procédés de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne nécessitent la collecte de données métagénomiques de cette personne par exemple en collectant ses matières fécales. Cette collecte de données métagénomiques est coûteuse et complexe. Ainsi, elle limite grandement la possibilité d’utiliser la modélisation du microbiome intestinal pour un grand nombre de personnes dont les données métagénomiques ne sont pas disponibles. Il existe donc un besoin de fournir un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne dont les données métagénomiques ne sont pas disponibles. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant la modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne à partir de données phénotypiques, de données médicales et de données de mode de vie de la personne. Un aspect de l’invention concerne un procédé implémenté par ordinateur de modélisation d’un microbiome intestinal comprenant les étapes de : Réception, pour chaque individu d’un ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie et de données métagénomiques, Réception, pour un individu cible, ledit individu cible étant un individu non compris dans l’ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, et de données de mode de vie, Construction, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur des données phénotypiques, des données médicales, et des données de mode de vie, Détermination, parmi l’ensemble d’individus, d’au moins un individu maximisant une similarité avec l’individu cible, la similarité étant évaluée à partir des vecteurs construits pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, et Génération d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome en se basant sur les données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré permettant d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant une absorption d’aliments par le microbiome intestinal, l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprenant un vecteur des flux métaboliques, ledit vecteur de flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. L’invention permet la génération d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome personnalisé d’un individu cible, sans avoir accès aux données métagénomiques de l’individu cible. Ainsi, le au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome est généré en se basant sur les données métagénomiques de personnes similaires à un individu cible. Ceci est particulièrement intéressant puisque les inventeurs ont remarqué, lors d’études expérimentales, qu’il existe une corrélation positive entre la similarité déterminée selon l’invention entre deux individus à partir de leurs données phénotypiques, médicales et de mode de vie et la similarité de leurs caractéristiques métagénomiques. Dit autrement, les personnes considérées comme similaires selon l’invention à partir des données phénotypiques, médicales et de mode de vie ont aussi des caractéristiques métagénomiques similaires. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : la génération du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprend les étapes de : Combinaison des données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible en calculant une pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques à partir des pluralités d’abondances de taxons métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, Obtention d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, et Construction d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, le procédé selon l’invention comprend en outre les étapes : Obtention d’une première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit, un suivi d’un premier régime alimentaire par le microbiome intestinal de l’individu cible, le premier régime alimentaire étant déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible, l’obtention de la première empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Obtention d’au moins une seconde empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit, un suivi d’au moins un second régime alimentaire par le microbiome intestinal de l’individu cible, le au moins un second régime alimentaire étant différent du premier régime alimentaire, l’obtention de la seconde empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, Identification, à partir des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu cible et de la première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal, d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal parmi les au moins une seconde empreinte moléculaire permettant de modifier des caractéristiques phénotypiques et/ou médicales de l’individu cible, et Détermination de recommandations alimentaires pour l’individu cible permettant d’obtenir l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal identifiée. la génération du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprend les étapes de, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : Obtention d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, et Construction d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, et Et le procédé selon l’invention comprend en outre les étapes de : pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, obtention d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit pour ledit chaque individu, un suivi d’un régime alimentaire, déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible, l’obtention de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Construction d’une empreinte moléculaire composite en effectuant une moyenne pondérée des empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, et Détermination de recommandations alimentaires pour l’individu cible en se basant sur l’empreinte moléculaire composite construite. la génération du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprenant en outre les étapes de, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : Obtention d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, Construction d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, Le procédé comprend en outre les étapes de : pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : obtention d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit (53b) pour ledit chaque individu, un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie dudit chaque individu, l’obtention de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Détermination de recommandations alimentaires permettant de modifier des caractéristiques phénotypiques et/ou médicales dudit chaque individu à partir de l’empreinte moléculaire obtenue (60c) pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, et Combinaison des recommandations alimentaires déterminées afin d’obtenir des recommandations alimentaires pour l’individu cible. La détermination, parmi l’ensemble d’individus, d’un ou de plusieurs individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination d’un ou de plusieurs individus, parmi l’ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu de l’ensemble d’individus. Les données phénotypiques comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, et un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause. Les données de mode de vie comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, physique et social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données sur une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur un régime alimentaire et une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. Les données médicales comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol. Les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal et comprenant une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques. Un second aspect de l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un système comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique d’un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention. La montre une représentation schématique d’un modèle de communauté obtenu par un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE La montre une représentation schématique d’un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal d’une personne selon l’invention. On entend par "modélisation" la fourniture d'une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté sous un régime alimentaire donné ou plus généralement sous un mode de vie donné, tel que la pratique d’une ou plusieurs activités physiques par exemple. Le procédé selon l'invention permet d'obtenir une empreinte moléculaire du microbiome intestinal d'un individu, afin d'avoir une compréhension du fonctionnement du microbiome intestinal dudit individu et de pouvoir modifier son comportement, par exemple en modifiant le régime alimentaire en entrée. Le procédé selon l’invention permet aussi la modélisation du microbiome intestinal d’une personne cible sans nécessiter de données métagénomiques de cette personne. En effet, le procédé utilise les données métagénomiques de personnes similaires à la personne cible pour générer au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome . Le procédé peut permettre de réduire des symptômes d’inconfort, par exemple de ballonnements, durant la digestion d’un repas. Le procédé peut aussi permettre d’améliorer la santé métabolique d’un individu dont le microbiome intestinal est influencé négativement par exemple par la prise de médicaments tel que des antibiotiques. Le procédé peut aussi permettre d’améliorer la santé métabolique d’un individu afin d’obtenir des effets purement esthétiques. Par exemple, en vue de lutter contre la chute de cheveux,, le procédé peut viser à accroître l’abondance de biotine. Le procédé selon l’invention est « implémenté par ordinateur ». Par « implémenté par ordinateur », on entend que les étapes, ou au moins une partie des étapes, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par l’ordinateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou, semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes de ces méthodes peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou peut être prédéfini. Un exemple typique d’implémentation par ordinateur d'une méthode consiste à exécuter la méthode avec un système adapté à cet effet. Un système 200 peut être configuré pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé et/ou ses différents modes de réalisation selon l'invention. Pour ce faire, le système 200 comprend une mémoire et une unité de calcul, la mémoire étant configurée pour stocker des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, amènent l'unité de calcul à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l'invention et/ou les différents modes de réalisation du procédé selon l'invention. Le système 200 comprend en outre au moins une interface réseau pour communiquer avec des entités distantes, c'est-à-dire pour envoyer et recevoir des données auxdites entités, via au moins un réseau. Les entités peuvent être des serveurs ou des ordinateurs stockant des données. Les données peuvent être notamment des données phénotypiques, des données médicales, des données de mode de vie ou des données métagénomiques. Les données peuvent être stockées par le même serveur ou par différents serveurs/bases de données. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une première étape de réception 10, pour chaque individu d’un ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie et de données métagénomiques. La réception 10 des données peut être effectuée par le système 200. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention peut aussi être utilisé avec seulement une partie de ces données. Par exemple, les données phénotypiques et/ou les données médicales et/ou les données de modes de vie peuvent être optionnelles. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une seconde étape de réception 20, pour un individu cible, de données phénotypiques, de données médicales et de données de mode de vie. La réception 20 des données peut être effectuée par le système 200. Les termes « individu cible » désignent un individu non compris dans l’ensemble d’individus dont les données ont été reçues à l’étape 10. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention peut aussi être utilisé avec seulement une partie de ces données. Par exemple, les données phénotypiques et/ou les données médicales et/ou les données de mode de vie pourraient être optionnelles. L’individu cible est un individu pour lequel les données métagénomiques ne sont pas accessibles et pour lequel une modélisation du microbiome intestinal est nécessaire. Dans une variante de l’invention, les données phénotypiques, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause. Dans une seconde variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, les données médicales, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données de mode de vie, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, sur un comportement physique ou sur un comportement social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données sur une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur le régime alimentaire, une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. Les données socio-démographiques sont par exemple l’habitat, la situation civile et familiale, la ou les langues parlées, le niveau d’instruction d’un individu. Les données géographiques peuvent concerner par exemple le lieu de naissance, le lieu d’habitation ou encore le lieu de travail d’un individu ou un historique de données géographiques telle que les différents lieux d’habitation ou visités au cours des dernières semaines, mois ou années. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données sur le régime alimentaire comprennent l'abondance d'au moins une molécule comprise dans au moins une partie du régime alimentaire de l’individu. L'abondance des molécules de l'ensemble de données sur le régime alimentaire correspond à la composition absolue des nutriments par personne et par jour. Les données sur le régime alimentaire peuvent être obtenues à partir de différentes méthodes de collecte de données alimentaires, telles que des questionnaires sur la fréquence des repas ou des rappels alimentaires de 24 heures qui recueillent les habitudes alimentaires des individus. Les aliments figurant dans ces registres alimentaires sont traduits en profils quantitatifs de macro-molécules et micro-molécules. Le profil quantitatif des macromolécules et des micromolécules du régime alimentaire d’un individu est appelé " données sur le régime alimentaire". La génération d’un profil quantitatif à partir d’une liste d’aliments peut être effectuée sur la base de résultats d’expériences effectuées en laboratoire et/ou sur la base de connaissances issues de la littérature scientifique. La traduction des aliments en un profil quantitatif peut aussi être effectuée en utilisant des bases de données alimentaires intégrées telles que la FoodData Central du ministère de l'agriculture des États-Unis (https://fdc.nal.usda.gov) qui contient la décomposition moléculaire de ces différents aliments, afin de pouvoir définir des profils moléculaires personnalisés d'un individu à partir de ses données alimentaires. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal et comprennent une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques. Un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal comprend une extraction de nucléotides, par exemple de l'ADN (acide désoxyribonucléique) et/ou l’ARN (acide ribonucléique) d'un échantillon fécal, une construction de librairie et un séquençage afin d'obtenir, après une attribution taxonomique, des tables d'abondance et donc l'identification et la quantification des espèces formant le microbiome intestinal. Un jeu de données métagénomique peut être obtenu à partir d'un échantillon fécal en utilisant une plateforme de séquençage telle que Nanopore ou une plateforme de séquençage à haut débit telle que les produits NovaSeq® d'Illumina®. Un ensemble de données métagénomiques est par exemple un ou plusieurs tableaux d'abondance comprenant l'abondance d'au moins un taxon présent dans les échantillons fécaux. Par taxon, on entend une unité taxonomique, comme par exemple la bactérie Akkermansia muciniphila présente dans une abondance relative de 1,5% (15000 lectures métagénomiques classées comme A. muciniphila/1000000 lectures métagénomiques totales dans l'échantillon fécal). L'abondance des taxons peut être une abondance relative, par exemple en pourcentage de la composition microbienne. Dans un premier mode d’implémentation, compatible avec les variantes précédentes, l’ensemble d’individus dont les données sont reçues 10 ont des caractéristiques variées. On entend par « caractéristiques variées », des données ayant des valeurs présentant une grande diversité dans différents domaines. La détermination, à l’étape 40, de plusieurs individus maximisant une similarité avec l’individu cible permettra de retrouver parmi cet ensemble d’individus, les individus nécessaires à la génération d’un modèle personnalisé de communauté à l’échelle du microbiome intestinal de l’individu cible. Ce mode d’implémentation, permet la maximisation du nombre d’individus présents dans l’ensemble d’individus, puisqu’aucun critère de sélection n’est appliqué pour intégrer l’ensemble d’individus. De plus, cet ensemble d’individus, de par sa grande diversité, permet d’augmenter la probabilité qu’un ou plusieurs individus de l’ensemble d’individus soit similaire à l’individu cible. Dans un second mode d’implémentation, les individus de l’ensemble d’individus peuvent constituer une population ayant une ou des caractéristiques similaires. On entend par « caractéristiques similaires », des données ayant des valeurs sensiblement similaires dans au moins un domaine. Par exemple, si l’individu cible présente une caractéristique médicale spécifique, telle qu’un diabète, l’ensemble des individus pourrait être constitué d’individus ayant le même diabète. Dans cet exemple, le procédé pourrait être spécifiquement dédié aux personnes souffrant d’un diabète. Dans ce second mode d’implémentation, les individus de l’ensemble d’individus ayant une ou des caractéristiques similaires peuvent provenir, après filtrage, des individus de l’ensemble d’individus ayant des caractéristiques variées. Ainsi, par exemple, parmi les milliers d’individus ayant des caractéristiques variées, il est possible de filtrer toutes les femmes souffrant d’un diabète, pour obtenir un ensemble d’individus ayant deux caractéristiques similaires : le sexe et le statut de diabétique. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une troisième étape de construction 30, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur des données phénotypiques, des données médicales, et des données de mode de vie. Le terme « vecteur » désigne un conteneur d'éléments ordonnés et accessibles par des indices, dont la taille est dynamique. Ainsi, un indice est attribué à chaque donnée des données phénotypiques, médicales et de mode de vie. De plus, les données peuvent être modifiées afin d’optimiser leur stockage et la détermination 40 d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une quatrième étape de détermination 40 d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. La similarité est évaluée à partir des vecteurs construits à l’étape 30 pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible. Plus concrètement, les vecteurs construits auront une architecture similaire, c’est-à-dire que les données de même type auront le même indice dans les différents vecteurs construits. Par exemple, la donnée « poids d’une personne » aura le même indice dans les différents vecteurs construits. Ensuite, la similarité entre chaque donnée des vecteurs construits est calculée. Enfin, une similarité moyenne est calculée à partir des différentes similarités calculées précédemment. Cette similarité moyenne est la similarité entre les deux vecteurs construits 30. Durant cette étape, un nombre prédéfini d’individus similaires à déterminer peut-être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les 1, 3, 5 ou 10 individus maximisant la similarité avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. De manière alternative, un seuil de similarité minimum peut être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les individus ayant une similarité supérieure au seuil de similarité minimum avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. Ces deux alternatives peuvent être combinées durant cette étape pour avoir un nombre minimum ou maximum d’individus à déterminer et/ou un seuil minimum de similarité à respecter. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la détermination 40, parmi l’ensemble d’individus, d’un ou de plusieurs individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination d’un ou de plusieurs individus, parmi l’ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu de l’ensemble d’individus. Le procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention comprend une cinquième étape de génération 50 d’un ou de plusieurs modèles de communauté à l’échelle du microbiome en se basant sur les données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré permettant d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant une absorption d’aliments par le microbiome intestinal, l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprenant un vecteur des flux métaboliques, ledit vecteur de flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la génération 50 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprend quatre sous-étapes. Une première sous-étape 51a consiste à combiner des données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible en calculant une pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques à partir des pluralités d’abondances de taxons métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques est une pluralité moyenne pondérée d’abondances de taxons métagénomiques des individus en fonction de la valeur de la similarité de ces individus. Ainsi, la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques d’un individu considéré comme plus proche d’un autre individu aura un poids plus important que la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques de l’autre individu dans le calcul de la pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques. Une seconde sous-étape 52a de la génération 50 d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome consiste à obtenir au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome. Ces modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être demandés par le système 200 à une base de données ou à un serveur, après la réception de données métagénomiques à l’étape 10 et leur combinaison à l'étape 51. Le système 200 reçoit en réponse les modèles métaboliques à l'échelle du génome (GSMM), un pour chaque taxon de l'ensemble de données métagénomiques. Les modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être obtenus en utilisant un dépôt appelé AGORA (http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3703) qui contient des GSMM pour plus de 800 microorganismes du microbiome intestinal, des reconstructions qui ont reçu différents degrés de traitement manuel en termes de contenu de réaction et de définition d'équation de biomasse qui améliore substantiellement sa capacité de prédiction par rapport aux GSMM générés automatiquement. Un modèle métabolique à l'échelle du génome d'un taxon métagénomique comprend des gènes, des réactions et des métabolites. Un modèle métabolique à l'échelle du génome permet de simuler, par ordinateur, la croissance cellulaire du taxon. Il définit les conditions environnementales, les réactions d'échange et une biomasse individuelle du taxon métagénomique. On entend par "réactions d'échange" des pseudo-réactions qui rendent disponibles différents métabolites aux réactions biochimiques et de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon. Par exemple, une réaction d'échange pour le L-Glucose (EX_Glc_L : =>L_Glc[e]) met à disposition le métabolite L-glucose (L_Glc) dans l'environnement extracellulaire du GSMM ([e]), à partir duquel des réactions de transport spécifiques du GSMM peuvent transporter le métabolite vers le compartiment cytoplasmique/intracellulaire (par exemple par un système de transport dépendant de l'ATP représenté par la réaction L_Glc_ABCtrp : L_Glc[e] + ATP[c] => L_Glc[c] + ADP[c] + Pi[c]), et les réactions intracellulaires peuvent transformer le métabolite pour un objectif métabolique donné (par exemple, dans le cas du L-glucose, le métabolite est canalisé par des réactions du métabolisme central qui permet de générer de l'énergie (ATP) et des précurseurs pour différents constituants de la biomasse). Les conditions environnementales sont les nutriments disponibles pour simuler la croissance cellulaire (par exemple le glucose dans l'exemple ci-dessus) et la biomasse individuelle du taxon est une réaction spécifique qui reflète les besoins de la cellule (acides aminés, nucléotides, lipides, cofacteurs, éventuellement macro-molécules comme l'ADN, l'ARN ou les protéines dans certains modèles) pour fabriquer un gramme de poids sec cellulaire (croissance cellulaire). À titre d'exemple, l'équation de la biomasse de la bactérie A. muciniphila, communément présente dans le microbiome intestinal humain, est présentée ci-dessous : 0.0030965 nadp[c] + 35.5403 h2o[c] + 0.21909 glu_L[c] + 0.0030965 ACP[c] + 0.0030965 coa[c] + 0.0030965 thmpp[c] + 40.1102 atp[c] + 0.0030965 nad[c] + 0.13541 gtp[c] + 0.0030965 amet[c] + 0.21909 gln_L[c] + 0.016021 dttp[c] + 0.084104 ctp[c] + 0.016021 datp[c] + 0.016021 dctp[c] + 0.016021 dgtp[c] + 0.0030965 adocbl[c] + 0.20083 asp_L[c] + 0.42793 ala_L[c] + 0.50987 gly[c] + 0.0030965 10fthf[c] + 0.0030965 thf[c] + 0.079264 his_L[c] + 0.37539 leu_L[c] + 0.21107 thr_L[c] + 0.076146 cys_L[c] + 0.0030965 mqn8[c] + 0.2467 arg_L[c] + 0.20083 asn_L[c] + 0.1278 met_L[c] + 0.0030965 ca2[c] + 0.010648 pg180[c] + 0.010648 clpn180[c] + 0.010648 pgai17[c] + 0.010648 clpnai17[c] + 0.010648 pgi17[c] + 0.010648 clpni17[c] + 0.0030965 cobalt2[c] + 0.090832 utp[c] + 0.17946 ser_L[c] + 0.0030965 q8[c] + 0.0030965 cu2[c] + 0.28544 lys_L[c] + 0.0030965 fe2[c] + 0.0030965 fe3[c] + 0.0030965 fad[c] + 0.0030965 2dmmq8[c] + 0.0030965 gthrd[c] + 0.15452 phe_L[c] + 0.18435 pro_L[c] + 0.12068 tyr_L[c] + 0.0030965 pheme[c] + 0.025011 colipa[c] + 0.0030965 k[c] + 0.2418 ile_L[c] + 0.025011 udcpdp[c] + 0.0030965 5mthf[c] + 0.0030965 mg2[c] + 0.0030965 mn2[c] + 0.0030965 ptrc[c] + 0.0030965 pydx5p[c] + 0.025011 PGP[c] + 0.010648 pe180[c] + 0.010648 peai17[c] + 0.010648 pei17[c] + 0.0030965 ribflv[c] + 0.0030965 so4[c] + 0.0030965 sheme[c] + 0.0030965 spmd[c] + 0.047202 trp_L[c] + 0.35223 val_L[c] + 0.0030965 zn2[c] + dnarep[c] + proteinsynth[c] + 0.0030965 cl[c] + rnatrans[c] -> 40 h[c] + 39.9969 pi[c] + 0.4846 ppi[c] + 40 adp[c] + 0.0030965 apoACP[c] + 0.0030965 cbi[c] + biomass[c] + 0.0030965 dmbzid[c] + 0.025011 PGPm1[c] Une troisième sous-étape 53a de la génération 50 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome consiste à recevoir au moins une réaction d'échange supplémentaire, qui sera utilisé lors de la construction 54 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. Une quatrième sous-étape 54a de la génération 50 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome consiste à construire un modèle de communauté de microbiome à l’échelle du microbiome. Le modèle de communauté à l’échelle du microbiome est créé en reliant les GSMM individuels par leurs réactions d'échange. Les GSMM individuels échangent des molécules entre leur environnement cytoplasmique individuel et un compartiment luminal partagé par tous les GSMM de la communauté. Ceci permet d'échanger des molécules entre les GSMM et finalement de relier les GSMM. Des réactions d'échange supplémentaires permettent de simuler la libération des molécules dans un compartiment externe tel que le compartiment fécal.. Ces réactions supplémentaires sont liées au GSMM individuel et peuvent être reçues au cours de l'étape 54a ou au cours d'une étape précédente, ou peuvent constituer une étape en soi Dans un autre mode de réalisation, cette étape peut être effectuée à partir des abondances de taxons métagénomiques et des modèles métaboliques à l'échelle du génome rassemblés à des niveaux plus élevés de la hiérarchie taxonomique que les abondances au niveau des espèces, par exemple le genre, la famille, l'ordre, la classe, le phylum. Dans un premier mode de réalisation, les abondances de gènes métagénomiques sont dérivées de catalogues de gènes non redondants du microbiome intestinal humain et les modèles métaboliques à l'échelle du génome sont dérivés d'annotations fonctionnelles desdits catalogues de gènes non redondants. Dans un autre mode de réalisation, la construction d'un modèle de communauté de microbiome inclut des taxons métagénomiques spécifiques à l’individu cible, produit de l'assemblage génomique de-novo avec l'ensemble de données métagénomiques généré à partir de l'échantillon fécal correspondant et la reconstruction du GSMM à partir de l'annotation fonctionnelle du génome. Avec le modèle de communauté à l’échelle du microbiome, il est possible d’obtenir une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté. On entend par " communauté " l'ensemble des taxons des données métagénomiques combinées. Le vecteur des flux métaboliques de l’empreinte métabolique est calculé sur la base du modèle de communauté à l’échelle du microbiome créé comme décrit précédemment. Le calcul du vecteur des flux métaboliques comprend le calcul des distributions de flux admissibles qui satisfont la contrainte d'état d'équilibre et l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble des données du régime alimentaire comme contrainte externe. Cette méthode d'optimisation linéaire peut être, comme décrit dans l'art antérieur, FBA, pFBA, FVA ou toute autre méthode d'optimisation linéaire appropriée. La biomasse de la communauté est la somme des biomasses individuelles des taxons compris dans les GSMM reçus des taxons, pondérée par les abondances des taxons métagénomiques. Autrement dit, si un taxon métagénomique est présent en plus grande quantité qu'un autre taxon métagénomique, sa biomasse individuelle participera davantage à la biomasse de la communauté. Le jeu de données sur le régime alimentaire est utilisé comme une contrainte externe, c'est-à-dire qu'il définit les métabolites en entrée du modèle de communauté. Le vecteur Vec de flux métaboliques obtenu comprend une distribution des flux métaboliques à travers les réactions de la communauté qui maximise la biomasse de la communauté, ce qui constitue le ressort moléculaire de l'activité de la communauté sous les contraintes alimentaires définies. Ci-dessous est présenté un exemple de vecteur de flux métaboliques (colonne Flux) produit de simulations pFBA sur un modèle de communauté d'un individu comprenant 402479 réactions provenant de 252 taxons métagénomiques identifiés dans l'échantillon fécal simulé sous un profil alimentaire dérivé du questionnaire de fréquence alimentaire (FFQ) de l'individu. Pour des raisons de simplicité, seules 44 réactions sont représentées, correspondant aux réactions d'échange alimentaire qui définissent la consommation de métabolites alimentaires par la communauté (réactions Diet_EX_), la réaction communityBiomass correspondant à la fonction objectif qui est maximisée par l'étape pFBA, un sous-ensemble de réactions du GSMM de deux taxons microbiens de la communauté (Acidaminococcus fermetans et Dorea formicigenerans) avec leur réaction de biomasse correspondante (biomasse400 et biomasse137 dans le tableau 1) et un sous-ensemble de réactions d'échange de la lumière vers le compartiment fécal (réactions EX_ dans le tableau 1). Reaction Flux Diet_EX_12dgr180[d]_r 0,00356734 Diet_EX_12dhchol[d] 0 Diet_EX_12ppd_S[d] 0 Diet_EX_13ppd[d] 0 Diet_EX_15dap[d] 0 Diet_EX_26dap_M[d]_r 0,02505251 Diet_EX_2ddglcn[d] 0 Diet_EX_2dmmq8[d]_r 0,00124493 Diet_EX_2hyoxplac[d] 0 Diet_EX_2mbut[d] 0 Diet_EX_2obut[d]_r 0,04615976 Diet_EX_glc_D[d]_r 41,2961 … communityBiomass 1,42308326 … Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPO7 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPT 0,02862793 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_b 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_b 0,03232827 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPPRT 0,00042009 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPS4 0,04117579 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_biomass400 0,00529993 … Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACALDt_f 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACBIPGT 3,96E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOAC 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOACL 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOALYS2 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_b 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_f 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMT 2,70E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGApts 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_biomass137 0,00498284 … EX_4abut[fe]_f 3,76E-01 EX_4hpro_LT[fe]_f 0,20818282s EX_5mthf[fe]_f 0,00032747 EX_ac[fe]_f 15,9926457 EX_ade[fe]_f 0,10273857 EX_adocbl[fe]_f 1,15E-06 EX_ala_D[fe]_f 1,06E+01 EX_ala_L[fe]_f 11,1187517 EX_arg_L[fe]_f 4,57E+00 EX_asp_L[fe]_f 9,27024944 EX_btoh[fe]_f 0,01100113 EX_but[fe]_f 4,53840879 Tableau 1 : exemple d'un sous-ensemble d'un vecteur de flux métaboliques L'invention permet donc de retracer spécifiquement la source des composés chimiques du régime alimentaire au compartiment fécal par le biais des flux de réaction dans le modèle communautaire, comme illustré à la . Comme représenté à la , il est possible, grâce à l'invention, de tracer le TMA (triméthylamine) et le TMAO (oxyde de triméthylamine) du compartiment fécal à la source alimentaire (la choline alimentaire (CHOL) étant la source de TMA/TMAO dans le compartiment fécal). Par exemple, avec un régime européen, on peut montrer que deux bactéries (S. wadsworthensis_3_1_45B et E. lenta_DSM_2243) utilisent la TMAO luminale comme accepteur d'électrons dans la respiration, libérant la TMA et diminuant la TMAO dans le compartiment fécal. Dans cette même variante, le procédé selon l’invention comprend en outre trois étapes additionnelles. Une première étape additionnelle 60a consiste à obtenir une première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal. Cette première empreinte moléculaire est obtenue en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré 50, le suivi d’un premier régime alimentaire du microbiome intestinal de l’individu cible, le premier régime alimentaire étant déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible. Le suivi d’un régime alimentaire se définit comme l’absorption d’aliments dans le cadre de ce régime alimentaire. Ainsi, l’absorption d’aliments dans le cadre d’un premier régime alimentaire est simulée à cette étape 60a. Une seconde étape additionnelle 70a consiste à obtenir des empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du même modèle du modèle de communauté à l’échelle du microbiome que celui utilisé à l’étape 60, le suivi de différents régimes alimentaires du microbiome intestinal de l’individu cible. Ces régimes alimentaires sont différents du régime alimentaire utilisé à l’étape 60. Ces régimes alimentaires peuvent être déterminés à partir des données issues d’un catalogue de données alimentaires. De plus, plusieurs simulations sont effectuées à cette étape 70. En effet, l’absorption d’aliments pour chacun des différents régimes alimentaires est simulée à cette étape 70. Ainsi, l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal sera différente pour chaque régime alimentaire parmi les différents régimes alimentaires simulés à cette étape. Une troisième étape additionnelle 80a consiste à identifier, parmi les empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues à l’étape 70a, une ou plusieurs empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal ayant un intérêt pour l’individu cible. L’intérêt d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal est déterminé à partir des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu. Dit autrement, l’identification d’une ou plusieurs empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal est effectuée en fonction de son effet bénéfique sur le fonctionnement et l’état global de l’individu cible. Par exemple, si un individu cible vient de perdre du poids récemment, alors une empreinte moléculaire favorisant la stabilisation du nouveau poids sera considérée comme ayant un intérêt pour la personne cible. L’« intérêt » d’une empreinte moléculaire peut être prédéterminé, déterminé automatiquement sur la base des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu ou déterminé manuellement par un opérateur. L’intérêt d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal peut aussi être déterminé en comparant les empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues à l’étape 70a avec les empreintes moléculaires de l’ensemble d’individus pour lequel des données ont été reçues à l’étape 10 par exemple à l’aide d’un score z calculé pour certains métabolites ciblés. Les métabolites ciblés peuvent être déterminés en fonction d’une richesse minimale ou maximale prédéterminée pour l’ensemble des métabolites présentes dans l’empreinte moléculaire. Ainsi, les métabolites ciblés sont des métabolites dont l’abondance doit être modifiée. Les métabolites ciblés peuvent aussi être déterminés en fonction d’une différence maximale prédéterminée entre la richesse d’un métabolite présent dans la première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal et les au moins une seconde empreinte moléculaire. Dans une variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, le procédé selon la variante précédente comprend en outre la détermination 90a de recommandations alimentaires permettant d’obtenir l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal identifiée 80a.Les termes « permettant d’obtenir » signifient dans la présente demande que les recommandations alimentaires permettent de réduire les différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible avec l’empreinte moléculaire identifiée 80a. Dans une variante de l’invention, la génération 50 d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome est effectuée en construisant un modèle de communauté de microbiome pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible. A partir de ces modèles de communauté de microbiome construits pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du régime alimentaire est calculée pour chacun de ces modèles. Ensuite, deux variantes sont possibles. Dans la première variante, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit est utilisé pour obtenir à l’étape 60b, une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible. Ensuite, à partir des empreintes moléculaires obtenues à l’étape 60b, une empreinte moléculaire composite est construite 70b en effectuant par exemple une moyenne pondérée des vecteurs des flux métaboliques empreintes moléculaires obtenues à l’étape 60b. Enfin, des recommandations alimentaires en se basant sur l’empreinte moléculaire composite construite 70b, peuvent être déterminée à l’étape 80b pour l’individu cible. La détermination des recommandations alimentaires peut être effectuée à l’aide de la littérature scientifique afin d’identifier à partir de l’empreinte moléculaire composite construite 70b : un ou des métabolites dont l’abondance doit être modifiée, et les recommandations alimentaires permettant d’obtenir ces modifications. Alternativement, afin de déterminer les recommandations alimentaires, il est possible d'identifier un ou des individus d’intérêt parmi l’ensemble d’individus dont les données ont été reçues. L’identification de ces individus d’intérêt peut être basée sur un critère de richesse de leur microbiome intestinal, par exemple les individus ayant une richesse de microbiome supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à richesse du microbiome intestinal de l’individu cible sont considérés des individus d’intérêt. L’identification de ces individus d’intérêt peut aussi être basée sur une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieure à l’individu cible. Enfin, les recommandations alimentaires pour l’individu cible peuvent être déterminées afin d’obtenir l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal identifiée d’un ou des individus d’intérêt. Dans la seconde variante, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit est utilisé pour obtenir à l’étape 60c, une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie dudit chaque individu. Ensuite, à partir de ces empreintes moléculaires calculées, des recommandations alimentaires sont déterminées à une étape 70c à partir de l’empreinte moléculaire obtenue à une étape 60c pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible. Ces recommandations alimentaires peuvent être déterminées afin d’améliorer la richesse métabolique du microbiome intestinal de chaque individu ou afin d’obtenir une empreinte moléculaire identifiée comme permettant de modifier des caractéristiques phénotypiques et/ou médicales dudit chaque individu. Enfin, afin de déterminer des recommandations alimentaires pour l’individu cible, les recommandations alimentaires déterminées à une étape 70c sont combinées à une étape 80c. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, le procédé selon la variante précédente comprend le suivi des recommandations alimentaires par l’individu cible. Dit autrement, l’individu cible suit le régime alimentaire déterminé 90. Sous l’effet du nouveau régime alimentaire suivi par l’individu cible, le microbiome intestinal de l’individu sera progressivement modifié et permettra ainsi d’avoir une influence positive sur les caractéristiques phénotypiques et/ou médicales de l’individu cible. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Procédé implémenté par ordinateur de modélisation d’un microbiome intestinal comprenant les étapes de : Réception (10), pour chaque individu d’un ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie et de données métagénomiques, Réception (20), pour un individu cible, ledit individu cible étant un individu non compris dans l’ensemble d’individus, de données phénotypiques de données médicales, et de données de mode de vie, Construction (30), pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur des données phénotypiques, des données médicales, et des données de mode de vie, Détermination (40), parmi l’ensemble d’individus, d’au moins un individu maximisant une similarité avec l’individu cible, la similarité étant évaluée à partir des vecteurs construits (30) pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, et Génération (50) d’au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome en se basant sur les données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, le modèle de communauté à l’échelle du microbiome généré permettant d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant une absorption d’aliments par le microbiome intestinal, l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprenant un vecteur des flux métaboliques, ledit vecteur de flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. Procédé selon la revendication 1 dans lequel : la génération (50) du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprend les étapes de : Combinaison (51a) des données métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible en calculant une pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques à partir des pluralités d’abondances de taxons métagénomiques des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, Obtention (52a) d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité moyenne d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception (53a) d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, et Construction (54a) d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal Le procédé (100) comprend en outre les étapes : Obtention (60a) d’une première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit (54a), un suivi d’un premier régime alimentaire par le microbiome intestinal de l’individu cible, le premier régime alimentaire étant déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible, l’obtention (60a) de la première empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Obtention (70a) d’au moins une seconde empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit (54a), un suivi d’au moins un second régime alimentaire par le microbiome intestinal de l’individu cible, le au moins un second régime alimentaire étant différent du premier régime alimentaire, l’obtention de la seconde empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, Identification (80a), à partir des données phénotypiques et/ou médicales de l’individu cible et de la première empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal, d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal parmi les au moins une seconde empreinte moléculaire permettant de modifier des caractéristiques phénotypiques et/ou médicales de l’individu cible, et Détermination (90a) de recommandations alimentaires pour l’individu cible permettant d’obtenir l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal identifiée (80a). Procédé selon la revendication 1 dans lequel : la génération (50) du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprend les étapes de, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : Obtention (51b) d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception (52b) d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, Construction (53b) d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, Le procédé (100) comprend en outre les étapes de : pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, obtention (60b) d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit (53b) pour ledit chaque individu, un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie de l’individu cible, l’obtention de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Construction (70b) d’une empreinte moléculaire composite en effectuant une moyenne pondérée des empreintes moléculaires de l’activité du microbiome intestinal obtenues (60b) pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, et Détermination (80b) de recommandations alimentaires pour l’individu cible en se basant sur l’empreinte moléculaire composite construite (70b). Procédé selon la revendication 1 dans lequel : la génération (50) du au moins un modèle de communauté à l’échelle du microbiome comprenant en outre les étapes de, pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : Obtention (51c) d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception (52c) d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, Construction (53c) d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, Le procédé (100) comprend en outre les étapes de : pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible : obtention (60c) d’une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal en simulant, à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome construit (53b) pour ledit chaque individu, un suivi d’un régime alimentaire déterminé à partir des données sur le mode de vie dudit chaque individu, l’obtention de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome, et Détermination (70c) de recommandations alimentaires permettant de modifier des caractéristiques phénotypiques et/ou médicales dudit chaque individu à partir de l’empreinte moléculaire obtenue (60c) pour chaque individu des individus maximisant une similarité avec l’individu cible, et Combinaison des recommandations alimentaires déterminées (70c) afin d’obtenir des recommandations alimentaires pour l’individu cible. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que la détermination (40) , parmi l’ensemble d’individus, d’un ou de plusieurs individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination d’un ou de plusieurs individus, parmi l’ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu de l’ensemble d’individus. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que : les données phénotypiques comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, et un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause, les données de mode de vie comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, physique et social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données d’une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur un régime alimentaire et une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques, les données médicales comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol, et les données métagénomiques résultant d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal et comprenant une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système (200) comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.