Brevet FR3149423A1 — publié le 20241206

L’invention concerne une procédé de reconstruction d’un spectre de masse comprenant les étapes suivantes : - acquisition (1010) d’une pluralité de spectres de masse mesurés sur un échantillon ionisé comprenant au moins un ion précurseur et des ions fragments, - détermination (1020) d’une pluralité de séries de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé; - arrangement (1030) de la pluralité de séries de valeurs d’abondance en paires de séries de valeurs d’abondance, chaque paire de séries de valeurs d’abondance comprenant une première série de valeurs d’abondance et une deuxième série de valeurs d’abondance, - pour chaque paire, calcul (1040) d’un score de correspondance entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, les scores de correspondance fournissant une carte de score de correspondance entre toutes les paires de séries de valeurs d’abondance, - détermination (1060), en fonction d’un ratio masse sur charge, d’au moins un ion précurseur et des ions fragments associés à chaque ion précurseur déterminé, par application d’une méthode de regroupement à la carte de score de correspondance calculée, - reconstruction (1070) d’un spectre de masse individuel de chaque ion précurseur déterminé et de chacun des ions fragment associés à partir de la carte de score de correspondance. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 Procédé de reconstruction d’un spectre de masse Domaine technique de l'invention La présente invention concerne de manière générale un procédé de reconstruction d’un spectre de masse. Elle concerne notamment une méthode de reconstruction d’un spectre de masse individuel d’au moins un ion précurseur à partir de l’exploitation d’une série de spectres de masse. Elle concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. Etat de la technique La spectrométrie de masse (MS) est une technique d’analyse permettant de détecter des ions provenant d’un échantillon et d’analyser ces ions en fonction de leur rapport (m/z), où m représente la masse d’un ion et z sa charge électrique. La spectrométrie de masse est utilisée dans nombreuses applications pour analyser, identifier et caractériser la structure chimique de molécules ionisées. Un spectromètre de masse comprend généralement une source d’ionisation pour former les ions à partir d’un échantillon à analyser, un analyseur qui sépare les ions en fonction de leur rapport m/z et un détecteur. Un spectre de masse est obtenu par l’enregistrement de l’abondance des ions en fonction de leur rapport masse sur charge ( m/z ). Cependant, la spectrométrie de masse simple permet uniquement la mesure du rapport m/z et ne permet pas de différencier des ions ayant des rapports m/z identiques, notamment à cause de limite de résolution du spectromètre utilisé. De plus, la mesure du rapport m/z ne fournit pas d’informations sur la composition ou la structure des ions. Il est connu d’utiliser une spectroscopie de masse tandem pour étudier de manière plus précise des ions d’intérêts dans un échantillon. Une telle technique permet de fournir un spectre de masse individuel pour un ions précurseur donné après activation. A cet effet, la spectrométrie de masse tandem comprend après une ionisation des molécules de l’échantillon, une étape de sélection par un filtre de masse d’un ion intérêt. Cet ion sélectionné est alors soumis à une étape d’activation qui consiste à augmenter son énergie interne ce qui peut conduire à le fragmenter. Les ions produits issus de la fragmentation de l’ion sélectionné (aussi appelé ion précurseur ou ion parent) sont alors analysés dans une ou plusieurs autres étape(s) de spectrométrie de masse sur les ions fragments ainsi générés, dans laquelle les étapes d’analyse en masse peuvent être séparées spatialement ou temporellement selon l’instrument utilisé. Par exemple, la spectrométrie de masse tandem peut être mise en œuvre en isolant un ion d’intérêt dans un piège à ions en lui fournissant une quantité d’énergie interne suffisante par le biais de collision avec un gaz pour qu’il fragmente. La détection des produits de cette fragmentation peut fournir des informations sur la nature et/ou la structure de l’ion précurseur. La spectrométrie de masse tandem est à la base des applications de la spectrométrie de masse en analyse structurale et notamment du séquençage des protéines et des autres biopolymères (comme les sucres ou les acides nucléiques). La spectrométrie de masse tandem est fonctionnelle mais elle nécessite des instruments plus élaborés comprenant généralement deux analyseurs de masse couplés en série ce qui ajoute de la complexité aux spectromètres et en augmente aussi les coûts et la maintenance. La spectrométrie de masse tandem est aussi limitée par les contraintes instrumentales, notamment la finesse de sélection qui dans certain cas n’est pas suffisante pour séparer deux ions d’intérêt de masse très proche (rapport m/z très proche). Dans ce cas, deux ions différents mais de rapports m/z proche seront sélectionnés et activés simultanément. Le spectre de masse tandem obtenu sera donc la somme des spectres de masse tandem des deux ions sélectionnés simultanément ce qui complique l’interprétation des mesures. La spectrométrie de masse tandem peut également être plus lente en termes de vitesse d’analyse par rapport à d’autres méthodes en raison de l’acquisition séquentielle des données. En effet, les ions d’intérêt sont sélectionnés et fragmentés les uns après les autres. En outre, en spectrométrie de masse tandem, un critère de choix des ions à analyser dans un échantillon est nécessaire. Dans ce cas, il est souvent nécessaire d’avoir une liste d’ions d’intérêts que l’on souhaite fragmenter, ce qui revient à avoir une connaissance a priori de l’échantillon. Dans une variante, il est aussi possible de choisir de fragmenter tous les ions dont l’intensité dépasse un certain seuil fixé encore en fonction de l’échantillon. Une connaissance préalable de l’échantillon est donc nécessaire. L’invention a pour but de remédier à au moins un des inconvénients précités. Présentation de l'invention Afin de remédier à l’inconvénient précité de l’état de la technique, la présente invention propose un procédé de reconstruction d’un spectre de masse, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’une pluralité de spectres de masse mesurés sur un échantillon ionisé comprenant au moins un ion précurseur et des ions fragments, la pluralité de spectres de masse comprenant au moins N spectres de masse, - détermination d’une pluralité de séries de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé à partir de la pluralité de spectres de masse, chaque série de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé étant déterminée à partir de la pluralité de spectres de masse, chaque série de valeurs d’abondance comprenant N valeurs d’abondance où N est un nombre entier supérieur ou égal à deux ; - arrangement de la pluralité de séries de valeurs d’abondance en paires de séries de valeurs d’abondance, chaque paire de séries de valeurs d’abondance comprenant une première série de valeurs d’abondance et une deuxième série de valeurs d’abondance, - pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, calcul d’un score de correspondance entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, de façon à obtenir des scores de correspondance pour toutes les paires de séries de valeurs d’abondance, les scores de correspondance fournissant une carte de score de correspondance entre toutes les paires de séries de valeurs d’abondance, - détermination, en fonction d’un ratio masse sur charge, d’au moins un ion précurseur et des ions fragments associés à chaque ion précurseur déterminé, par application d’une méthode de regroupement à la carte de score de correspondance calculée, - reconstruction d’un spectre de masse individuel de chaque ion précurseur déterminé et de chacun des ions fragment associés à partir de la carte de score de correspondance. Ainsi, grâce à l’invention, notamment aux différentes étapes du procédé selon l’invention, il possible de remonter au spectre de masse d’un ion individuel présent dans un mélange (i.e. un échantillon pouvant contenir plusieurs ions et fragments) sans forcément utiliser de dispositif de spectroscopie de masse tandem. De ce fait, la présente invention peut mener à bien des analyses de spectrométrie de masse tandem à partir d’une série de spectres de masse simples ayant été acquis par un dispositif de spectroscopie de masse qui n’est pas pourvus d’un second filtre de masse (ici de piège à ion) mais dont soit l’étape de désorption/ionisation provoque la fragmentation des espèces, soit par la mise en œuvre d’une étape d’activation en source par une dissociation induite par collision (ou « in source Collision-induced dissociation aussi connu en anglais par in-source CID ») permettant d’activer l’ensemble des espèces ionisées. De ce fait, le procédé est donc plus facile à mettre en œuvre et moins couteux comparé à un procédé nécessitant de travailler à partir de spectromètres de masse tandem. En outre, bien que ce procédé travaille à partir d’une série de spectres de masse, l’étape de calcul et l’utilisation d’un algorithme de classification permet de regrouper de manière précise au moins un ion précurseur et les fragments associés à cet ion précurseur. Un tel procédé est donc fonctionnel sur des spectres de masse acquis avec des appareils dont la largeur de sélection est parfois trop grande pour isoler un ion précisément. L’invention peut aussi permettre d’identifier la présence d’espèces isobariques dans une expérience de spectrométrie de masse tandem. De ce fait, le procédé selon l’invention permet également de travailler sur tous types de spectres de masse acquis. En d’autres termes, le procédé permet de s’affranchir des limitations techniques des dispositifs de spectre de masse, qui peuvent être liées à la résolution de mesure ou à des contraintes liées aux sources d’ionisation utilisées. D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives du procédé conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination d’une série de valeurs d’abondance comprend la détermination d’une série de plages de valeurs de ratio de masse sur charge pour la pluralité de spectres de masse mesurés de taille NxM avec M un entier supérieur à 1, et pour chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse, une étape d’intégration de valeurs d’abondance appartenant à une même plage de valeurs de ratio masse sur charge du spectre de masse considéré, pour fournir, pour chaque plage de valeurs de ratio masse sur charge du spectre considéré, une valeur d’abondance intégrée associée à un ratio masse sur charge déterminé dans chaque plage de valeurs de ratio masse du sur charge, les valeurs d’abondance intégrées sur la série de plages de valeurs de ratio de masse sur charge formant une série de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé. Dans un mode de réalisation, le score de correspondance est basé sur au moins un des éléments suivants : - une information mutuelle entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, ladite information mutuelle étant basée sur une entropie de la première série de valeurs d’abondance et sur une entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance ;et/ou - une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Dans un mode de réalisation, pour l’information mutuelle, l’entropie de la première série de valeurs d’abondance est une entropie normalisée par un premier paramètre d’invariance fonction d’une première valeur médiane déterminée sur cette première série de valeurs d’abondance et l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance est une entropie normalisée par un deuxième paramètre d’invariance fonction d’une deuxième valeur médiane déterminée sur cette deuxième série de valeurs d’abondance. Dans un mode de réalisation, le score de correspondance étant basé sur une information mutuelle, le procédé comprend une étape d’estimation de l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et une étape d’estimation de l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance en utilisant un algorithme des k plus proches voisins. Dans un mode de réalisation, lorsque au moins deux scores de correspondance basés sur deux éléments différents sont calculés à l’étape de calcul, plusieurs cartes de score sont fournies à la suite de l’étape de calcul, ledit procédé comprenant en outre, pour chaque carte de score, une étape de filtrage de ladite carte de score en fonction d’un contraste de la carte de score considérée. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre une étape de traitement de la carte de score avant application de la méthode de regroupement, ladite étape de traitement utilisant au moins un des algorithmes suivants : - algorithme de standardisation, - algorithme de traitement des éléments diagonaux de la carte de score, - application d’une fonction carrée. Dans un mode de réalisation, la carte de score est une matrice à deux dimensions, la méthode de regroupement déterminant l’au moins un ion précurseur et ses ions fragments associés à partir des scores de correspondance situés en dehors d’une diagonale de la carte de score. Dans un mode de réalisation, la méthode de regroupement utilise au moins un algorithme d’apprentissage non supervisé. Dans un mode de réalisation, la méthode de regroupement est basée sur au moins un des algorithmes suivants : - un algorithme de classification ascendante hiérarchique, - un algorithme des k plus proches voisins, - un algorithme des k-moyennes, - un algorithme d’incorporation des voisins à distribution stochastique. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre, après l’étape de reconstruction, une étape d’analyse du spectre de masse individuel de l’ion précurseur déterminé et des ions fragments associés pour caractériser la composition chimique de l’ion précurseur déterminé et la composition chimique des ions fragments associés à l’ion précurseur considéré. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de traitement des spectres de masse acquis comprenant au moins un des calculs suivants : - un filtrage du spectre de masse considéré par un noyau gaussien ou normal, - une normalisation du spectre de masse considéré, - un lissage du spectre de masse considéré, - un retour à la ligne de base. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de traitement des séries de valeurs d’abondance comprenant au moins un des calculs suivants : - une filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par une filtre de Kalman; - un filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par un filtre de Fourier, - un filtrage par moyenne glissante de la série de valeurs d’abondance donnée. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape d'acquisition comprimée pour réduire le nombre d’acquisition. Dans un mode de réalisation, la pluralité de spectres de masse comprend au moins 1000 spectres de masse, de préférence entre 2000 et 8000 spectres de masses. Bien entendu, les différentes caractéristiques, variantes et formes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. Description détaillée de l'invention La description qui va suivre en regard des dessins annexés, donnés à titre d’exemples non limitatifs, fera bien comprendre en quoi consiste l’invention et comment elle peut être réalisée. Sur les dessins annexés : est une représentation schématique d’un dispositif de reconstruction d’un spectre de masse individuel d’au moins un ion précurseur selon la présente divulgation ; est une représentation schématique d’un dispositif de spectroscopie de masse utilisé dans le dispositif selon la présente divulgation ; est une représentation schématique d’un exemple d’un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation schématique d’un mode de réalisation d’une étape d’acquisition d’un procédé selon la présente divulgation. est un exemple de spectre de masse moyen déterminé dans une étape d’acquisition d’un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation schématique de plages de valeurs de ratios m/z déterminées à partir d’un spectre de masse moyen obtenu dans une étape d’acquisition d’un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation d’un exemple d’une première série de valeurs d’abondance et d’une deuxième série de valeurs d’abondance obtenues dans une étape d’arrangement d’un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation de première série de valeurs d’abondance et de deuxième série de valeurs d’abondance illustrées en pour lesquelles les valeurs d’abondance de chacune des séries ont été filtrées par un filtre de Kalman dans un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation schématique d’une étape de détermination comprise dans une étape de calcul d’un score de correspondance dans un procédé selon la présente divulgation, ledit score étant basé sur un calcul d’une information mutuelle ; est une succession de courbes illustrant chacune un nuage de points d’une pluralité d’informations mutuelles déterminées à partie d’entropies non invariantes ; est une succession de courbes illustrant chacune un nuage de points d’une pluralité d’informations mutuelles déterminées à partie d’entropies invariantes selon la présente divulgation; est une carte de score obtenue à une étape de calcul d’un score de correspondance basé sur une information mutuelle en appliquant un procédé selon la présente divulgation ; est une carte de score obtenue à une étape de calcul d’un score de correspondance basé sur une corrélation partielle en appliquant un procédé selon la présente divulgation ; est une carte de score obtenue à une étape de calcul d’un score de correspondance basé sur une corrélation partielle en appliquant un procédé selon la présente divulgation, les scores de corrélation étant déterminées à partir de paires de séries de valeurs d’abondance filtrées par un filtre de Kalman ; est une représentation schématique d’un dendrogramme obtenu par une méthode de regroupement utilisée dans un procédé selon la présente divulgation ; est un exemple représentation d’un spectre de masse individuel d’un ion précurseur d’un échantillon ionisé, ledit spectre de masse individuel étant obtenu selon un procédé selon la présente divulgation; est un exemple représentation d’un autre spectre de masse individuel d’un autre ion précurseur de échantillon ionisé, ledit spectre de masse individuel étant obtenu selon un procédé selon la présente divulgation; est une représentation schématique d’une carte en deux dimensions obtenue par une méthode de regroupement utilisée dans un procédé selon la présente divulgation ; est une représentation schématique de la carte en deux dimensions obtenue de la sur lequel a été appliqué un autre algorithme de regroupement. Il va être décrit à l’aide de la et de la un dispositif 100 de reconstruction d’un spectre de masse d’un ion individuel présent dans un échantillon selon la présente divulgation. Le dispositif illustré en comprend un module de mesure 110 configuré pour déterminer au moins un spectre de masse 2, de préférence une pluralité de spectres de masse. A cet effet, le module de mesure 110 comprend un dispositif de spectrométrie de masse 10 comme illustré en . Le dispositif de spectroscopie de masse 10 peut comprendre un dispositif spectromètre de masse à un seul étage (par opposition à un spectromètre de masse tandem). Dans l’exemple illustré en , le dispositif de spectroscopie de masse 10 est un dispositif à un seul étage. Il comprend une source d’ionisation 11 pour former des ions à partir de l’échantillon 1 à analyser et un moyen d’activation 12 configuré pour fragmenter les ions. Dans la présente divulgation, la composition chimique de l’échantillon est inconnue. De ce fait, elle comprend un mélange comprenant un ou plusieurs ions en suspension dans une solution. En d’autres termes, l’échantillon peut comprendre différentes espèces moléculaires. Dans la présente divulgation, l’échantillon 1 est par exemple une solution contenant des molécules. Cet échantillon 1 est ensuite placé en phase gazeuse et est ensuite ionisé par la source d’ionisation 11. La source d’ionisation 11 comprendre au moins une des sources d’ionisation suivantes, à savoir : une source d’ionisation par impact électronique, une source électro-nébulisation, une source d’ionisation chimique, une source de photo-ionisation, une source d’ionisation laser, une source de désorption ionisation induite par laser assistée par matrice (connue sous l’acronyme de source MALDI), une source de désorption ionisation aidée par surface (SELDI), une source MALDI à pression atmosphérique, une source d’évaporation ionisation rapide assistée par matrice, tout autre procédé mettant en jeu une matrice ou une surface, tout procédé mettant en jeu un laser, une source de désorption ionisation à plasma, une source d’ionisation chimique à pression atmosphérique ou une source de photoionisation à pression atmosphérique, une source d’ionisation à pression atmosphérique. Dans un mode préféré de l’invention, la source d’ionisation 11 comprend une source d’électronébulisation. Ces ions sont ensuite activés par le moyen d’activation 12 configuré pour fragmenter les ions ionisés en phase gazeuse dans une étape d’activation en source (in-source CID). Tous les ions sont activés simultanément et peuvent produire des fragments chargés électriquement ou ions fragments, aussi appelés fragments dans la suite de la présente divulgation. Dans ces différentes variantes, le moyen d’activation 12 comprend au moins un des moyens suivants: activation par collision, activation par absorption d’un rayonnement électromagnétique, activation thermique, etc. Dans un autre mode de réalisation, le dispositif de spectrométrie de masse 10 est dépourvu de moyen d’activation 12. Dans ce cas, la source d’ionisation peut aussi être configurée pour fragmenter les ions de l’échantillion. En d’autres termes, ce type de source d’ionisation 11 fournit suffisamment d’énergie lors de l’ionisation pour produire des fragments. En pratique, une telle source d’ionisation 11 comprend par exemple une source d’ionisation 11 par impact électronique ou une source d’ionisation 11 utilisant la technologie de désorption laser (LDI). Dans un autre mode de réalisation (non illustré), le dispositif de spectrométrie de masse 10 comprend un premier filtre de masse permettant de sélectionner une gamme de rapport m/z d’intérêt, un moyen d’activation 12 et un second filtre de masse permettant l’analyse de produits de fragmentation issus de l’activation. Dans ce mode de réalisation, un ou plusieurs précurseurs sont sélectionnés et activés simultanément. Ces ions vont chacun produire un ou plusieurs ions fragments. Le spectre de masse tandem enregistré comprend donc l’ensemble des fragments générés et éventuellement les ions précurseurs. Un tel dispositif de spectroscopie de masse est aussi appelé dispositif de spectrométrie de masse à deux étages. Les ions obtenus en sortie du moyen d’activation 12 sont appelés échantillons ionisés. Ils comprennent, notamment au moins un ion, dit ion précurseur. Dans la présente divulgation, on appelle ion précurseur ou ion parent un ion qui peut être décomposé en différents fragments. De ce fait, un ion fragment (ou fragment) est une partie ou une structure chimique de l’ion parent. Le dispositif de spectroscopie de masse 10 comprend également un filtre de masse 13 (aussi appelé analyseur) qui sépare au moins un ion précurseur ainsi que les différents fragments de l’échantillon ionisé en fonction de leur rapport m/z. Dans la présente divulgation, l’abondance de chaque ion peut être utilisée pour obtenir une information quantitative sur la concentration de l’espèce moléculaire dans l’échantillon. Le dispositif de spectroscopie de masse 10 comprend également un détecteur 14 configuré pour détecter les espèces ionisées (ions ionisés). Le spectre de masse 2 est obtenu par l’enregistrement de l’abondance des ions en fonction de leur rapport masse sur charge (m/z). Un spectre de masse 2 renseigne ainsi sur la composition chimique de l’échantillon, notamment sur le nombre d’espèces présentes, typiquement des ions et des fragments, et sur leur masse respective. Comme cela est illustré en , le dispositif de spectroscopie de masse est dépourvu d’un deuxième filtre de masse nécessaire à la réalisation d’une mesure de spectrométrie de masse tandem. Dans la présente divulgation, le dispositif de spectrométrie de masse 10 est aussi configuré pour acquérir une série temporelle de spectres de masse 2. Par série temporelle, on entend que le dispositif de spectrométrie de masse 10 acquiert successivement (dans le temps) des spectres de masse. En pratique, l‘échantillon 1 utilisé pour acquérir ces spectres de masse 2 est identique pour chaque acquisition de spectre de masse 2 par le dispositif de spectrométrie de masse 10. Toutefois, l’échantillon ionisé de chaque acquisition (de spectre de masse) peut varier au cours des acquisitions. Optionnellement, le dispositif de spectrométrie de masse 10 peut également comprendre un ordinateur (non illustré) comprenant une mémoire pour mémoriser les spectres de masse acquis en sortie du détecteur. Le dispositif 100 illustré en comprend également une unité de traitement 120. Par unité de traitement 120, on entend un ordinateur ou un processeur ou une unité centrale de traitement (CPU) ou tout dispositif électronique permettant de mettre en œuvre une succession de commandes et/ou de calculs. Typiquement, l'unité de traitement 120 comprend un processeur, une mémoire et différentes interfaces d'entrée et de sortie. A cet effet, l'unité de traitement 120 est configurée pour contrôler les opérations et les fonctions réalisées par le dispositif 100. L'interface d'entrée et de sortie peut être le point de connexion permettant au dispositif 100 de recevoir des données et d'envoyer des commandes ou des données. L'unité de traitement 120 peut être connectée à d'autres unités de traitement pour échanger des informations avec elles. L’unité de traitement 120 comprend à cet effet un ou plusieurs modules (de calcul) configurés pour effectuer une succession de commandes et/ou de calcul qui seront explicités ci-dessous avec la . Typiquement, l’unité de traitement est configurée pour implémenter le procédé explicité ci-dessous. Le dispositif 100 peut également comprendre un module de communication 130 configuré pour échanger des données avec des éléments connectés au dispositif 100 et ou des éléments internes au dispositif 100. Par échanger des données, on entend envoyer et/ou recevoir des données, les données reçues correspondant dans cet exemple à des données d’entrée pouvant comprendre une multitude de spectres de masse, par exemple une partie de la série de spectres de masse ou la totalité de la série de spectre de masse acquise par le module de mesure 110. Le module de communication 130 reçoit dans cet exemple, les spectres de masse déterminés par le module de mesure 110 et les stocke dans le module de mémorisation 140. Le module de communication 130 est, optionnellement dans cet exemple, connecté à une base de données 4, externe au dispositif 100. La base de données 4 comprend typiquement des spectres de masse acquis préalablement. La base de données 4 est notamment utilisée lorsque le dispositif 100 ne comprend pas de dispositif de mesure 110. De ce fait, dans ce cas, le dispositif 100 ne mesure pas directement des spectres de masse 2 mais extrait, de la base de données 4, des spectres de masse 2 qui ont été préalablement enregistrés. De ce fait, il est possible de travailler avec des spectres de masses antérieures, aucune mesure n’étant alors nécessaire. Dans ce cas, ces spectres de masse reçus (issus de la base de données 4) ont été de préférence tous été acquis par un même dispositif de spectroscopie de masse 10. Dans l’exemple considéré, le module de communication 130 reçoit des spectres de masse 2 du dispositif de mesure 110 (par exemple une série de spectres de masse) et de la base de données 4. De manière similaire, ces spectres de masse reçus ont été acquis par le même dispositif de spectroscopie de masse 10. Autrement dit, les spectres de masse de la base de données ont été préalablement acquis par le dispositif de mesure 110 et enregistrés dans la base de données, externe au dispositif 100. Dans une variante, cette base de données est comprise dans le dispositif de mesure 110 (mémoire du dispositif 10) mais reste différente de la mémoire du dispositif de mesure 110. Pour recevoir les données provenant de la base de données 4, le module de communication 130 est aussi configuré pour être connecté à au moins un réseau de communication 5 pouvant être un réseau de communication sans fil ou un réseau de communication filaire. En pratique, le réseau de communication sans fil utilise au moins une des technologies suivantes : la technologie Wifi, la technologie Bluetooth, la technologie 2G/3G/4G/5G, etc.. Le réseau de communication filaire utilise quant à lui la technologie ADSL, etc.. Ainsi, dans le dispositif 100, les spectres de masses mesurés par le dispositif de mesure 110 ou extraits de la base de données 4 sont reçus par le module de communication 130 qui transfert ces données au module de mémorisation 140 du dispositif 100. Le module de mémorisation 140 comprend par exemple une mémoire et/ou un disque dur. Le module de mémorisation 140 mémorise notamment des instructions de programme d’ordinateur conçues de sorte que l’unité de traitement 120 mette en œuvre certaines au moins des étapes du procédé décrit ci-dessous en référence à la lorsque ces instructions sont exécutées par l’unité de traitement 120. Tous les spectres de masse reçus par le module de communication 130 sont concaténés pour former une unique série de spectres de masse. Cette unique série de spectres de masse comprend au moins 1000 spectres de masse, de préférence entre 2000 et 8000 spectres de masse. Ainsi, les spectres de masse mesurés par le dispositif de mesure et/ou les spectre de masse extraits de la base de données 4 sont concaténés dans le module de mémorisation 140 pour former une pluralité de spectres de masse. Le module de mémorisation 140 mémorise ainsi cette pluralité de spectre de masse. De préférence, la pluralité de spectres de masse est une série temporelle de spectres de masse. Autrement dit, tous les spectres de masse de la série de spectres de masse sont mesurés par un même dispositif de spectroscopie de masse 10 pour un même échantillon 1. Une telle configuration a l’avantage d’obtenir une série de spectres de masse plus précise car directement acquise avec un même dispositif de spectroscopie de masse 10. Dans une variante, la série de spectre de masse peut être acquise par plusieurs dispositifs de spectre de masse 10 similaire et dans des conditions de mesure similaires. Cela a l’avantage d’être plus rapide pour obtenir la série de spectre de masse. La représente un exemple de procédé mis en œuvre le dispositif 100. Ce procédé 1000 est un procédé de reconstruction d’un spectre de masse d’au moins un ion précurseur à partir d’une pluralité de spectres de masse mesurés sur l’échantillon ionisé comprenant au moins un ion précurseur et des ions fragments. En pratique, le procédé 1000 est mis en œuvre par ordinateur, par exemple en étant mis en œuvre par le dispositif 100 illustré en . Le procédé 1000 peut également être mise en œuvre dans des microcontrolleurs ou des réseaux de portes programmables (par exemple FPGA). Ce procédé 1000 comprend une étape d’acquisition 1010 d’une série de spectres de masse sur l’échantillon ionisé comprenant au moins un ion précurseur et des ions fragments. Dans la présente divulgation, par acquisition, on entend la mesure directe de spectres de masse et/ou la réception de spectres de masse. A cet effet, l’étape d’acquisition 1010 comprend une étape préliminaire (optionnelle) 1001 pour récupérer la pluralité de spectres de masse. En pratique, l’étape préliminaire 1001 débute par une étape de mesure 1002 de spectres de masse par l’unité de mesure 110 du dispositif 100 et/ou une étape de réception 1004 de spectres de masse issus de la base de données 4. Un exemple d’étape préliminaire est illustré en . Dans cette exemple, l’étape préliminaire comprend l’étape de mesure 1002 de spectre de masse par l’unité de mesure 110 et l’étape de réception 1004 de spectres de masse issus de la base de données 4. Dans cet exemple, l’ensemble de ces spectres de masse (issus du module de mesure 110 et de la base de données 4) sont concaténés dans une étape de concaténation 1006 dans le module de mémoire 4 pour former la pluralité de spectres de masse de l’au moins un ion précurseur et des ions fragments. Cette pluralité de spectres de masse (ou série de spectre de masse) est ensuite détectée et acquise 1008, par l’unité de traitement 120 du dispositif 100, pour reconstruire un spectre de masse d’au moins un ion précurseur à partir de cette série de spectres de masse. Le procédé 1000 illustré en comprend ensuite, de manière optionnelle, une étape de traitement 1015 de la pluralité de spectres de masse acquise. Typiquement l’unité de traitement 120 traite tous les spectres de masse de la pluralité de spectres de masse. Différents traitements peuvent être mis en œuvre sur les spectres de masse de la série de spectre de masse. Les traitements comprennent au moins un des traitements ci-dessous : - lissage, par exemple, en utilisant un algorithme de Savitzky-Golay avec un algorithme de correction de la ligne de base, etc ; - normalisation, par exemple en divisant chaque spectre de masse acquis par une constante a fonction du spectre de masse acquis. En pratique, la constante a correspond à l’abondance (intensité) d’un pic du spectre de masse, notamment à l’abondance du pic le plus intense (c’est-à-dire celui qui a l’intensité la plus élevée). Ainsi, pour une normalisation, chaque pic du spectre de masse considéré est divisé par l’abondance du pic du spectre de masse le plus intense ; - extraction de pics connu en anglais par peak picking algorithm ; - élimination ou filtrage, par exemple en utilisant un rapport signal sur bruit pour enlever des spectres de masses non pertinents; - déisotopage , - regroupement des données par exemple par des techniques, dites de binning; - filtrage, par exemple en convoluant chaque spectre à un noyau particulier. De manière non limitative, l’unité de traitement 120 peut filtrer chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse afin d’atténuer un bruit sur chaque spectre lié à la mesure de ces spectres de masse qui peut impacter les abondances des ratios m/z. Ici, typiquement, l’unité de traitement 120 détermine le rapport signal sur bruit de chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse et élimine, par exemple, les spectres de masse comprenant un rapport signal sur bruit inférieur ou égal à 0.5. L’étape de traitement 1015 peut aussi comprendre un traitement d’acquisition comprimée, aussi connue sous le nom anglais de « compressed sensing ». Ce traitement peut être réalisé en alternative des traitements listés ci-dessous ou en combinaison de ces derniers. Après le filtrage, l’unité de traitement 120 normalise chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse acquis. Pour cela, pour chaque spectre de masse, l’unité de traitement 120 détermine le pic présentant une abondance maximale (par exemple par l’intermédiaire de l’algorithme de peak picking) et divise ensuite les abondances des autres pics du spectre de masse donné par la valeur maximale précédemment déterminée. La constante de normalisation a est amenée à varier d’un spectre de masse à un autre. Après la normalisation, l’unité de traitement 120 peut réaliser un traitement d’alignement des pics pour sélectionner des plages de ratios m/z donné. Cela a l’avantage de travailler dans la suite que sur une partie des spectres de masse de la série de spectre de masse. A la suite de l’étape de traitement 1015 (si présente dans le procédé 1000), le procédé 1000 comprend ensuite une étape de détermination 1020 d’une pluralité de séries de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé. En pratique, dans l’étape de détermination 1020, une série de valeurs d’abondance de l’au moins un ion précurseur et une série de valeurs d’abondance de chaque ion fragment sont déterminées. Dans la présente divulgation, chaque série de valeurs d’abondance comprend N valeurs d’abondance où N est un nombre entier supérieur ou égal à deux. En pratique, chaque entier attribué de 1 à N correspond à un spectre de masse de la pluralité de spectres de masse. Dans une première variante, l’étape de détermination 1020 peut être implémentée par l’unité de traitement 120 comme suit. Par exemple, l’unité de traitement 120 parcourt chaque spectre de masse utilisé comme donnée d’entrée de l’étape de détermination 1020 et pour chaque spectre de masse, récupère et enregistre une valeur d’abondance pour chaque ratio m/z, créant ainsi une série de valeurs d’abondance (i.e. équivalent à une liste de valeurs d’abondance) pour chaque ratio m/z des spectres de masse de la pluralité de spectres de masse. Ici, par série de valeurs d’abondance, on entend une succession de valeurs d’abondance obtenue à partir d’un même ratio m/z donné. Ainsi, typiquement, pour un ratio m/z donné, chaque valeur de la série de valeurs d’abondance correspond à une acquisition (i.e. une mesure), c’est-à-dire à un spectre de masse N donné. Il y a donc, dans une série de valeurs d’abondance, autant de valeurs d’abondance que de spectres de masses utilisés à l’étape de détermination 1020. Dans cet exemple, il y a donc autant de séries de valeurs d’abondance que de ratio m/z détecté dans les spectres de masse de la série de spectre de masse. Chaque série de valeurs d’abondance est typiquement enregistrée dans la mémoire de l’unité de traitement 120 et/ou dans le module de mémorisation 140. Dans une deuxième variante, les valeurs des séries d’abondance correspondent à des valeurs d’abondance intégrées sur une plage de valeurs de ratio m/z. Pour obtenir ce type de séries de valeur d’abondance, l’unité de traitement 120 peut tout d’abord calculer un spectre de masse moyen à partir de la pluralité de spectres de masse en moyennant, pour chaque ratio m/z des spectres de masse de la pluralité de spectres de masse, les valeurs d’abondance. Un spectre moyen est donc obtenu. Par exemple, la illustre un spectre de masse moyen obtenu à partir de la pluralité de spectre de masse acquis à partir d’un échantillon comprenant de la mélittine et une substance P. Le spectre de masse moyen illustré en a été obtenu à partir d’une pluralité de spectres de masse. La pluralité de spectres de masses ont chacun été obtenu par électronébulisation d’un mélange comprenant de mélittine, et la substance P en solution dans un mélange d’eau et de méthanol présentant une concentration de 10 -5 mol/l. Le mélange a par exemple été activé par un rayonnement ultraviolet de 20eV pendant 500ms pour fournir l’échantillon ionisé. L’unité de traitement 120 peut ensuite déterminer des plages de valeurs de ratio m/z à partir du spectre de masse moyen, par exemple en détectant des pics dans le spectre de masse moyen et en calculant pour chaque pic (22, 23, 24), un intervalle de ratios m/z comprennent au moins le pic considéré. Par exemple, la montre une représentation schématique d’un spectre de masse moyen obtenue à partir des N spectres de masse de la pluralité de spectres de masse. Notamment dans cet exemple, chaque intervalle W1, W2, W3 couvre l’ensemble des valeurs d’abondance du pic considéré 22, 23, 24 et peut également couvrir des valeurs de ratio m/z autour du pic considéré. Ainsi, une plage de valeurs de ratio m/z correspond à une partie des ratios m/z du spectre de masse moyen. Dans cet exemple, trois plages de valeurs de ratio m/z W1, W2 et W3 sont détectées par l’unité de traitement. Dans cette variante, une plage de ratio m/z W est associée à un pic du spectre de masse moyen. Ces plages de valeurs de ratios m/z sont ensuite enregistrées. L’unité de traitement 120 peut créer une série plages de valeurs de ratios m/z de taille NxM, avec N correspondant au nombre de spectres de masse de la pluralité de spectres de masse (ici un entier supérieur à 2) et M correspondant au nombre de plages de valeurs de ratio m/z (ici un entier supérieur à 2) et qui comprend, dans l’exemple de la , trois éléments (les plages W1, W2, W3). En pratique, les M plages de valeurs de ratios m/z sont similaires pour chaque spectre de masse N, ce qui permet d’intégrer tous les spectres de masse de manière similaire. A la suite, l’unité de traitement 120 peut, pour chaque spectre de masse, intégrer des valeurs d’abondance sur des parties données de chaque spectre de masse, chaque partie donnée correspondant à une plage de valeurs de ratio m/z déterminée précédemment. Typiquement, pour un spectre de masse N, le spectre de masse considéré est intégré sur différentes plages de valeurs définies par les M plages de valeurs de la série de plage de valeurs de ratios m/z à la coordonnée N de la série de plage de valeurs de ratios m/z. Une valeur d’abondance intégrée est donc obtenue pour chaque plage de valeurs de ratio m/z déterminée. Les valeurs d’abondance intégrées sur une même plage de valeur de ratio m/z sur l’ensemble de la pluralité des spectres de masse permet d’obtenir une série d’abondance d’un ion ou d’un ion fragment. Ainsi, à partir de toutes les plages de valeurs de ration m/z, des séries de valeurs d’abondance sont obtenues. Dans ce mode de réalisation, chaque série de valeurs d’abondance est associée dans la suite à un ratio m/z spécifique compris dans la plage de valeurs de ratio m/z considéré. Le ratio m/z spécifique peut correspondre à la valeur médiane du ratio m/z de la plage de valeurs de ratio m/z, ou de préférence au ratio m/z associé à une valeur d’abondance maximale du spectre de masse moyen sur la plage de valeurs de ratio m/z donné. Ainsi suivant cette variante, chaque série d’abondance est associé à un pic du spectre moyen. Moins de séries de valeurs d’abondance sont donc calculées dans cette variante, ce qui améliore la rapidité du procédé 1000. En outre, comme chaque série de valeurs d’abondance est calculée sur une plage de ratio m/z définie sur la base d’un pic du spectre moyen, on peut considérer que chaque série de valeur d’abondance correspond à un ion de l’échantillon ionisé. En outre, intégrer les valeurs d’abondance de l’échantillon permet d’associer des ions de l’échantillon ionisé appartenant à une même distribution isotopique. Lorsque la résolution le permet, les isotopes sont séparés mais on souhaite les regrouper en tant qu’un seul et unique ion. Bien entendu, cette deuxième variante, pouvant correspondre à une étape de regroupement des isotopes (de-isotoping), peut se faire par d’autres algorithmes connus de l’homme du métier. En pratique, les séries de valeurs d’abondance déterminées à l’étape de détermination 1020 peuvent être enregistrées et regroupées dans un même fichier. Le procédé 1000 comprend, de manière optionnelle, une étape 1025 de traitement des séries de valeurs d’abondance comprenant au moins un des calculs suivants : - un filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par un filtre de Kalman; - un filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par un filtre de Fourier, - un filtrage par moyenne glissante de la série de valeurs d’abondance donnée. Une telle étape 1025 permet d’enlever du bruit sur les valeurs d’abondance des séries de valeur d’abondance. Par exemple, dans l’intégration sur les intervalles (deuxième variante de l’étape de détermination 1020), l’unité de traitement de 120 peut appliquer un filtre temporel sur chaque intervalle. Cela a l’avantage d’atténuer le bruit au long de l’acquisition, et de faire ressortir des variations temporelles. Typiquement, le filtre de Kalman peut être préféré pour enlever le bruit d’intégration. Typiquement, la illustre un exemple comprenant une série de valeurs d’abondance 32 d’un ion et une série filtrée de valeurs d’abondance 33 de ce même ion ici filtrée par un filtre de Kalman. On peut voir que les valeurs d’abondance de la série filtrée 33 fluctuent moins. Le signal est plus stable. A la suite, le procédé 1000 comprend une étape d’arrangement 1030 de la pluralité de séries de valeurs d’abondance en paires de séries de valeurs d’abondance, chaque paire de séries de valeurs d’abondance comprenant une première série de valeurs d’abondance (notée X) et une deuxième série de valeurs d’abondance (notée Y). En pratique, l’unité de traitement 120 récupère une série de valeurs d’abondance de la pluralité de séries de valeurs et la combine avec une autre série de valeurs d’abondance de la pluralité de séries de valeurs d’abondance. De préférence, il peut y avoir autant de combinaison que de séries de valeurs d’abondance. Ainsi, pour P séries de valeurs d’abondance déterminées (avec P un entier supérieur à 2, P² de paires de séries de valeurs d’abondance sont déterminées par l’unité de traitement 120 en considérant qu’une série de valeurs d’abondance peut former une paire de série de valeurs d’abondance avec elle-même). La illustre une paire de séries de valeurs d’abondance constituée d’une première série de valeurs d’abondance 30 associée dans cet exemple à un ratio m/z de 1365 et d’une deuxième série de valeurs d’abondance 31 associée dans cet exemple à un ratio m/z de 1424. Ici, N correspond à 5532. Le procédé 1000 comprend aussi, pour chaque paire de série de valeurs d’abondance, une étape de calcul 1040 d’un score de correspondance entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Ce score de correspondance est donc calculé pour l’ensemble des paires de séries de valeurs d’abondance. L’ensemble des scores de correspondance obtenu pour toutes les paires de séries de valeurs d’abondance fournit une carte de score, qui est typiquement une matrice symétrique de taille PxP. En pratique, le score de correspondance est basé sur au moins un des éléments suivants : - une information mutuelle entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, ladite information mutuelle étant basée sur une entropie de la première série de valeurs d’abondance et sur une entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance ; - une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Le score de correspondance déterminé à l’étape de calcul 1040 est basé sur l’un des cas précités ci-dessus ou sur un mélange des cas précités ci-dessus. Toutefois, la carte de score est composée de scores de correspondance de même type, c’est-à-dire calculé de la même manière en utilisant la même méthode de calcul. Bien entendu, l’unité de traitement 120 peut calculer différents scores de correspondance, par exemple un score basé sur l’information mutuelle, un score basé sur une corrélation et un score basé sur l’information mutuelle et sur la corrélation précédemment calculée. Les différents scores de correspondance pouvant être déterminés à l’étape de calcul 1040 vont être explicités ci-dessous. Ces exemples de score de correspondance sont déterminés pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance enregistrées précédemment. Par soucis de simplification, les calculs décrits ci-dessous décrivent une application de l’étape de calcul 1040 à une seule paire de séries de valeurs d’abondance. Information mutuelle Dans cette variante, l’étape de calcul 1040 comprend une étape de détermination de l’information mutuelle 1041. Différents modes de réalisation de l’étape de calcul de l’information mutuelle vont être décrits ci-dessous. La , la , et la illustrent un mode de réalisation dans lequel le score de correspondance est basé sur une information mutuelle (mathématiques). Dans ce mode de réalisation, l’information mutuelle est déterminée par une méthode de théorie de l’information qui va être décrite ci-dessous qui utilise des calculs d’entropie. Information mutuelle entre deux variables Dans un premier mode de réalisation de l’étape 1041, l’information mutuelle entre deux variables est définie par la formule suivante : avec X correspondant à une première variable (ici, par exemple, elle peut correspondre à la première série de valeurs d’abondance définie pour un ion du mélange ionisé, l’ion pouvant être un ion précurseur ou un ion parent) et Y une deuxième variable (ici, par exemple elle peut correspondre à la deuxième série de valeurs d’abondance définie pour un ion du mélange ionisé) . Ici, h() correspond à l’entropie (aussi appelée entropie intrinsèque) définie pour une variable aléatoire donnée s’exprimant par la fonction mathématique : où µ x (x) correspond à la fonction de densité de probabilité de la variable aléatoire continue X (correspondant à la probabilité qu’un signal apparaisse dans la variable X) (ici les valeurs d’abondance de chaque acquisition considérée). L’entropie h() peut aussi s’écrire pour des variables non continues par la formule suivante : , avec Pi correspondant à la probabilité qu’un signal apparaisse dans la variable X. L’entropie h() ne peut directement se calculer dans le présent exemple. Il est donc nécessaire d’approximer cette grandeur h() en passant par une estimation. Ainsi, pour déterminer le score de correspondance de chaque paire de séries de valeurs d’abondance, l’unité de traitement 120 estime (dans une étape d’estimation A1 de l’étape de détermination 1041 de l’information mutuelle), pour chaque paire, l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance en utilisant un algorithme d’estimation. Ces entropies estimées sont notées H. Il va être décrit l’étape d’estimation A1 selon la présente divulgation. Dans la présente divulgation, on cherche une équivalence entre l’entropie h() et l’entropie estimée H(). En pratique, l’entropie estimée à une variable X (correspondant ici par exemple à la première série de valeurs d’abondance) s’exprime selon la formule : avec d correspondant à la dimension de la variable X (ici égale à 1), correspondant à l’ensemble des valeurs des distances déterminées par l’algorithme d’estimation (le calcul de cette distance est exprimé plus bas), n correspondant au nombre de valeurs d’abondance dans la série de valeurs d’abondance (ici n est égal à N), L correspondant au nombre de voisins considérés dans l’algorithme d’estimation (ici égal à 1 par exemple lorsque la distance est déterminé pour un seul voisin), psi() correspondant à une fonction Digamma pouvant s’exprimer par qui peut satisfaire une récursion psi(x+1) = psi (x) + 1/x avec psi(1) = -C pour C = 0.5777 étant la Constante d'Euler-Mascheroni , V correspondant à un volume d’une hypersphère unitaire s’exprimant selon la formule suivante : avec r le rayon de l’hypersphère (égal à 1), une fonction gamma pouvant s’exprimer par . Différentes méthodes peuvent être utilisées pour estimer l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et de la deuxième série de valeurs d’abondance. Notamment, l’unité de traitement 120 peut utiliser au moins une des méthodes suivantes : une méthode basée sur des histogrammes, une méthodes basée sur un algorithme des k plus proches voisins, une méthode d’estimation par noyau (« kernel density estimation »), etc. En pratique, dans la présente divulgation, l’unité de traitement 120 peut utiliser un algorithme des k plus proches voisins (kNN) pour estimer l’entropie H d’une série de valeurs d’abondance donnée utilisée dans le calcul de l’information mutuelle. L’algorithme kNN est choisi car cette méthode est robuste, comparée à une méthode d’estimation utilisant un histogramme, et fonctionne sur des échantillons de taille réduite. Typiquement, l’algorithme kNN utilise un calcul de distance entre les valeurs d’abondance d’une même série afin d’approximer la densité de probabilité de la série. En pratique, la méthode des k plus proche voisins utilise une distance euclidienne pour estimer l’entropie conjointe entre les données (valeurs d’abondance) de la première série de valeurs d’abondance et les données de la deuxième série d’abondance. Dans cet exemple, la distance euclidienne utilisée dépend de la première série de valeurs d’abondance et de la deuxième série de valeurs d’abondance considérées, notamment des traitements ayant pu être réalisés à l’étape de traitement 1015. Dans la suite, deux valeurs d’abondance consécutives de la première série de valeurs d’abondance (associée à un ion) sont notées par A = (x i , x i+1 ) et deux valeurs d’abondance consécutives de la deuxième série de valeurs d’abondance (associée à un ion) sont notées par B = (y i , y i+1 ), avec x i une valeur d’abondance de la première série de valeurs d’abondance pour une acquisition i, avec x i+1 une valeur d’abondance de la première série de valeurs d’abondance pour une acquisition i+1, avec y i une valeur d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance pour une acquisition i et avec y i+1 une valeur d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance pour une acquisition i+1. En pratique, lorsque aucune normalisation n’est calculée à l’étape de traitement 1015 ou lorsque le procédé 1000 ne comprend pas d’étape de traitement 1015, la distance euclidienne entre les valeurs d’abondance d’une première série de valeurs d’abondance et les valeurs d’abondance de la deuxième série de valeurs d’abondance s’exprime par la formule : avec A une variable (i.e. des données correspondant ici à la première série de valeurs d’abondance (A=X)), B une variable (i.e. des données correspondant ici à la deuxième série de valeurs d’abondance (B=X)), x i une variable correspondant à un signal de A (donc ici à une valeur d’abondance comprise dans la première série de valeurs d’abondance à l’acquisition i, c’est-à-dire une valeur d’abondance d’un ion de l’échantillon ionisé), x i+1 au signal consécutif à x i (donc la valeur d’abondance de l’ion à l’acquisition i+1), y i une variable correspondant à un signal de B (donc ici à une valeur d’abondance comprise dans la deuxième série de valeurs d’abondance à l’acquisition i, c’est-à-dire une valeur d’abondance d’un autre ion de l’échantillon ionisé), y i+1 au signal consécutif à y i (donc correspondant à une valeur d’abondance de l’autre ion à l’acquisition i+1). Dans le cas d’une normalisation des spectres de masse à l’étape de traitement 1015, la distance euclidienne définie par la formule Math. 5 ne s’applique pas. Par conséquent, l’entropie h() n’est pas directement équivalente à l’entropie estimée H() par l’algorithme d’estimation. En effet, l’entropie à une variable X (ici la variable X correspond à une série de valeurs d’abondance d’un ion comprise dans de la paire de série d’abondance) n’est pas invariante par la multiplication, comme le décrit la formule suivante : avec k est une constante multiplicative, X une variable correspondant ici à une série d’abondance d’un ion (par exemple un ion précurseur), h correspondant à l’entropie intrinsèque de la variable X. Dans cette variante, lorsqu’on estime l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et de la deuxième série de valeurs d’abondance à partir de données qui ont été normalisées par une même constante de normalisation, notée k (par exemple lorsque a = k), l’entropie est également invariante par la multiplication par une constante multiplicative k (ici k = a) comme le décrit la formule suivante : avec k est une constante multiplicative, X une variable correspondant dans ce cas à la première série de valeurs d’abondance, Y une variable correspondant dans ce cas à la deuxième série de valeurs d’abondance. De manière similaire, l’équation Math. 7 ne s’applique pas directement lorsque la constante multiplicative de la première série de valeurs d’abondance est différente de celle de la deuxième série de valeurs d’abondance, par exemple lorsque la constante de normalisation qui a été utilisée pour déterminer les données la première série de valeurs d’abondance est différente de celle qui a été utilisée pour déterminer les données de la deuxième série de valeurs d’abondance. Ainsi, dans le cas d’une normalisation à l’étape de traitement 1015, pour avoir une équivalence entre l’entropie h() et l’entropie estimée H, il est nécessaire de travailler à partir d’entropie invariante et d’entropie estimée invariante. Par invariante, on entend que l’entropie considérée, par exemple l’entropie estimée sur une série de valeurs d’abondance donnée (H(X), avec X la série de valeurs d’abondance donnée), soit égale à l’entropie estimée calculée sur la même série de valeurs d’abondance multipliée par une constante (H(kX) avec X la série de valeurs d’abondance donnée et k la constante multiplicative, ici pouvant être égale à la constante de normalisation utilisée de l’étape de traitement 1015). Pour obtenir une telle équivalence, l’entropie estimée à partir de la première série de valeurs d’abondance utilisée dans le calcul de l’information mutuelle à deux variables est normalisée par un premier paramètre d’invariance et l’entropie estimée à partie de la deuxième série de valeurs d’abondance utilisée dans le calcul de l’information mutuelle à deux variables est normalisée par un deuxième paramètre d’invariance. En pratique, l’unité de traitement 120 utilise, pour une série de valeurs d’abondance donnée, le paramètre d’invariante m(X) (aussi appelée mesure invariante) défini selon les trois propriétés suivantes : i) m(X) = r x >0 ; ii) m ( kX ) = km ( X ) = kr X iii) m ( X + b ) = m ( X ) = r X . avec X la série de valeurs d’abondance considérée, m(X) la mesure invariante de la série de valeurs d’abondance considérée, r x > 0 étant une valeur médiane de l’ensemble des distances entre chaque paire d’abondance les plus proches de la série considérée, k une constante multiplicative choisie (pouvant dépendre de la constante de normalisation a de l’étape de traitement) et b une constante additive dont la valeur peut par exemple dépendre d’un bruit (par exemple d’un bruit compris dans les valeurs d’abondance des série de valeurs d’abondance). En utilisant les propriétés définies ci-dessus, on peut obtenir une équivalence entre l’entropie h() et l’entropie estimée H(), de sorte que : avec X une série de valeurs d’abondance donnée, h l’entropie intrinsèque, H l’entropie estimée déterminée dans l’étape de calcul, m(x) la mesure invariante. (Il est à noter, que la propriété d’invariance permet aussi d’avoir l’équivalence ). La formule Math. 8 peut se généralise à une entropie entre plusieurs variables, typiquement quand plusieurs séries de valeurs d’abondance sont extraites à partir de la pluralité de spectres de masse. Autrement dit, cela est notamment utilisé lorsque plusieurs séries de valeurs d’abondance d’ions ionisés et/ou fragments d’ions ionisés sont à prendre en compte. Dans ce cas, l’équivalence de la formule Math. 8 se généralise en n dimensions (n = N) : avec X, Y….Z correspondant à la série de valeurs d’abondance de l’ion X ou Y ou Z considérée. Ainsi, l’équivalence recherchée pour une entropie calculée entre deux variables s’écrit comme suit : avec X et Y deux séries de valeurs d’abondance où X est associé dans la suite à la première série de valeurs d’abondance appartenant à une paire de séries de valeurs d’abondance donnée (ici correspondant à une série de valeurs d’abondance d’un ion de l’échantillon ionisé) et Y à la deuxième série de valeurs d’abondance appartenant à la même paire (ici correspondant à une série de valeurs d’abondance d’un autre ion de l’échantillon ionisé), m(X) au premier paramètre d’invariance de la série X (i.e. paramètre d’invariance de la première série de valeurs d’abondance) et m(Y) au deuxième paramètre d’invariance de la série Y (i.e. paramètre d’invariance de la deuxième série de valeurs d’abondance), h l’entropie et H l’entropie estimée. En s’appuyant sur les propriétés ci-dessus, lorsque la constante multiplicative de la première série de valeurs d’abondance (ici A=X) est identique à la constante multiplicative de la deuxième série de valeurs d’abondance (ici B=Y), la distance euclidienne utilisée dans l’étape de détermination de l’information mutuelle 1041 peut également s’exprimer par la formule suivante : . En effet, en multipliant la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance par une même constante multiplicative (k), les abondances à chaque acquisition de la première série d’abondance s’écrivent kA = (kx i , kx i+1 ) et les abondances à chaque acquisition de la deuxième série d’abondance s’écrivent kB = (ky i , ky i+1 ). Typiquement, k peut être un nombre négatif ou positif. Lorsque la constante multiplicative de la première série de valeurs d’abondance (noté ici a 1 ) n’est pas identique à la constante multiplicative de la deuxième série de valeurs d’abondance (notée ici a 2 ), la distance euclidienne utilisée dans l’étape de détermination 1041 peut également s’exprimer par la formule suivante : avec a 1 constante multiplicative de la première série de valeurs d’abondance et a 2 constante multiplicative de la deuxième série de valeurs d’abondance. De manière similaire a1 et a2 sont deux constantes qui peuvent être négatives ou positives. Pour calculer une telle distance d(a 1 A, a 2 B), l’unité de traitement 120 peut réaliser un changement de variable en posant : Avec les formules Math. 13 et Math. 14, on obtient les équations suivantes : , et , et , et . L’unité de traitement 120 utilise ainsi les formules décrites ci-dessus pour définir dans son algorithme d’estimation la distance euclidienne suivant la formule décrite ci-dessous : . Il va maintenant être décrit comment l’unité de traitement 120 détermine le paramètre d’invariance des deux séries de valeurs d’abondance de chaque paire de série de valeurs d’abondance (étape de détermination du paramètre A11 d’invariance de chaque série de la paire de série considérée dans l’étape d’estimation A1). Comme expliqué ci-dessus, chaque mesure invariante est associée à une série de valeurs d’abondance. L’unité de traitement 120 détermine donc pour chaque série de valeurs d’abondance déterminée précédemment, une mesure invariante (étape A11). Cette mesure invariante, comme expliquée ci-dessus dépend des valeurs des abondances des séries de valeurs d’abondance. En pratique, la mesure invariante peut être déterminée en amont de l’estimation de détermination 1041, par exemple à la suite de l’étape de détermination 1020. Il va donc être décrit, un exemple d’une étape de détermination d’un paramètre d’invariance sur une première série de valeurs d’abondance et d’un paramètre d’invariance sur une deuxième série de valeurs d’abondance (étape A11). Pour une série de valeurs d’abondance donnée (par exemple la première série de valeurs d’abondance), l’unité de traitement 120 calcule (étape P1) toutes les différences entre les valeurs d’abondance comprises dans la série de valeurs d’abondance. Pour cela, l’unité de traitement 120 parcourt la série de valeurs d’abondance et calcule, pour chaque valeur d’abondance, une différence avec toutes les autres valeurs d’abondance de la série de valeurs d’abondance. Ainsi pour chaque valeur d’abondance de la série de valeurs d’abondance, N-1 différences sont déterminées. Une liste de valeurs de différence est par exemple enregistrée pour chaque valeur d’abondance. L’unité de traitement 120 recherche ensuite, pour chaque valeur d’abondance de la série de valeurs d’abondance, la plus petite différence entre cette valeur d’abondance et une autre valeur d’abondance comprise dans la série de valeurs d’abondance (étape P2). Pour cela, l’unité de traitement parcourt la liste de différences associée à la valeur d’abondance donnée et recherche la plus petite différence obtenue dans la liste de différence associée à cette valeur d’abondance. De ce fait, chaque valeur d’abondance est associée à une distance minimale. Ainsi N distances minimales sont déterminées pour cette série de valeurs d’abondance considérée. Ces distances minimales sont ensuite rangées par ordre croissant. L’unité de traitement 120 détermine ensuite une médiane à partir de ces N distances minimales (étape P3) et multiplie ensuite cette valeur médiane par le nombre N de valeurs d’abondance de la série de valeurs d’abondance considérée (étape P4). Cette dernière valeur calculée est attribuée ensuite au paramètre d’invariance (ici le premier paramètre d’invariance) de la série considérée. Ces étapes sont aussi effectuées sur l’autre série de la paire de spectre de masse (par exemple sur la deuxième série) pour obtenir le deuxième paramètre d’invariance. Ainsi, l’étape de détermination du paramètre d’invariance A11 fournit pour chaque série de valeurs d’abondance, un paramètre d’invariance. Le paramètre d’invariance respecte les trois propriétés i, ii) et ii) explicitées plus haut. L’étape d’estimation A1 comprend une étape de normalisation (étape A12) de chaque série de valeur d’abondance par son paramètre d’invariance. Ainsi, par exemple, dans cette étape, l’unité de traitement 120 divise chaque valeur d’abondance de la série de valeur d’abondance considérée par le paramètre d’invariance déterminé sur cette série. Dans la suite, la première série de valeurs d’abondance normalisée est notées pour la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance normalisée est notée pour la deuxième série de valeurs d’abondance. De ce fait, après l’étape de normalisation, chaque série de valeurs d’abondance est normalisée. L’estimation de l’entropie dans l’étape d’estimation réalisée sur les paires de spectres de masse utilise ces séries de valeurs d’abondance normalisées. Ainsi, dans le procédé 1000, dans l’étape d’estimation A1 (comprise dans l’étape de détermination 1041 de l’information mutuelle), l’unité de traitement 120 détermine (étape A13) une entropie invariante estimée en utilisant l’algorithme d’estimation (par exemple, l’algorithme kNN dans cet exemple) comme explicité ci-dessous. En pratique, dans cet exemple, l’algorithme d’estimation détermine pour - l’entropie invariante pour l’ion associé au premier spectre de masse, - l’entropie invariante pour l’ion associé au deuxième spectre de masse, et - l’entropie invariante en deux dimensions comme définie dans l’équation Math. 10 en utilisant l’équation Math. 3 comme défini ci-dessus pour déterminer chaque entropie estimée H. La formule de distance utilisée dans l’algorithme kNN est la distance euclidienne définie dans la formule Math. 12 avec k étant de préférence égal à 1. Dans l’étape de détermination de l’information mutuelle 1041, l’unité de traitement détermine (étape A2) l’information conditionnelle I(X,Y) entre la première série de d’abondance et la deuxième série d’abondance sur la base de la formule Math. 1 s’écrivant désormais grâce aux calculs précédents utilisant les entropies estimées H: L’étape de détermination de l’information mutuelle 1041 est calculée pour chaque paire de série de la série de spectre de masse. Ainsi, pour chaque paire de série de valeur d’abondance, l’information mutuelle I calculée correspond à un score de correspondance entre la première série d’abondance et la deuxième série d’abondance d’une paire de série d’abondance donnée. Ainsi, l’ensemble des scores de correspondance calculée à l’étape de calcul 1040 (dans une étape 1042) peuvent être représentées sous la forme d’une matrice en deux dimensions, avec par exemple suivant les lignes, toutes les premières séries de valeurs d’abondance de l’ensemble des paires et selon les colonnes toutes les deuxièmes séries de valeurs d’abondance des paires. De ce chaque « pixel » de la matrice correspond à un score de correspondance calculé à partir d’une paire d’ions donnée, les ions pouvant être identifiées avec la ligne et colonne de la matrice. Ces données, illustrées en deux dimensions, correspondent à la carte de score (qui est une matrice à deux dimensions). La illustre différents nuages de points de l’information mutuelle calculées à partir d’entropies estimées H non-invariantes (i.e. soit à partir d’une première série de valeurs d’abondance et une deuxième série de valeurs d’abondance non normalisées par leur paramètre d’invariance explicités ci-dessus). Ces courbes ont été tracées en prenant en abscisses les valeurs d’abondance (intensité) d’un ion (ici notamment l’ion associée à une première série de valeurs d’abondance qui présente un ratio m/z de 1222) et en ordonnées les valeurs d’abondance de l’autre ion de la paire considérée (ici l’ion associé à la deuxième série de valeurs d’abondance qui présente un ratio m/z de 1712). Dans cet exemple, un mélange de protéines comprenant de l’ubiquitine, du cytochrome C et du lysozyme en solution dans un mélange d’eau et de méthanol présentant une concentration de 10 -5 mol/l. Une région centrée sur m/z 1760 et d’une largeur de 100 m/z a été sélectionnées pour une étape de spectrométrie de masse tandem. Les ions sélectionnés ont ensuite soumis à l’activation d’un rayonnement ultraviolet de 20eV pendant 500ms.Typiquement, ici, la constante multiplicative k a été appliquée à la première série de valeurs d’abondance et estimée pour les deux séries a été calculée avec la formule Math. 3 avec une constante multiplicative k donnée, notamment avec k égal à 1 pour la courbe 50, k égal à 5 pour la courbe 51, k égal à 10 pour la courbe 52. La illustre différents nuages de points de l’information mutuelle calculées à partir d’une entropie estimée H invariante (i.e. soit à partir d’une première série de valeurs d’abondance et une deuxième série de valeurs d’abondance normalisées par leur paramètre d’invariance comme explicités ci-dessus). Typiquement, l’entropie H estimée pour les deux séries a été calculée avec la formule Math. 3 avec une constante multiplicative k donnée, avec k égal à 1 pour la courbe 53, k égal à 5 pour la courbe 54, k égal à 10 pour la courbe 55. On peut voir que pour la courbe 50, la courbe 51, la courbe 52, les informations mutuelles déterminées avec les différentes valeurs de la constante multiplicative sont différentes. Ainsi, la constante multiplicative utilisée dans le calcul de l’entropie de la première série de valeurs d’abondance affecte le calcul de l’information mutuelle. A l’inverse, pour la courbe 53, la courbe 54, la courbe 55, les informations mutuelles déterminées avec différentes valeurs de la constante multiplicative sont similaires. Ainsi, la constante multiplicative utilisée dans le calcul de l’entropie de la première série de valeurs d’abondance n’affecte pas le calcul de l’information mutuelle. Par conséquent, grâce à l’invention, l’information mutuelle calculée est invariante, c’est-à-dire qu’elle est constante grâce à l’entropie invariante estimée et ne dépend donc pas des abondances des ions des spectres utilisés. L’entropie invariante estimée selon la présente divulgation permet donc d’exprimer n’importe quelle valeur d’entropie estimée dans un référentiel unique. Dans le procédé 1000, ici notamment dans l’étape 1041, l’information mutuelle est calculée pour toutes les paires de séries de valeurs d’abondance. L’ensemble de ces informations mutuelles peuvent être concaténées dans une carte de score (étape 1042). Ainsi, dans cet exemple, l’ensemble des information mutuelles déterminées à l’étape 1041 permet d’obtenir la carte de score. La illustre une carte de score obtenue à partir de score de correspondance basé sur un calcul de l’information mutuelle. Le calcul de l’information mutuelle a été obtenu à partir de série de valeurs d’abondance obtenu sur un échantillon ionisé, les séries de valeurs d’abondance comprenant des valeurs intégrées sur 10 plages de valeurs de ratio de masse sur charge (i.e. selon la deuxième variante de l’étape de détermination). L’échantillon ionisé est le même que celui de la et de la comprenant un mélange de protéines comprenant de l’ubiquitine, du cytochrome C et du lysozyme. Sur cette figure, les 10 plages de valeurs des ratios m/z des ions des premières séries de valeurs d’abondance des paires sont illustrés au niveau des colonnes et les 10 plages de valeurs des ratios m/z des ions des deuxième séries de valeurs d’abondance des paires sont illustrés au niveau des lignes. Comme illustré sur cette figure, chaque plage de valeur est associée à un ratio m/z déterminé comme décrit ci-dessus. On peut voir la carte de score obtenue est une matrice symétrique, ce qui a l’avantage de ne réaliser pour la suite que des calculs sur la moitié de la carte de score. En outre, comme moins de paires de séries de valeurs d’abondance ont été utilisées, le temps d’implémentation du procédé 1000 est amélioré. Il va maintenant être décrit, un deuxième mode de réalisation de l’étape 1041. Dans la suite, les informations mutuelles calculées sont directement écrites à partir des informations mutuelles estimées H grâce à l’équivalence entre l’entropie h et l’entropie H discutée ci-dessus. Information mutuelle conditionnelle. Selon ce mode de réalisation, l’information mutuelle utilisée est une information mutuelle conditionnelle qui est définie par la formule suivante : avec X, Y, et Z une variable supplémentaire, appelée variable conditionnelle, H() l’entropie estimée. En pratique, la variable conditionnelle Z comprend au moins un des éléments suivants : le nombre total d’ions, connu sous le nom anglais de « Total Ions Current » (TIC) Typiquement, le nombre total d’ion est le résultat d’une somme de tous les ions d’un spectre de masse (de la pluralité de spectre de masse), une série de valeurs d’abondance d’un autre ion du mélange, une série de valeurs d’abondance constante, etc. Dans la suite, le TIC est considéré. Dans ce cas du TIC, chaque spectre de masse de la pluralité de spectre de masse a un TIC. Tous les TICs de la pluralité de spectres de masse forment une série de TIC qu’on utilise comme variable partielle ou conditionnelle. De ce fait, à partir de la série de spectres de masse, l’unité de traitement 120 peut calculer un TIC (la variable conditionnelle) pour chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse. Cela peut par exemple être fait en amont, par exemple dans l’étape de détermination 1020. Ainsi, à partir de la pluralité de spectres de masse, l’unité de traitement 120 obtient une série de variable conditionnelle composé de p variables conditionnelles avec p égal au nombre total de spectres de masse de la pluralité de spectres de masse (ici p = N). L’information mutuelle conditionnelle est déterminée suivant un procédé similaire à celui explicité ci-dessus pour l’exemple de l’information mutuelle entre deux variables. Ainsi, dans l’étape de calcul 1041, l’unité de traitement utilise l’algorithme kNN pour estimer les entropies H(X, Z), H(Y, Z), H(X, X, Z) et H(Z) de l’équation Math. 21. De manière similaire, chaque terme d’entropie estimée est une entropie invariante comme explicitée ci-dessus. En pratique, l’étape d’estimation de l’information mutuelle conditionnelle comprend les étapes A1 à A2 telles que décrites ci-dessus comprises dans l’étape de calcul de l’information mutuelle 1041. Ainsi, pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, une mesure invariante est déterminée pour chaque variable X (correspondant à la première série de valeurs d’abondance), Y (correspondant à la deuxième série de valeurs d’abondance), Z (correspondant à la série de valeurs de TIC) dans l’étape A11 de l’étape d’estimation de l’entropie H de l’étape de calcul 1041. En pratique, pour estimer l’entropie H(Z) de la variable conditionnelle, l’unité de traitement 120 calcule directement à partir de la série de variables conditionnelle Z, la mesure invariante m(Z) associée à cette série. Pour obtenir l’entropie estimée H(Z) de cette série, l’unité de traitement 120 normalise la série de valeurs conditionnelle en divisant chaque variable conditionnelle de la série de variables conditionnelles Z par la mesure invariante m(z) (calcul de ). De manière similaire, l’unité de traitement 120 détermine l’entropie invariante H(Z) en utilisant la formule Math. 3 avec L = 1 (un voisin) (étape A1). Dans cette même étape A1, les entropies estimées H(X, Z), H(Y, Z) et H(X, Y, Z) sont déterminées dans cette étape A1 . En pratique, dans cet exemple, l’algorithme d’estimation détermine aussi dans cette étape (en plus de l’exemple précédent), les entropies estimées suivantes : ; ; et . Avec X la première série de valeurs d’abondance et Y la deuxième série de valeurs d’abondance et Z la série de variables conditionnelles. Pour cela, l’unité de traitement 120 utilise l’équation Math. 3 comme définie ci-dessus pour déterminer chaque entropie estimée H. La formule de distance utilisée dans l’algorithme kNN est la distance euclidienne définie dans la formule Math. 11. A la suite, l’unité de traitement détermine l’information mutuelle conditionnelle en appliquant la formule Math. 20. Il va maintenant être décrit, un deuxième mode de réalisation de l’étape 1041. Information mutuelle entre trois variables Selon ce mode de réalisation l’information mutuelle est une information mutuelle conditionnelle entre trois variables, appelée score d’information, et qui est définie par la formule suivante : En pratique, la variable conditionnelle Z est aussi une série de valeurs d’abondance, qui peut être, comme le deuxième exemple décrit ci-dessus, une série de valeurs du TIC (permet de s’affranchir de variations internes au système) ou une série de valeurs d’abondance d’un troisième ion (permet de faire ressortir des relations en rapport avec ce troisième ion) sélectionné dans la pluralité de spectres de masse (de manière similaire à l’ion associé à la première et deuxième séries de valeurs d’abondance). L’information mutuelle conditionnelle entre trois variables est déterminée suivant un procédé similaire à celui explicité ci-dessus pour l’exemple de l’information mutuelle conditionnelle. Ainsi, l’unité de traitement utilise l’algorithme kNN pour estimer les termes H(X), H(Y), H(Z), H(X, Y) H(X, Z), H(Y, Z), et H(X, X, Z) de l’équation Math. 22. De manière similaire, chaque terme d’entropie estimée est une entropie invariante comme explicitée ci-dessus. En pratique, l’étape de calcul 1041 de l’information mutuelle entre trois variables comprend les étapes A1 à A2 telles que décrites ci-dessus. L’unité de traitement 120 estime l’entropie invariante de chaque terme H(X), H(Y), H(Z), H(X, Y) H(X, Z), H(Y, Z), et H(X, X, Z) de l’équation Math. 22, de manière similaire au premier et deuxième exemple décrit ci-dessus. A la suite, l’unité de traitement 120 détermine l’information mutuelle conditionnelle en appliquant la formule Math. 22. Comme cela a été explicité ci-dessus, le score de correspondance peut aussi être basé sur une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Il va donc maintenant être décrit, une variante de l’étape de calcul 1040 dans laquelle le score de correspondance est basé sur une corrélation. Corrélation Selon une variante du procédé 1000, le score de correspondance peut être basé sur une méthode statistique. En pratique, dans ce mode de réalisation, le procédé 1000 est basé sur un calcul de coefficient de corrélation mais est dépourvue de calcul d’entropie. Dans ce mode de réalisation, l’unité de traitement 120 peut calculer le coefficient de corrélation r xy (dans une étape de calcul d’un coefficient de corrélation 1044) sur chaque paire de série d’abondance à partir de la covariance selon la formule suivante : avec Cov(X, Y) désignant la covariance des variables X (correspondant par exemple à la première série de valeurs d’abondance) et Y (correspondant par exemple à la deuxième série de valeurs d’abondance), s x correspondant à l’écart type de la variable X et s y correspondant à l’écart type de la variable Y. Typiquement, l’écart type de la variable considéré correspond à l’écart type déterminé à partir de toutes les valeurs d’abondances de la série d’abondance considérée. En pratique, suivant ce mode de réalisation, l’unité de traitement 120 calcule, pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, la covariance entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance selon la formule de la covariance de variable aléatoire définie selon suivante : avec E() correspondant à l’espérance mathématique de la variable donnée, ici l’espérance mathématique de l’ensemble des valeurs d’abondance de la série d’abondance considérée. Ensuite, l’unité de traitement 120 détermine un écart type de la variable X et un écart type de la variable Y, l’écart type considéré étant défini selon la formule suivante : avec X la variable considérée (ici la première série de valeurs d’abondance ou deuxième série de valeurs d’abondance), E(X) l’espérance de la variable aléatoire considérée, Var(X) la variance de la variable aléatoire considérée. Ainsi, dans ce mode de réalisation, l’unité de traitement 120 calcule pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, la covariance comme définie dans l’équation Math. 24 ainsi que l’écart type s x associée à la première série d’abondance et l’écart type s y associé à la deuxième série de valeurs d’abondance. Elle détermine ensuite le coefficient de corrélation Cor xy pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance. Comme l’étape de calcul 1040 est réalisée de manière itérative en réitérant l’étape de calcul sur chaque paire de séries de valeurs d’abondance ou en parallèle sur l’ensemble des paires de série d’abondance, une multitude de corrélations Cor xy sont fournies à la fin de l’étape 1040. De manière similaire au mode de réalisation utilisant un score de correspondance basé sur le calcul de l’information mutuelle, l’ensemble des coefficients de corrélation calculés sur l’ensemble des paires de série de valeurs d’abondance sont regroupés (étape 1042) sur une matrice en deux dimensions (correspondant à une carte de score) de forme similaire à celle obtenues dans le cadre de l’information mutuelle. Ainsi, par rapport à la , la matrice est faite de coefficients de corrélation Cor xy . L’échelle d’une telle carte de score est toutefois différente de l’exemple avec l’information mutuelle, puisque les coefficients de corrélation calculés peuvent être négatifs ou positifs (à la différence de l’information mutuelle où les valeurs de score sont positives). En outre, bien que cela ne soit pas nécessaire, il est aussi possible de déterminer les coefficients de corrélation à partir de séries de valeurs d’abondance normalisées. Par exemple, le coefficient de normalisation peut correspondre au paramètre d’invariance de la série considérée et calculé de manière similaire à l’exemple de l’information mutuelle. Il va maintenant être décrit, un deuxième mode de réalisation de l’étape 1044. Corrélation partielle Selon une autre variante du procédé 1000, l’unité de traitement 120 peut calculer le coefficient de corrélation partielle Cor xyz entre deux variables X, Y et une troisième variable Z. Cette troisième variable étant similaire à la variable Z utilisée dans le calcul de l’information mutuelle. Autrement dit, la variable Z est une série de valeurs du TIC ou une série de valeurs d’abondance d’un autre ion, différent de l’ion associé à la première et deuxième séries de valeurs d’abondance. Cela peut être également une série faite de valeurs constantes ou une série de valeurs relatives à l'intensité d'un faisceau laser, une pression de gaz, etc,. Utiliser une troisième variable Z permet de s’affranchir d’une grandeur affectant les mesures. Dans ce cas, l’étape de calcul du coefficient de corrélation 1044 peut être implémentée comme suit. En pratique, le coefficient de corrélation partielle de chaque paire de séries de valeurs d’abondance est défini selon l’équation suivante : avec Cor (), le coefficient de corrélation entre les variables considérées. A cet effet, l’unité de traitement 120 calcule pour chaque paire de série de valeurs d’abondance, les coefficients de corrélation Cor yx , Cor xz et Cor yz comme déterminé précédemment à l’aide de la formule Math. 23 puis applique la formule Math. 26 pour déterminer le coefficient de corrélation partielle entre trois variables. Le score de correspondance obtenu par ce mode de réalisation est plus précis que le score de correspondance du mode de réalisation basé sur un calcul de coefficient de corrélation entre deux variables comme explicité ci-dessus. Typiquement, le numérateur de l’équation 23 est équivalent à une normalisation par l’écart-type. Une telle normalisation par l’écart-type dans le calcul de corrélation a le même effet que la normalisation par la mesure invariante dans le calcul de l’entropie. La illustre une carte de score obtenue à partir de score de correspondance basé sur un coefficient de corrélation (ici coefficient de corrélation partielle). Les résultats affichés correspondent à l’échantillon ionisé comprenant de la Mélittine et la substance P. Les scores de correspondance ont été déterminés à partir de série de valeurs d’abondance obtenu sur un échantillon ionisé, les séries de valeurs d’abondance comprenant des valeurs non intégrées (i.e. selon la première variante de l’étape de détermination 1020). Sur cette figure, les valeurs des ratios m/z des ions des premières séries de valeurs d’abondance des paires sont illustrés au niveau des colonnes (en abscisse) et les valeurs des ratios m/z des ions des deuxième séries de valeurs d’abondance des paires sont illustrés au niveau des lignes (en ordonnée). On peut voir que la carte de score obtenue est une matrice symétrique. En outre, on peut voir que plus de paires de séries de valeurs d’abondance ont été utilisées, le temps d’implémentation du procédé 1000 peut donc être plus long. Les scores de correspondance selon cette méthode peuvent être positifs ou négatifs. La illustre une carte de score de correspondance obtenue avec des séries de valeurs d’abondance filtrées par un filtre de Kalman illustrées précédemment (‘est à dire obtenues à partir du mélange de Mélittine et de la substance P). On peut voir que la carte des scores présente un meilleur contraste. Le contraste peut être évalué en prenant la moyenne des scores de correspondance de tous les pixels de la carte de correspondance. Dans une variante préférée, le contraste peut être évalué en calculant une variance sur l’ensemble des scores de correspondance (i.e. tous les pixels) de la carte des scores. Dans ce cas, plus la variance est haute plus le contraste est important. Il va maintenant être décrit une combinaison de la méthode statistique et probabiliste pour déterminer le score de correspondance calculé à l’étape de calcul 1040. Comme cela a été explicité ci-dessus, le score de correspondance peut aussi être basé sur une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance et sur une information mutuelle entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Combinaison de la méthode statistique et de la méthode probabiliste décrite ci-dessus. Dans ce mode de réalisation, le score de correspondance est basé sur la méthode probabiliste basée sur un calcul d’entropie appliquée sur la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance et sur la méthode statistique basée sur un calcul d’une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Ainsi, en pratique, l’unité de traitement 120 détermine, pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, deux scores de correspondance préliminaires en calculant pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance : - au moins une des informations mutuelles (étape 1041) décrites ci-dessus I(X, Y), I(X, Y|Z), I(X, Y, Z), c’est-à-dire en calculant l’information mutuelle définie par l’une des formules suivantes : Math. 20, Math. 21, Math. 22 ; et - au moins un des scores de corrélation (étape 1044) décrit ci-dessus Cor xy , Cor xy z , c’est-à-dire en calculant le coefficient de corrélation défini par l’une des formules suivantes : Math. 23, Math. 26. De préférence, dans ce mode de réalisation, l’unité de traitement 120 combine l’information mutuelle entre trois variables I(X, Y, Z) avec le coefficient de corrélation partielle Cor xyz . Dans ce cas, l’unité de traitement 120 peut calculer un coefficient mixte Sa(X, Y, Z) (étape 1045) sur chaque paire de séries de valeurs d’abondance qui est défini selon la formule suivante : avec sign(Cor xy z ) correspondant au signe du coefficient de corrélation partielle et I(X, Y, Z) correspondant à l’information mutuelle entre trois variables. Dans une variante du procédé 1000, l’unité de traitement 120 peut pondérer au moins un des termes suivants, à savoir l’information mutuelle entre trois variables, le coefficient de corrélation partielle, afin d’obtenir un score de correspondance plus précis. Dans ce cas, l’unité de traitement 120 calcule un coefficient mixte pondéré Sa p (X, Y, Z) sur chaque paire de série d’abondance pouvant être défini selon la formule suivante : avec alpha un premier coefficient de pondération supérieur ou égal à 1 et beta un deuxième coefficient de pondération positif supérieur ou égal à 1. En pratique, le premier coefficient de pondération dépend du score de correspondance basé sur l’information mutuelle considéré et le deuxième coefficient de pondération dépend du score d’information basé sur le coefficient de corrélation considéré. Par exemple, le score de correspondance peut être calculé selon la formule Math. 28 dans lequel l’information mutuelle conditionnelle (i.e. le score de correspondance basé sur l’information mutuelle conditionnelle) est multiplié avec le coefficient de corrélation partielle et dans lequel le premier coefficient de pondération est égal à 1 et le deuxième terme de l’équation Math. 28 s’écrive sign(beta*Cor xyz -0.1) avec beta, deuxième coefficient de corrélation égal à 1. Dans cet exemple, la valeur 0.1 est sélectionnée car elle permet de réduire une corrélation intrinsèque au processus de fragmentation dont le terme TIC ne peut pas s’affranchir. Dans une variante, l’équation Math. 28 peut aussi s’écrire : avec f() et g() deux fonctions qui appliquent une transformation sur chaque coefficient (Ici I(X, Y, Z) et Cor xyz . Ces fonctions peuvent être par exemple, une fonction carrée, une fonction affine, fonction signe, etc. La fonction h(a,b) une fonction qui prend deux variables et qui applique une transformation comme une addition, multiplication. Il va maintenant être décrit les autres étapes du procédé 1000 après avoir obtenu une ou des cartes de corrélation à partir de l’ensemble des scores de correspondance décrits ci-dessus. Dans certains cas, la ou les cartes de corrélation obtenues dans l’étape 1042 ne sont pas exploitables car elles présentent un contraste trop faible. Dans ce cas, le procédé 1000 comprend de manière optionnelle, une étape de sélection 1050 des cartes de corrélation en fonction d’un contraste de la carte de score considérée. Une telle étape permet d’éliminer les cartes de corrélation inexploitables de façon à limiter les erreurs dans l’exploitation des cartes de corrélation dans la suite du procédé 1000. En pratique, cette étape de sélection 1050 peut être directement calculée dans l’étape de calcul 1040 après avoir déterminée la carte de score associée à un score de correspondance donné. Dans ce cas, l’unité de traitement 120 calcule, après avoir déterminée la carte de score, un contraste de la carte de score donnée et compare ensuite ce contraste à un seuil donné pour conserver ou éliminer cette carte de correspondance. Par exemple, le seuil peut être une valeur supérieure ou égale à 0.30, par exemple à 0.5. Typiquement, dans un exemple, la carte de score issue du score de correspondance basé sur d’information mutuelle à deux variables peut présenter un contraste inférieur à 0.3. De ce fait, à la suite de l’étape de sélection 1050, cette carte de score peut être supprimée de la mémoire de l’unité de traitement ou du module de mémorisation 140. Si seulement un seul type de carte de score est calculée à l’étape de calcul, une seule carte de correspondance est obtenue à la suite de l’étape 1040. Dans ce cas, si cette carte présente un contraste inférieur au seuil, le procédé peut réitérer l’étape de calcul en déterminant des scores de correspondances basés sur une autre méthode de calcul (c’est-à-dire passer, par exemple, d’une information mutuelle entre deux variables à une information mutuelle entre trois variables, ou passer sur un score basé sur un coefficient de corrélation ou utiliser un score de corrélation mixte, etc.). La ou les cartes de corrélation passant l’exigence de l’étape 1050 sont conservée(s) en mémoire de l’unité de traitement et/ou du module de mémorisation 140. Ainsi, dans la suite du procédé 1000, seule la ou les cartes de corrélation conservées à la suite de l’étape de sélection 1050 sont utilisées dans la suite du procédé 1000. Bien entendu, si le procédé 1000 ne comprend pas d’étape de sélection 1050 comme décrite ci-dessus, toutes les cartes de corrélation déterminées dans l’étape de calcul 1040 sont utilisées dans le procédé 1000. Dans l’exemple illustré, à la suite de l’étape de sélection 1050, le procédé 1000 comprend une étape de détermination 1060, en fonction d’un ratio masse sur charge, d’au moins un ion précurseur et des ions fragments associés. Pour cela, le procédé 1000 utilise une méthode de classification qui est appliquée à la ou aux cartes de corrélation calculées à la fin de l’étape de calcul 1040. Ainsi, dans cette étape 1060, l’unité de traitement 120 applique à chaque carte de score une méthode de regroupement pour déterminer au moins un ion précurseur ainsi que les ions fragments qui associés à cet ion précurseur. Cet ion précurseur est déterminé en fonction d’un ratio m/z. Dans le cas où plusieurs ions précurseurs sont déterminés dans cette étape, chaque ion précurseur déterminé est associé à ses ions fragments. De manière optionnelle, avant d’appliquer la méthode de regroupement aux cartes de corrélation, le procédé 1000 peut comprendre une étape de traitement 1062 des cartes de corrélation. En pratique, cette étape de traitement 1062 est réalisée dans l’étape de détermination 1060 mais avant l’application de la méthode de classification. Typiquement, l’étape de traitement 1062, utilise au moins un des traitements suivants : - un algorithme de traitement de la diagonale de la carte de score donnée. Dans ce cas, l’unité de traitement 120 peut attribuer une même valeur de score (par exemple un nombre entier) à chaque élément présent sur la diagonale de la carte de score. Par exemple, tous les éléments sur la diagonale peuvent être mis à zéro de sorte à ce que ces éléments n’influencent pas l’algorithme de classification de manière importante. Dans le cas de carte de score basée sur des coefficients de corrélation, l’entier peut être négatif ; - un algorithme pour standardiser les cartes de corrélation. Dans ce cas, l’algorithme de standardisation peut être appliqué sur chaque ligne des cartes de corrélations. Cet algorithme de standardisation utilise une moyenne d’une ligne considérée ainsi qu’un écart type. En pratique, l’unité de traitement 120 calcule la moyenne de chaque ligne et l’écart type de chaque ligne. Ensuite, pour chaque élément d’une ligne considérée, l’unité de traitement retranche à cet élément considéré la valeur moyenne de la ligne considérée et divise ensuite cette valeur par l’écart type de la ligne considérée. Ainsi, avec ce traitement, chaque ligne de la carte de score présente un poids similaire dans la carte de score traitée ; - une application d’une fonction carrée afin d’accentuer l’écart entre les petits et grands coefficients (scores de correspondance) de la carte de score considérée. Dans cet exemple, le procédé 1000 utilise ensuite une méthode de regroupement (ou classification) sur les cartes de corrélation traitées (étape 1064). Typiquement, l’algorithme de regroupement utilise au moins un algorithme d’apprentissage non supervisé pouvant comprendre au moins un des algorithmes suivants : - un algorithme de classification ascendante hiérarchique, par exemple utilisant une méthode de Ward (en tant que méthode d’agrégation) sur la variance, et/ou la méthode de Lien Complet, - un algorithme des k plus proches voisins, - un algorithme des k-moyennes, - un algorithme de réduction de dimensionalité, aussi connu en anglais par « algorithm t-distributed stochastic neighbor embedding » (t-SNE). Dans la méthode de regroupement, chaque algorithme de classification prend en entrée une carte de score. Ainsi, si plusieurs cartes de corrélation sont calculées à l’étape 1040 ou conservées à la suite de l’étape de sélection, l’unité de traitement 120 implémentera plusieurs algorithmes de regroupement. La méthode de regroupement peut également définir dans les données d’entrée d’autres éléments, comprenant au moins un des paramètres suivants : la méthode utilisée (ici par exemple la méthode Ward dans le cas de l’algorithme d’apprentissage non supervisé) ; la distance utilisée dans la méthode (d’agrégation) utilisé ; etc.. Ces données dépendent du type d’algorithme utilisé et sont donc connues de l’homme du métier. Il va maintenant être décrit à l’aide de la , de la , de la , de la et de la , un mode de réalisation de l’étape de détermination 1060 utilisée dans le procédé 1000. Dans l’exemple du procédé 1000, l’étape de détermination 1060 utilise un algorithme de classification hiérarchique. En pratique, dans cet exemple, l’algorithme utilisé utilise la méthode de Ward et prend par défaut une distance euclidienne. La méthode de Ward est plus adaptée car elle minimise la variance par fusion de grappe (ou cluster) et est recommandée pour des valeurs continues, contrairement aux autres méthodes précitées ci-dessus, comme la méthode de lien Complet qui prend en compte les valeurs maximales et non un ensemble global de la carte de score considérée. La illustre un dendrogramme obtenu par la méthode de classification hiérarchique utilisée et obtenu à partir des données calculées sur l’échantillon ionisé issu d’un mélange de Mélittine et de la substance P. Ici, le dendrogramme comprend en abscisse les différentes étiquettes (labels) correspondant dans cet exemple aux ratios m/z des ions précurseurs et des ions fragments et en ordonnée une distance entre des différentes classes. Dans cet exemple, chaque classe est caractérisée par une ligne horizontale sur le dendrogramme. Des branches/liens verticaux relient les classes pour illustrer les liens entre les différentes classes. Comme illustré en , le dendrogramme comprend une classe principale C1 qui est divisé en deux branches verticales principales C11, C12, chaque branche verticale principale étant à nouveau connecté à une nouvelle classe C2, ce qui permet d’obtenir une structure arborescente dans laquelle les branches verticales illustrent les liens/proximités entre les différentes classes connectées à ces braches. Ainsi, on peut déduire de ce dendrogramme que le mélange initial comprend deux ions précurseurs (visibles par les deux liens de la branche principale). Chaque branche principale est connectée à une nouvelle classe (appelée classe secondaire) qui est connectée à des liens secondaires qui sont eux-mêmes connectée à une nouvelle classe. Chaque branche connectant deux classes positionnées à deux distances différentes illustre la distance séparant ces deux classes. Ainsi, on visualise par les deux branches principales connectées à la classe principale deux grands cluster(grappes)/regroupements d’ions précurseurs et par les branches secondaires, les ions fragments de cet ion précurseur. On peut en déduire que chaque branche secondaire connectée à une classe secondaire correspond à un fragment de l’ion précurseur et que les arborescences (autres branches connectées à des classes positionnées à une distance inférieure de celle du fragment considéré) connectées à cette classe secondaire définissent les composés chimiques de ce fragment. Par conséquent, les branches verticales finales (les branches les plus basses, connectées à aucune classe inférieure) illustrent les ratios m/z de chaque composé chimique des ions fragment de l’ion précurseur considéré. Ainsi, grâce à ce dendrogramme, on peut directement visualiser les ratios m/z de chaque composé chimique des ions fragments de l’ion précurseur de la classe. Ainsi, après avoir obtenu ce dendrogramme, l’unité de traitement 120 détermine les ions précurseurs et les fragments associés à chaque ion précurseur en exploitant les différentes branches et classes du dendrogrammes, les distances séparant les classes ainsi que les ratios m/z donnés à la distance égale à zéro (ordonnée nulle). Le procédé 1000 comprend ensuite étape de reconstruction 1070 du spectre de masse individuel de chaque ion précurseur déterminé et des fragments associés à la suite de l’étape de détermination 1060. En pratique, l’unité de traitement 120 utilise les données extraites de la méthode de classification pour reconstruire le spectre de masse de chaque ion précurseur, notamment les ratios m/z regroupés dans une même classe. Ainsi, pour chaque ion précurseur déterminé à l’étape précédente, l’unité de traitement 120 récupère chaque ratio m/z positionné à la distance minimale (égale à zéro), et associe à ce ratio une intensité (i.e. une valeur d’abondance). Cette intensité peut être calculée à partir de la série de valeur d’abondance correspondant à ce ratio, par exemple en calculant la valeur d’abondance moyenne de cette série de valeur d’abondance) ou directement à partir du spectre moyen en sélectionnant le ratio m/z concerné sur le spectre moyen. L’unité de traitement peut donc construire un pic sur le spectre de masse de l’ion précurseur à chaque ratio m/z déterminé et lui attribuer une intensité correspondante. Un tel spectre de masse reconstruit correspond à un spectre de masse tandem de l’ion précurseur déterminé. Ainsi, avec le procédé 1000, il est possible de reconstruire le spectre de masse tandem de chaque ion précurseur déterminé dans l’échantillon utilisé en utilisant des spectres de masses acquis à partir d’un dispositif de spectroscopie de masse simple, c’est-à-dire sans utiliser un dispositif de spectroscopie de masse tandem. Optionnellement dans l’exemple considéré, le procédé 1000 comprend une vérification de la reconstruction 1080 comprenant une comparaison entre chaque spectre de masse individuel reconstruit et le spectre de masse moyen obtenu à partir de la pluralité de spectres de masse (comme décrit ci-dessus). Une telle action permet de vérifier que les fragments associés à ce ou ces ions précurseurs existent, ce qui améliore la fiabilité et la précision de l’étape de reconstruction 1070. La et la illustrent chacune un spectre de masse individuel d’un des deux ions précurseurs déterminés à l’étape précédente. Cette comprend un premier spectre de masse 701 d’un premier ion précurseur déterminé (ici celui correspondant à l’ion Mélittine), et la un deuxième spectre de masse 702 d’un deuxième ion précurseur déterminé (ici celui correspondant à l’ion de la substance P). De manière optionnelle, ces spectres de masse individuels 701, 702 peuvent comparés avec le spectre de masse moyen illustré en pour vérifier que la combinaison des spectres de masse individuels 701 et 702 comprend tous les pics du spectre de masse moyen déterminé précédemment. Ce qui est le cas dans cet exemple. Cela peut être réalisé à la suite de la reconstruction, dans l’étape de reconstruction 1070 (étape 1071). En alternative, l’étape de détermination 1060 peut utiliser un autre algorithme de regroupement (appelé premier algorithme de classification). De manière similaire à l’étape de reconstruction précédente, cet autre algorithme de classification est appliqué individuellement à chaque carte de corrélation. Dans cet exemple, l’unité de traitement 120 utilise comme algorithme de classification, l’algorithme T-SNE. Typiquement, les données d’entrées utilisées par cet algorithme sont similaires à celles utilisées par l’algorithme de classification hiérarchique (premier algorithme de classification) décrit ci-dessus. La illustre une carte en deux dimensions fournie par l’algorithme T-SNE. Cette carte comprend une multitude de points représentés sur la carte (un plan). Chaque point est associé à un ratio m/z. Cet algorithme est souvent utilisé lorsque l’échantillon ionisé comprend un nombre de précurseurs supérieurs ou égaux à 2 et/ou lorsqu’il y a une forte probabilité qu’un ion fragment soit commun à au moins deux ions précurseurs du mélange ionisé. Les données de sortie sont une liste de pair de coordonnées (x,y) pour chaque label (ion). Ces coordonnées permettent d’avoir une visualisation spatiale des différents groupes mis en évidence. Ainsi, l’algorithme T-SNE permet d’obtenir une visualisation spatiale des ions précurseurs et des ions fragments du mélange ionisé. Il est aussi couramment combiné avec un autre algorithme de regroupement qui pend dans ce cas-ci en entrée la carte obtenue par l’algorithme t-SNE. Dans un exemple, l’algorithme t-SNE est combiné avec un algorithme des k-moyennes. La illustre l’utilisation de ces deux algorithmes successivement. On voit que sur la carte obtenue par l’algorithme t-SNR, deux groupe G1 et G2 (visible par les pointillés) comprenant chacun des points de la carte associé à un ratio m/z. Tous les points compris dans le groupe G1 correspondent aux ions fragments d’un des ions précurseurs du mélange ionisé (ici l’ion précurseur de Mélittine) et tous les points compris dans le groupe G2 correspondent aux ions fragments d’un autre ion précurseur du mélange ionisé (ici l’ion précurseur de la substance P). Ces deux groupes G1 et G2 peuvent aussi être séparés par une droite D1 déterminée par l’algorithme des k moyennes. Il est ensuite possible d’associer à chaque point (un ratio m/z donné) une valeur d’abondance (i.e. intensité). Cette valeur d’abondance est déterminée comme précédemment (dans le cas de l’algorithme de classification hiérarchique) à partir du spectre de masse moyen ou de la série de valeur d’abondance associé à ce ratio m/z). Le procédé 1000 peut aussi combiner plusieurs méthodes de regroupement pour améliorer la précision de la reconstruction. A titre d’exemple, le procédé 1000 peut utiliser un algorithme de classification ascendante hiérarchique et ensuite un algorithme t-SNE combiné avec un algorithme des k-moyennes. Combiner ces méthodes peut permettre de vérifier et/ou de compléter le ou les spectres de masse reconstruits, notamment quand plusieurs ions précurseurs comprennent des ions fragments proches en ratio m/z. Après avoir reconstruit le spectre de masse individuel de chaque ion précurseur détecté, le procédé peut comprendre, de manière optionnelle, une étape d’analyse 1090 du spectre de masse individuel de l’ion précurseur déterminé et des ions fragments associés pour caractériser la composition chimique de l’ion précurseur déterminé et la composition chimique des ions fragments associés à l’ion précurseur considéré. En effet, après l’étape de reconstruction (et après l’étape de vérification si présente dans le procédé 1000), la composition chimique de l’ion précurseur et des différents fragments de l’ion précurseur sont inconnues (l’étape de reconstruction fournit un spectre avec des ratio m/z et des valeurs d’abondance associées à chaque ratio m/z). A cet effet, l’étape d’analyse 1090 permet de retrouver la composition chimique des fragments et de l’ion précurseur de chaque spectre de masse individuel déterminé. Cela peut typiquement réalisé par des techniques connues, en utilisant une base de données comprenant des spectres de masse de référence (connus) et en comparant chaque spectre de masse déterminé par le procédé 1000 aux spectres de masse de référence. Procédé de reconstruction d’un spectre de masse, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition (1010) d’une pluralité de spectres de masse mesurés sur un échantillon ionisé comprenant au moins un ion précurseur et des ions fragments, - détermination (1020) d’une pluralité de séries de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé à partir de la pluralité de spectres de masse, chaque série de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé étant déterminée à partir de la pluralité de spectres de masse, chaque série de valeurs d’abondance comprenant N valeurs d’abondance où N est un nombre entier supérieur ou égal à deux ; - arrangement (1030) de la pluralité de séries de valeurs d’abondance en paires de séries de valeurs d’abondance, chaque paire de séries de valeurs d’abondance comprenant une première série de valeurs d’abondance et une deuxième série de valeurs d’abondance, - pour chaque paire de séries de valeurs d’abondance, calcul (1040) d’un score de correspondance entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, de façon à obtenir des scores de correspondance pour toutes les paires de séries de valeurs d’abondance, les scores de correspondance fournissant une carte de score de correspondance entre toutes les paires de séries de valeurs d’abondance, - détermination (1060), en fonction d’un ratio masse sur charge, d’au moins un ion précurseur et des ions fragments associés à chaque ion précurseur déterminé, par application d’une méthode de regroupement à la carte de score de correspondance calculée, - reconstruction (1070) d’un spectre de masse individuel de chaque ion précurseur déterminé et de chacun des ions fragment associés à partir de la carte de score de correspondance. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’étape de détermination d’une série de valeurs d’abondance comprend la détermination d’une série de plages de valeurs de ratio de masse sur charge pour la pluralité de spectres de masse mesurés de taille NxM avec M un entier supérieur à 1, et pour chaque spectre de masse de la pluralité de spectres de masse, une étape d’intégration de valeurs d’abondance appartenant à une même plage de valeurs de ratio masse sur charge du spectre de masse considéré, pour fournir, pour chaque plage de valeurs de ratio masse sur charge du spectre considéré, une valeur d’abondance intégrée associée à un ratio masse sur charge, les valeurs d’abondance intégrées sur la série de plages de valeurs de ratio de masse sur charge formant une série de valeurs d’abondance de l’échantillon ionisé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel le score de correspondance est basé sur au moins un des éléments suivants : - une information mutuelle entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance, ladite information mutuelle étant basée sur une entropie de la première série de valeurs d’abondance et sur une entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance ; et/ou - une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, pour l’information mutuelle, l’entropie de la première série de valeurs d’abondance est une entropie normalisée par un premier paramètre d’invariance fonction d’une première valeur médiane déterminée sur cette première série de valeurs d’abondance et l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance est une entropie normalisée par un deuxième paramètre d’invariance fonction d’une deuxième valeur médiane déterminée sur cette deuxième série de valeurs d’abondance . Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 4, dans lequel, le score de correspondance étant basé sur une information mutuelle, le procédé comprend une étape d’estimation de l’entropie de la première série de valeurs d’abondance et une étape d’estimation de l’entropie de la deuxième série de valeurs d’abondance en utilisant un algorithme des k plus proches voisins. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’algorithme des k plus proches voisins est appliqué à un seul voisin. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel lorsque au moins deux scores de correspondance basés sur deux éléments différents sont calculés à l’étape de calcul, plusieurs cartes de score sont fournies à la suite de l’étape de calcul, ledit procédé comprenant en outre, pour chaque carte de score, une étape de filtrage (1050) de ladite carte de score en fonction d’un contraste de la carte de score considérée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, comprenant en outre une étape de traitement (1062) de la carte de score avant application de la méthode de regroupement, ladite étape de traitement utilisant au moins un des algorithmes suivants : - algorithme de standardisation, - algorithme de traitement des éléments diagonaux de la carte de score, - application d’une fonction carrée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la carte de score est une matrice à deux dimensions, la méthode de regroupement déterminant l’au moins un ion précurseur et ses ions fragments associés à partir des scores de correspondance situés en dehors d’une diagonale de la carte de score. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel la méthode de regroupement utilise au moins un algorithme d’apprentissage non supervisé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel la méthode de regroupement est basée sur au moins un des algorithmes suivants : - un algorithme de classification ascendante hiérarchique, - un algorithme des k plus proches voisins, - un algorithme des k-moyennes, - un algorithme d’incorporation des voisins à distribution stochastique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, comprenant en outre, après l’étape de reconstruction (1070), une étape d’analyse (1090) du spectre de masse individuel de l’ion précurseur déterminé et des ions fragments associés pour caractériser la composition chimique de l’ion précurseur déterminé et la composition chimique des ions fragments associés à l’ion précurseur considéré. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel le procédé comprend une étape de traitement (1015) des spectres de masse acquis comprenant au moins un des calculs suivants : - un filtrage du spectre de masse considéré par un noyau gaussien ou normal, - une normalisation du spectre de masse considéré, - un lissage du spectre de masse considéré, - un retour à la ligne de base. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, dans lequel le procédé comprend une étape de traitement (1025) des séries de valeurs d’abondance comprenant au moins un des calculs suivants : - une filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par une filtre de Kalman; - un filtrage de la série de valeurs d’abondance donnée par un filtre de Fourier, - un filtrage par moyenne glissante de la série de valeurs d’abondance donnée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 14 comprenant une étape d'acquisition comprimée pour réduire le nombre d’acquisition.