Brevet FR3152885A1 — publié le 20250314

L’invention concerne un procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique mis en œuvre par ordinateur pour la comparaison d’un premier échantillon biologique (X1) ayant subi un traitement et d’un échantillon de contrôle, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : (E1) réception de données relatives à des protéines présentes dans chaque échantillon biologique, comprenant des valeurs relatives au taux d’expression des protéines dans chaque échantillon ; (E2) regroupement des données en groupes contenant les données relatives aux protéines présentes dans chaque échantillon et impliquées dans un même processus biologique ; (E3) calcul, à partir des valeurs relatives aux taux d’expression, de valeurs comparatives des taux d’expression du premier échantillon à l’échantillon de contrôle ; (E4) génération d’un rapport d’analyse protéomique comportant un premier graphique indiquant un processus biologique et un élément graphique indiquant ladite valeur comparative de ce processus biologique. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé de génération de rapports d'analyse protéomique comparatifs à partir de multiples échantillons biologiques mis en œuvre par ordinateur La présente invention concerne le domaine technique de l'analyse protéomique. Plus précisément, elle se rapporte à des méthodes automatisées de traitement, de comparaison et de visualisation des données protéomiques issues de plusieurs échantillons biologiques. Introduction Dans le domaine ci-dessus, il est connu d'utiliser des techniques avancées comme la spectrométrie de masse pour obtenir des données protéomiques détaillées. Ces techniques ont permis d'identifier et de quantifier des milliers de protéines présentes dans des échantillons biologiques, offrant ainsi une vue d'ensemble des processus cellulaires et des voies métaboliques. Cependant, malgré la richesse des données obtenues, leur interprétation et leur analyse restent un défi majeur. Les méthodes traditionnelles se sont souvent appuyées sur des analyses manuelles ou semi-automatisées, nécessitant une expertise significative et étant sujettes à des erreurs humaines. De plus, la comparaison des profils protéomiques entre différents échantillons, tels que des échantillons traités et des échantillons témoins, a souvent été réalisée sans outils de visualisation efficaces. Les chercheurs se sont retrouvés submergés par la quantité de données, rendant difficile la détection de tendances ou de motifs significatifs. Les méthodes antérieures ne fournissaient pas non plus de moyens efficaces pour regrouper les protéines en fonction de leurs fonctions biologiques ou de leurs voies métaboliques, ce qui aurait pu faciliter l'interprétation. En outre, bien que l'état de l'art ait reconnu l'importance de comparer les taux d'expression protéique à un échantillon de contrôle, il n'a pas fourni de méthodes systématiques pour le faire de manière automatisée. Les chercheurs devaient souvent recourir à des logiciels tiers ou à des algorithmes maison pour effectuer ces comparaisons, ce qui pouvait introduire des incohérences et des erreurs. En somme, dans le domaine de l'analyse protéomique, il existe un vide en ce qui concerne l'analyse automatisée, la comparaison et la visualisation de ces données de manière cohérente et efficace. Ce manque a entravé la capacité des chercheurs à tirer des conclusions précises et à avancer rapidement dans leurs études. Description détaillée Il existe donc un besoin pour une solution automatisée et intégrée capable de traiter, comparer et visualiser efficacement les données protéomiques issues de plusieurs échantillons, d'identifier des processus biologiques spécifiques en regroupant des protéines fonctionnellement liées, et de présenter ces informations sous une forme visuelle synthétique et compréhensible, tout en éliminant les inconvénients et les limitations associés aux méthodes traditionnelles de l'état de l'art. L’invention se place en ce contexte et cherche à résoudre les inconvénients précités, en proposant un procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique mis en œuvre par ordinateur pour la comparaison de deux échantillons biologiques, dont le premier échantillon biologique ayant subi un traitement et le deuxième échantillon biologique étant un échantillon de contrôle, le procédé comporte les étapes suivantes : une étape de réception de données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique, comprenant : pour chaque protéine de ladite pluralité de protéines, un identifiant de ladite protéine et au moins une valeur relative au taux d’expression de cette protéine dans chaque échantillon ; une étape de regroupement des données en groupes de données à l’aide d’au moins une base de données contenant une liste de protéines, chacune associée à un identifiant et à une voie métabolique liée à un processus biologique ; chaque groupe de données contenant les données relatives aux protéines présentes dans chaque échantillon biologique et impliquées dans un même processus biologique ; pour chaque groupe de données, une étape de calcul, à partir des valeurs relatives au taux d’expression, d’au moins une valeur comparative des taux d’expression des protéines de ce groupe dans le premier échantillon par rapport aux taux d’expression des protéines de ce groupe dans l’échantillon de contrôle ; une étape de génération d’un rapport d’analyse protéomique comportant au moins un premier graphique indiquant au moins un processus biologique associé à un groupe de données et, pour chaque processus biologique indiqué sur ce graphique, au moins un élément graphique indiquant ladite valeur comparative obtenue pour le groupe de données associé à ce processus biologique. Avantageusement, le procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique mis en œuvre par ordinateur pour la comparaison de deux échantillons biologiques permet une analyse précise et automatisée des différences protéomiques entre au moins un échantillon traité et un échantillon de contrôle, l’échantillon de contrôle pouvant être un échantillon de même nature que l’échantillon traité mais n’ayant subi aucun traitement, l’échantillon de contrôle étant alors appelé échantillon non traité, ou ayant subi un traitement neutre, l’échantillon de contrôle étant alors appelé véhicule. La première étape de réception de données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique offre une vue complète des protéines exprimées, facilitant ainsi une comparaison détaillée. Cela est particulièrement utile pour identifier les variations subtiles dans l'expression protéique qui pourraient être la conséquence d'un traitement. Pour chaque protéine présente et pour chaque échantillon est indiquée une ladite valeur relative au taux d’expression de cette protéine dans chaque échantillon. Cette valeur est par exemple déterminée à partir d’un comptage des peptides composant cette protéine dans l’échantillon. Dans le cas où une protéine est détectée sans que son taux d’expression puisse être déterminé, ladite valeur pourra être estimée à partir d’une valeur de limite de détection du système employé pour générer lesdites données reçues. Cette valeur pourra être une valeur relative, comme un rapport entre le taux d’expression de cette protéine dans le premier échantillon, ou la moyenne des taux d’expression de cette protéine dans les premiers échantillons d’un même groupe d’échantillons ayant subi un même traitement, et le taux d’expression de cette protéine dans le deuxième échantillon, ou la moyenne des taux d’expression de cette protéine dans les deuxièmes échantillons d’un même groupe d’échantillons de contrôle. De façon alternative ou cumulative, cette valeur pourra être une valeur absolue, comme le taux d’expression de cette protéine dans le premier échantillon, ou la moyenne des taux d’expression de cette protéine dans les premiers échantillons d’un même groupe d’échantillons ayant subi un même traitement. L’étape de regroupement des données en groupes de données à l’aide d’une base de données contenant une liste de protéines associées à des voies métaboliques spécifiques permet de contextualiser les variations d'expression protéique dans le cadre de processus biologiques plus larges. Cela offre un avantage majeur en permettant aux utilisateurs de comprendre non seulement quelles protéines sont affectées par un traitement, mais aussi comment ces changements peuvent influencer des voies métaboliques entières. L’étape de calcul d’une valeur comparative des taux d’expression pour chaque groupe de données fournit une mesure quantitative des différences entre les échantillons. Cela permet une évaluation objective des effets d'un traitement sur l'expression protéique, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées sur la pertinence ou l'efficacité d'un traitement. Enfin, l’étape de génération d’un rapport d’analyse protéomique avec un graphique indiquant les processus biologiques et les valeurs comparatives associées rend les résultats facilement accessibles et compréhensibles. Il est alors aisé de rapidement identifier les processus biologiques les plus affectés par un traitement, ce qui est essentiel pour la prise de décision et la planification d'études futures. Au cours de cette étape, une spectrométrie de masse est utilisée pour détecter les peptides présents dans chaque échantillon biologique. Ces peptides détectés servent ensuite de marqueurs pour identifier les protéines correspondantes. Chaque protéine est identifiée en associant les peptides détectés à une base de données contenant une liste de protéines, chacune associée à un identifiant unique. Une fois les protéines identifiées, les abondances ratio sont calculées. Ces ratios représentent le rapport quantitatif entre les protéines présentes dans les deux échantillons biologiques comparés. Si plusieurs échantillons avec le même traitement et plusieurs échantillons de contrôle sont présents, la moyenne des log2 des rapports des moyennes des taux d'expression des premiers sur la moyenne des taux d'expression des seconds est calculée. Cette valeur comparative des taux d'expression permet d'obtenir une mesure standardisée de la variation d'expression protéique entre les échantillons. Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé culmine avec une étape consacrée à la sauvegarde et à la diffusion du rapport d'analyse protéomique généré. Dans cette phase finale, plusieurs actions peuvent être entreprises simultanément ou séquentiellement. Premièrement, le rapport est sauvegardé sous une forme numérique. Cette sauvegarde garantit que toutes les données et analyses précieuses sont conservées pour une consultation ultérieure, une révision ou une analyse plus approfondie. Deuxièmement, le rapport peut être transmis à un terminal numérique distant. La transmission à distance assure une diffusion rapide et efficace des informations, permettant des discussions, des évaluations ou des prises de décision en temps réel. Enfin, il est également envisageable d'imprimer le rapport sur un support papier. Bien que nous vivions à l'ère numérique, la disponibilité d'une version papier peut s'avérer précieuse pour des présentations, des réunions ou simplement pour ceux qui préfèrent une lecture tangible. L'impression offre une flexibilité supplémentaire dans la manière dont les informations peuvent être consultées et partagées. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « abondance ratio » le rapport quantitatif entre les protéines présentes dans deux échantillons biologiques distincts. Cette mesure est souvent exprimée en termes logarithmiques, en particulier en utilisant le Log2, pour faciliter la comparaison et l'interprétation des variations d'expression protéique entre les échantillons. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « spectrométrie de masse » une technique analytique permettant d'identifier et de quantifier les molécules en fonction de leur masse et de leur charge. Elle est couramment utilisée pour détecter et identifier les peptides et les protéines dans les échantillons biologiques, fournissant ainsi des informations essentielles pour l'analyse protéomique. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « identifiant unique » un code ou une séquence spécifique attribuée à chaque protéine listée dans une base de données. Cet identifiant permet de distinguer et de retracer chaque protéine de manière univoque, facilitant ainsi son analyse et sa comparaison dans différents échantillons. Dans le contexte de la présente invention, on entend par « voie métabolique » une série d'interactions chimiques se produisant au sein d'une cellule, impliquant généralement plusieurs protéines et autres molécules, pour convertir une substance en une autre ou un signal en un autre. Ces voies sont essentielles pour comprendre les processus biologiques et les dysfonctionnements potentiels associés à certaines maladies ou conditions. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, le procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique comporte une étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse sur au moins deux échantillons biologiques pour générer lesdites données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique. Avantageusement, l'intégration d'une étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse sur les deux échantillons biologiques enrichit considérablement le procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique. La spectrométrie de masse est une technique puissante et précise pour identifier et quantifier les protéines dans un échantillon biologique. En utilisant cette méthode pour générer les données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon, le procédé garantit une détection et une quantification fiables des protéines et/ou des peptides, même à des concentrations très faibles. En procédant ainsi, il est possible d'obtenir des données protéomiques de haute qualité, ce qui est essentiel pour une comparaison précise entre les échantillons. De plus, la spectrométrie de masse peut détecter des modifications post-traductionnelles, notamment celles induites par des enzymes, et des isoformes de protéines induites par l’épissage alternatif, offrant ainsi une vue plus complète et détaillée de la protéomique des échantillons. En conséquence, les résultats obtenus sont non seulement quantitatifs mais aussi qualitatifs, permettant une meilleure compréhension des changements protéomiques entre les échantillons traités et de contrôle. En variante, au lieu d'utiliser exclusivement la spectrométrie de masse pour générer les données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique, d'autres techniques protéomiques pourront être employées. Par exemple, la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse pourra être utilisée de sorte à que les peptides issus de l’hydrolyse enzymatique des protéines soient dans un premier temps séparés par chromatographie liquide en phase inverse selon leur hydrophobicité et ainsi séparer et identifier des protéines complexes, assurant une meilleure quantification des protéines. Si on le souhaite, en complément de la spectrométrie de masse, la microscopie à fluorescence pourra être utilisée pour visualiser l'emplacement et l'abondance de protéines spécifiques dans des échantillons biologiques, fournissant ainsi des informations contextuelles sur la localisation cellulaire des protéines. En alternative, la protéomique basée sur des puces à protéines pourra être mise en œuvre, permettant de détecter les interactions moléculaires avec d’autres protéines, peptides, acides nucléiques et d’autres structures. Cette approche est particulièrement utile pour des études à haut débit où de nombreux échantillons doivent être analysés rapidement. Avantageusement, on pourra avoir recours à des techniques telles que la spectrométrie de masse à ionisation par électrospray ou la spectrométrie de masse MALDI-TOF notamment en vue d’analyser des modifications chimiques des protéines. Dans un mode de réalisation de l’invention, à chaque protéine listée dans la base de données est associée à un identifiant unique ; de plus, l’étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse comporte la détection de peptides présents dans chaque échantillon biologique, l’identification de protéines présentes dans chaque échantillon biologique à partir des peptides identifiés et l’association à chaque protéine identifiée de l’un desdits identifiants uniques. Avantageusement, l'association à chaque protéine listée dans la base de données d'un identifiant unique simplifie considérablement le processus d'identification et de comparaison des protéines entre différents échantillons biologiques. Ledit identifiant unique garantit que chaque protéine soit clairement reconnue, évitant ainsi les ambiguïtés ou les confusions qui pourraient survenir lors de l'analyse des données. Cela facilite également l'intégration et la comparaison des données entre différentes études ou expériences, car chaque protéine est clairement et uniformément identifiée. L'étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse, qui comporte la détection de peptides présents dans chaque échantillon biologique, offre une précision accrue dans l'identification des protéines. En se concentrant d'abord sur les peptides, la méthode permet une détection plus sensible des protéines, y compris celles présentes en faibles quantités. De plus, l'identification de protéines à partir des peptides détectés assure que les protéines sont identifiées sur la base de leurs constituants élémentaires, augmentant ainsi la fiabilité de l'identification. L'association à chaque protéine identifiée de l'un desdits identifiants uniques renforce d’avantage la précision et l'efficacité du processus. Une fois qu'une protéine est identifiée à partir de ses peptides, elle est immédiatement associée à son identifiant unique, l'identifiant unique sert de référence universelle pour chaque protéine, garantissant ainsi une traçabilité claire et une organisation efficace des données. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, les données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique comprennent, pour chaque protéine identifiée et quelle que soit la méthode d’identification et d’assignation de peptides, le nombre de peptides détectés qui lui sont associés. Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comporte une étape de filtrage, préalable à l’étape de regroupement, dans laquelle les données relatives aux protéines présentes dans chaque échantillon biologique et comportant un seul peptide unique sont supprimées desdites données. Avantageusement, l'inclusion des données relatives au nombre de peptides détectés et composant chaque protéine identifiée permet de garantir un degré de précision élevé de l'analyse, quelle que soit la méthode choisie. En connaissant le nombre de peptides qui composent une protéine spécifique, il est possible d’avoir une meilleure idée de la couverture et de la confiance de l'identification de cette protéine. Cela peut aider à distinguer entre des protéines similaires et à confirmer l'identification de protéines moins abondantes ou de protéines qui pourraient être difficiles à détecter. L'étape de filtrage, préalable à l’étape de regroupement, où les données associées à chaque protéine comportant un peptide unique sont supprimées, est particulièrement avantageuse pour améliorer la fiabilité de l'analyse. Les protéines identifiées par un seul peptide peuvent souvent être considérées comme des identifications moins fiables ou potentiellement erronées. En éliminant ces données, le procédé garantit que seules les protéines identifiées avec un degré de confiance plus élevée sont prises en compte dans l'analyse finale. Cela réduit le risque d'erreurs ou de fausses identifications, assurant ainsi que le rapport d’analyse protéomique est basé sur des données robustes et fiables. Si on le souhaite, au lieu de simplement supprimer les données relatives aux protéines comportant un seul peptide, une étape de validation pourra être intégrée. Ladite étape de validation pourra utiliser d'autres techniques ou méthodes pour confirmer l'identification de ces protéines, comme des analyses complémentaires ou des techniques de validation bio-informatique. Cela permettrait notamment de s'assurer que certaines protéines rares ou moins abondantes, mais néanmoins pertinentes, ne sont pas écartées prématurément. De plus, en complément du filtrage basé sur le nombre de peptides, d'autres critères pourraient être utilisés pour améliorer la qualité des données. Par exemple, un seuil basé sur l'intensité du signal ou la qualité du spectre pourra être appliqué pour éliminer les identifications de protéines avec des signaux faibles ou de mauvaise qualité. En alternative à la simple comptabilisation du nombre de peptides composant chaque protéine, une analyse plus approfondie des motifs peptidiques ou des séquences spécifiques pourra être réalisée. Cette analyse pourra fournir des informations supplémentaires sur les modifications post-traductionnelles ou les isoformes de protéines, en vue d’une analyse plus détaillée de la composition protéique de chaque échantillon. Avantageusement, un système d'apprentissage automatique pourra être intégré pour identifier et éliminer les faux positifs ou pour reconnaître des motifs récurrents dans les données, améliorant ainsi la précision et la fiabilité de l'analyse protéomique. Dans un mode de réalisation de l’invention, alternatif ou cumulatif, l’étape de regroupement des données en groupes de données comporte une étape d’identification, à l’aide d’au moins une base de données contenant une liste de protéines chacune associée à un identifiant et à au moins une interaction avec une autre protéine de cette liste, ladite interaction étant impliquée dans au moins une voie métabolique liée à un processus biologique, des interactions des protéines présentes dans chaque échantillon biologique entre elles, et une étape de génération desdits groupe de données à partir desdites interactions identifiées. Avantageusement, l'intégration de l'étape d'identification des interactions des protéines présentes dans chaque échantillon biologique entre elles enrichit considérablement la profondeur de l'analyse protéomique. En identifiant ces interactions, le procédé ne se limite pas à une simple liste de protéines présentes, mais offre également un aperçu des réseaux fonctionnels et des voies métaboliques actifs dans l'échantillon. Cela permet une compréhension globale de l'état biologique de l'échantillon en mettant en évidence le fonctionnement conjoint des protéines exprimées. L'utilisation d'au moins une base de données contenant une liste de protéines, chacune associée à un identifiant et à au moins une interaction avec une autre protéine, facilite cette identification. En s'appuyant sur des bases de données établies, le procédé peut rapidement et efficacement identifier des interactions protéiques pertinentes, en s'appuyant sur des connaissances préexistantes. En procédant ainsi, le procédé identifie les interactions impliquées dans au moins une voie métabolique liée à un processus biologique pertinentes, permettant de comprendre les implications fonctionnelles des données protéomiques. Enfin, l'étape de génération des groupes de données à partir des interactions identifiées organise efficacement l'information, rendant les résultats plus accessibles et compréhensibles. En regroupant les données en fonction des interactions et des voies métaboliques, le rapport d'analyse protéomique fournit une vue structurée des réseaux protéiques actifs dans l'échantillon. Dans un mode de réalisation de l’invention, le rapport d’analyse protéomique généré comporte au moins un autre graphique indiquant une pluralité de processus biologiques chacun associé à l’un des groupes de données et comportant, pour chaque processus biologique indiqué et pour chaque protéine présentes dans chaque échantillon biologique et impliquée dans ce processus biologique, un élément graphique indiquant ladite valeur relative au taux d’expression de cette protéine, les éléments graphiques étant reliés entre eux pour former un réseau dont les nœuds sont ces éléments graphiques et les lignes indiquent les interactions des protéines représentées par ces éléments graphiques entre elles. Avantageusement, la présentation du rapport d’analyse protéomique sous forme d'un graphique indiquant une pluralité de processus biologiques offre une visualisation intuitive et compréhensible des interactions protéiques et de leur implication dans divers processus biologiques. Cette représentation graphique facilite la compréhension des relations complexes entre les protéines et permet de rapidement identifier les voies métaboliques et les processus biologiques pertinents. L'ajout d'un élément graphique indiquant la valeur relative au taux d’expression de chaque protéine pour chaque processus biologique renforce la richesse des informations fournies. En visualisant directement les variations d'expression pour chaque protéine au sein d'un processus, il devient possible d’identifier les protéines clés qui peuvent être régulées ou affectées dans un contexte donné. La création d'un réseau où les éléments graphiques sont reliés entre eux pour indiquer les interactions des protéines est particulièrement avantageuse. Ce réseau offre une vue d'ensemble des relations protéiques, permettant de comprendre comment les protéines interagissent et coopèrent au sein de voies métaboliques spécifiques. Les nœuds et les lignes du réseau fournissent une représentation visuelle claire des interactions protéiques, facilitant ainsi l'identification des protéines centrales ou des hubs qui peuvent jouer un rôle crucial dans un processus biologique. En procédant ainsi, cette approche graphique et réseau du rapport d’analyse protéomique garantit une combinaison d'informations quantitatives et relationnelles, permettant une analyse et une interprétation claire des données protéomiques. Dans un mode de réalisation de l’invention, la valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données est calculée à partir de la moyenne des rapports entre les valeurs relatives aux taux d’expression des protéines dudit groupe dans le premier échantillon et les valeurs relatives aux taux d’expression des protéines dudit groupe dans le deuxième échantillon. Avantageusement, le calcul de la valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données à partir de la moyenne des rapports offre une méthode standardisée et robuste pour évaluer les différences d'expression protéique entre les échantillons. En utilisant la moyenne des rapports entre les valeurs relatives aux taux d’expression des protéines du premier échantillon et du deuxième échantillon, le procédé garantit que chaque protéine contribue équitablement à la valeur comparative globale, évitant ainsi les biais potentiels qui pourraient résulter de protéines extrêmement abondantes ou rares. En procédant ainsi, il est possible de minimiser l'impact des variations extrêmes ou des valeurs aberrantes, car la moyenne des rapports tend à être moins sensible aux fluctuations individuelles que d'autres mesures. Cela rend la valeur comparative plus représentative de l'ensemble du groupe de données, offrant ainsi une vue plus équilibrée des différences d'expression protéique entre les échantillons. De plus, en se basant sur la moyenne des rapports, le procédé facilite la comparaison entre différents groupes de données ou différentes études. Permettant de rapidement et facilement comparer les valeurs comparatives de différents groupes ou échantillons, car ils sont assurés que chaque valeur a été calculée de la même manière standardisée. Cela facilite la prise de décision et l'interprétation des résultats, en particulier dans des études à grande échelle ou des méta-analyses. Dans le contexte de cette invention, l'analyse protéomique nécessite souvent une évaluation comparative des taux d'expression protéique entre différents échantillons. Une méthode couramment utilisée pour quantifier ces différences est le calcul des abondances ratio. Cette méthode consiste à prendre la moyenne des logarithmes à base 2 (Log2) des rapports des taux d'expression. Cette transformation logarithmique permet d'obtenir une distribution symétrique des ratios, facilitant ainsi les analyses statistiques ultérieures. Lorsque plusieurs échantillons ont subi le même traitement et qu'il existe plusieurs échantillons de contrôle, une approche plus raffinée est adoptée. Dans ce cas, la moyenne des Log2 des rapports est calculée en prenant la moyenne des taux d'expression des échantillons traités et en la divisant par la moyenne des taux d'expression des échantillons de contrôle. Cette méthode offre une meilleure précision, car elle tient compte des variations intra-groupe et permet une comparaison plus robuste entre les échantillons traités et les échantillons de contrôle. Une variante envisagée dans le contexte de cette invention est l'utilisation des abondances groupées. Plutôt que de se concentrer sur les ratios, cette méthode se base sur la moyenne des taux d'expression des échantillons de même type. Cette approche peut être particulièrement utile lorsque les variations intra-groupe sont faibles et que l'objectif est d'obtenir une vue d'ensemble des tendances générales des taux d'expression. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, la valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données est calculée en multipliant ladite moyenne des rapports par le rapport entre le nombre de protéines dudit groupe de données et le nombre total de protéines présentes dans chaque échantillon biologique. Avantageusement, la valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données pourra être obtenue en multipliant la moyenne des rapports par le rapport entre le nombre de protéines du groupe de données et le nombre total de protéines présentes dans chaque échantillon biologique introduit une dimension de pondération. Cette pondération permet de tenir compte de la représentativité relative d'un groupe de protéines par rapport à l'ensemble de l'échantillon. En variante, la valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données peut être calculée en multipliant ladite moyenne des rapports par le rapport entre le nombre de protéines dudit groupe de données et le nombre total de protéines pouvant être fonctionnellement impliquées dans le ou les processus biologiques associé au groupe de données. En intégrant cette pondération, le procédé assure que les groupes de protéines plus importants ou plus représentatifs ont un impact proportionnellement plus grand sur la valeur comparative. Cela est particulièrement avantageux pour éviter que des groupes de protéines plus petits ou moins représentatifs n'exercent une influence disproportionnée sur les résultats. Cela garantit que la valeur comparative reflète de manière plus précise l'importance relative de chaque groupe de protéines dans l'échantillon global. De plus, cette méthode de calcul offre une normalisation qui facilite la comparaison entre différents échantillons ou études. En tenant compte à la fois de la moyenne des rapports d'expression et de la représentativité du groupe de protéines, le procédé fournit une métrique standardisée qui peut être utilisée pour comparer de manière cohérente les différences d'expression protéique entre différents échantillons ou contextes. En somme, cette approche pondérée améliore la robustesse et la pertinence de la valeur comparative, permettant une analyse protéomique plus précise et plus représentative des échantillons biologiques étudiés. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de calcul d’au moins une valeur comparative des taux d’expression comporte une sous étape de sélection des groupes de données à partir desdites valeurs comparatives calculées, et en ce que le premier graphique du rapport d’analyse protéomique généré indique seulement les processus biologiques associés aux groupes de données sélectionnés. Avantageusement, l'introduction de la sous-étape de sélection des groupes de données à partir des valeurs comparatives calculées permet une focalisation sur les informations les plus pertinentes. En sélectionnant spécifiquement les groupes de données basés sur leurs valeurs comparatives, le procédé garantit que seules les variations d'expression protéique les plus significatives ou pertinentes sont mises en avant. Cela évite de surcharger le rapport d'analyse avec des informations qui pourraient être moins pertinentes ou moins significatives pour l'étude en cours. Le fait que le premier graphique du rapport d’analyse protéomique généré indique seulement les processus biologiques associés aux groupes de données sélectionnés renforce cette focalisation. En présentant uniquement les processus biologiques les plus pertinents, le rapport devient plus lisible et plus facile à interpréter. Ainsi, il est possible de se focaliser sur les voies métaboliques et/ou les processus biologiques les plus affectés ou prépondérants entre les échantillons comparés. Cette approche sélective améliore également l'efficacité du rapport, en réduisant le temps et les efforts nécessaires pour analyser et interpréter les données. En se concentrant sur les informations les plus pertinentes, le procédé facilite la prise de décision rapide et éclairée, ce qui est particulièrement avantageux dans des contextes où le temps est essentiel, comme dans des diagnostics cliniques ou agricoles ou des études à haut débit. Dans un mode de réalisation cumulatif de l’invention, la sous-étape de sélection des groupes de données à partir des dites valeurs comparatives calculées comporte au moins une analyse statistique desdites valeurs comparatives calculées. Avantageusement, l'intégration d'une analyse statistique des valeurs comparatives calculées dans la sous-étape de sélection des groupes de données renforce la rigueur et la fiabilité du processus de sélection. En utilisant des méthodes statistiques, le procédé s'assure que les groupes de données sélectionnés sont non seulement pertinents, mais aussi significatifs d'un point de vue statistique. Cela minimise le risque d'inclure des variations d'expression protéique qui pourraient être dues au hasard ou à des variations mineures. L'analyse statistique offre également une méthode objective pour évaluer l'importance des différences d'expression protéique entre les échantillons. En se basant sur des critères statistiques, le procédé évite les biais potentiels ou les interprétations subjectives qui pourraient influencer la sélection des groupes de données. Cela garantit que le rapport d'analyse protéomique reflète fidèlement les véritables différences biologiques entre les échantillons. De plus, l'utilisation d'analyses statistiques permet une meilleure standardisation du procédé, de sorte que les groupes de données soient sélectionnés selon des critères uniformes et reproductibles, facilitant ainsi la comparaison entre différents rapports ou études. Cette standardisation est essentielle pour garantir la cohérence et la fiabilité des résultats, en particulier dans des études à grande échelle ou des méta-analyses. En somme, l'intégration d'une analyse statistique dans le processus de sélection des groupes de données améliore la précision, la fiabilité et la reproductibilité du rapport d'analyse protéomique, offrant ainsi une base solide pour l'interprétation et la prise de décision. En variante, au lieu de se limiter à une seule méthode d'analyse statistique, plusieurs techniques statistiques pourraient être employées simultanément ou de manière séquentielle pour évaluer les valeurs comparatives calculées. Par exemple, des tests non paramétriques pourraient être utilisés en complément des méthodes paramétriques pour s'assurer que les résultats ne sont pas biaisés par des distributions non normales des données. De plus, des méthodes d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle pourraient être intégrées pour compléter l'analyse statistique traditionnelle. Ces méthodes pourraient aider à identifier des motifs ou des tendances complexes dans les données qui pourraient ne pas être immédiatement évidents avec des techniques statistiques classiques. En alternative à la simple analyse des valeurs comparatives, une évaluation de la variance ou de la dispersion des données pourront également être effectuée afin d'identifier les groupes de données qui présentent une variabilité particulièrement élevée ou faible, offrant ainsi des insights supplémentaires sur la stabilité ou la fiabilité des mesures d'expression protéique. Enfin, pour renforcer la robustesse de la sélection, un système de validation croisée pourra être mis en place. En divisant les données en ensembles d'entraînement et de test, et en répétant l'analyse sur plusieurs sous-ensembles, on pourra s'assurer que les groupes de données sélectionnés sont réellement représentatifs et ne sont pas le résultat d'artefacts ou de biais dans un sous-ensemble particulier de données. Dans un mode de réalisation de l’invention, la sous-étape de sélection des groupes de données à partir des dites valeurs comparatives calculées comporte une analyse de variance. Avantageusement, l'intégration d'une analyse de variance (ANOVA) dans la sous-étape de sélection des groupes de données offre une méthode robuste et éprouvée pour évaluer les différences entre les valeurs comparatives calculées. L'ANOVA est spécifiquement conçue pour comparer les moyennes de plusieurs groupes, ce qui la rend particulièrement adaptée à l'évaluation des variations d'expression protéique entre différents échantillons biologiques. L'utilisation de l'ANOVA permet de déterminer si les différences observées entre les groupes de données sont statistiquement significatives. Cela offre une assurance supplémentaire que les variations identifiées ne sont pas simplement le résultat de variations aléatoires ou d'erreurs expérimentales, mais reflètent de véritables différences biologiques entre les échantillons. De plus, l'ANOVA fournit une mesure de la taille de l'effet, ce qui permet d'évaluer l'ampleur des différences entre les groupes. Cela est particulièrement utile pour déterminer si une différence, bien que statistiquement significative, est également biologiquement pertinente. En outre, l'ANOVA est capable de gérer des situations où plusieurs facteurs ou variables peuvent influencer l'expression protéique. Cela permet une analyse plus nuancée et détaillée des données, en tenant compte de multiples sources de variation. En somme, l'intégration de l'analyse de variance dans le processus de sélection des groupes de données renforce la rigueur et la précision de l'analyse, garantissant que les résultats sont à la fois statistiquement valides et biologiquement pertinents. En variante, au lieu de se limiter à une analyse de variance standard, une analyse de variance multivariée (MANOVA) pourra être employée, permettant d'évaluer simultanément l'effet de plusieurs variables indépendantes sur plusieurs variables dépendantes. Cela serait particulièrement utile si l'on souhaite étudier l'impact de plusieurs facteurs ou conditions sur une gamme de protéines ou de voies métaboliques. De plus, des techniques d'analyse de la composante principale (ACP) ou d'analyse factorielle pourraient être intégrées pour réduire la dimensionnalité des données et identifier les principales sources de variation dans les échantillons biologiques. Ces méthodes pourraient aider à visualiser les relations entre les échantillons et à identifier les protéines ou les groupes de protéines qui contribuent le plus à ces variations. En alternative à l'ANOVA, des tests non paramétriques, tels que le test de Kruskal-Wallis, pourraient être utilisés, en particulier si les données ne satisfont pas aux hypothèses de normalité ou d'homogénéité des variances requises pour l'ANOVA. Ces tests offrent une flexibilité supplémentaire pour analyser des données qui ne suivent pas une distribution normale. Enfin, pour renforcer la robustesse de l'analyse, des techniques d’inférence statistique, notamment des techniques de bootstrap ou de permutation pourraient être appliquées pour estimer la distribution des statistiques testées et fournir des intervalles de confiance plus précis pour les estimations. Ces méthodes résolvent les problèmes potentiels liés à de petits échantillons ou à des distributions non standard, garantissant ainsi une analyse plus fiable et robuste. Dans un mode de réalisation, alternatif ou cumulative, la sous-étape de sélection des groupes de données à partir des dites valeurs comparatives calculées comporte une analyse par test statistique, notamment un test de Tukey-Kramer. Avantageusement, l'intégration d'une analyse par test statistique, et plus spécifiquement par un test de Tukey-Kramer, dans la sous-étape de sélection des groupes de données offre une méthode rigoureuse pour comparer les moyennes de plusieurs groupes. Le test de Tukey-Kramer est particulièrement adapté pour des comparaisons multiples, permettant d'identifier les groupes qui diffèrent significativement les uns des autres après une analyse de variance. L'utilisation du test de Tukey-Kramer garantit que les différences identifiées entre les groupes de données sont réellement significatives, tout en contrôlant le taux d'erreur de type I, qui est le risque de conclure à tort à une différence. Cela est particulièrement avantageux lorsque de nombreux groupes ou échantillons sont comparés, car cela minimise le risque d'erreurs faussement positives. De plus, le test de Tukey-Kramer fournit des intervalles de confiance pour les différences entre les moyennes, offrant ainsi une mesure de la précision et de la fiabilité des estimations. Ces intervalles permettent de déterminer non seulement si des différences existent, mais aussi l'ampleur de ces différences. En somme, l'adoption du test de Tukey-Kramer dans le processus de sélection des groupes de données renforce la rigueur et la précision de l'analyse. Il garantit que les groupes de données sélectionnés reflètent de véritables différences biologiques entre les échantillons, tout en fournissant des informations détaillées sur l'ampleur et la fiabilité de ces différences. Dans un mode de réalisation de l’invention, ledit premier graphique comporte : pour chaque processus biologique indiqué sur ce graphique, au moins un premier élément graphique gradué et associé à ce processus biologique ; pour chaque traitement appliqué à au moins un échantillon biologique dont des données ont été reçues à l’étape de réception, au moins un deuxième élément graphique gradué et associé à ce traitement ; et pour chaque groupe de données contenant les données relatives aux protéines présentes dans un échantillon biologique ayant subi un traitement associé à un deuxième élément graphique et impliquées dans un même processus biologique associé à un premier élément graphique, un troisième élément graphique reliant ce premier élément graphique à ce deuxième élément graphique, la largeur du troisième élément graphique au niveau des premier et deuxième élément graphique indiquant ladite valeur comparative obtenue pour le groupe de données par rapport à la graduation desdits premier et deuxième éléments graphiques. Avantageusement, l'introduction d'éléments graphiques gradués associés à chaque processus biologique et à chaque traitement appliqué offre une visualisation claire et intuitive des données. Ces éléments graphiques permettent aux utilisateurs de rapidement identifier et comparer les niveaux d'expression protéique associés à différents processus biologiques et traitements. Le troisième élément graphique, reliant le premier élément associé au processus biologique au deuxième élément associé au traitement, fournit une représentation visuelle directe des relations entre les traitements et les processus biologiques. La largeur du troisième élément graphique au niveau des premier et deuxième éléments graphiques, indiquant la valeur comparative, permet une interprétation rapide de l'ampleur de l'effet d'un traitement sur un processus biologique spécifique. Cette représentation visuelle facilite la compréhension des interactions complexes entre les traitements et les processus biologiques, sans avoir à parcourir des tableaux de données volumineux. De plus, la graduation des premier et deuxième éléments graphiques offre une échelle de référence, permettant aux utilisateurs de quantifier rapidement les variations d'expression protéique. Cette graduation standardisée facilite la comparaison entre différents rapports ou études, assurant une interprétation cohérente et uniforme des résultats. En somme, la combinaison de ces éléments graphiques dans le premier graphique améliore considérablement la lisibilité et l'utilité du rapport d'analyse protéomique. Elle permet une interprétation rapide, précise et intuitive des données, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans des contextes de recherche ou cliniques. Avantageusement, la structuration des éléments graphiques en formant sensiblement un cercle complet, avec les processus biologiques disposés sur un premier demi-cercle et les traitements sur un second demi-cercle, offre une visualisation harmonieuse et intuitive des interactions entre les traitements et les processus biologiques. Cette disposition circulaire facilite la comparaison directe entre les différents échantillons biologiques et les traitements associés, tout en maximisant l'utilisation de l'espace disponible sur le graphique. Les troisièmes éléments graphiques, formant des cordes reliant les processus biologiques aux traitements, offrent une représentation visuelle directe des relations entre les deux. Cette configuration permet aux utilisateurs de rapidement identifier les effets spécifiques de chaque traitement sur les différents processus biologiques, sans avoir à parcourir des listes ou des tableaux. La largeur de ces cordes, indiquant la valeur comparative, ajoute une dimension supplémentaire d'information, permettant une interprétation rapide de l'ampleur de l'effet d'un traitement. L'organisation en demi-cercles facilite également la comparaison entre les échantillons biologiques. Par exemple, en plaçant le premier échantillon biologique ayant subi un premier traitement à proximité de l'échantillon de contrôle et du troisième échantillon biologique ayant subi un deuxième traitement, les utilisateurs peuvent rapidement évaluer les effets relatifs de chaque traitement par rapport au contrôle. En somme, cette configuration circulaire, combinée à la représentation visuelle des relations entre traitements et processus biologiques, rend le rapport d'analyse protéomique à la fois esthétiquement agréable et informatif, facilitant la compréhension et l'interprétation des données complexes. Avantageusement, l'introduction d'une étape d'identification d'allégations supportées par un ou plusieurs processus biologiques enrichit la portée informative du rapport d'analyse protéomique. En associant des allégations spécifiques à des processus biologiques, les utilisateurs peuvent rapidement comprendre l'importance ou la pertinence clinique des variations protéomiques observées. L'agencement successif des premiers éléments graphiques associés à des processus biologiques supportant une même allégation sur le premier graphique facilite la visualisation et la compréhension des relations entre les processus biologiques et leurs implications cliniques ou fonctionnelles. Cette organisation permet une lecture intuitive et une comparaison directe des processus biologiques liés à une allégation spécifique. Le quatrième élément graphique, superposé à l'ensemble des premiers éléments graphiques associés à des processus biologiques supportant une allégation particulière, offre une représentation visuelle claire de l'allégation elle-même. Cela permet aux utilisateurs de rapidement identifier et comprendre les implications cliniques ou fonctionnelles des variations protéomiques sans avoir à se référer à des textes explicatifs externes. Dès lors, l'ajout d'allégations et leur représentation visuelle directe sur le graphique renforce la pertinence clinique et fonctionnelle du rapport d'analyse protéomique. Permettant ainsi de d’identifier aisément et rapidement l'importance des variations protéomiques observées et de prendre des décisions éclairées basées sur des informations clairement présentées et organisées. Avantageusement, l'intégration d'un autre graphique représentant une distribution statistique comparée des valeurs relatives au taux d'expression offre une perspective détaillée et approfondie des variations protéomiques au sein d'un processus biologique spécifique. Cette représentation permet aux utilisateurs de visualiser non seulement les variations moyennes, mais aussi la distribution complète des taux d'expression pour chaque protéine impliquée. Cette distribution statistique comparée offre une compréhension plus nuancée des données. Elle permet d'identifier des tendances, des anomalies ou des patterns spécifiques qui pourraient ne pas être immédiatement évidents lors de l'examen des moyennes ou des valeurs comparatives seules. Par exemple, cela pourra révéler des sous-groupes de protéines qui réagissent de manière similaire ou différente à un traitement, ou mettre en évidence des protéines spécifiques qui se démarquent par leur comportement. De plus, en fournissant une vue détaillée de la distribution des taux d'expression pour l'ensemble des protéines impliquées dans un processus biologique, le rapport d'analyse protéomique devient un outil plus robuste pour la prise de décision. Il est alors possible d’utiliser cette information pour identifier des cibles potentielles pour des interventions thérapeutiques, ou pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacents d'une maladie ou d'une réponse au traitement. En somme, l'ajout d'un graphique de distribution statistique comparée enrichit le rapport d'analyse protéomique, offrant une perspective plus complète et détaillée des variations protéomiques, et renforçant ainsi la capacité des utilisateurs à interpréter et à agir sur les données présentées. 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 des Figures De plus, diverses autres caractéristiques de l’invention ressortent de la description annexée effectuée en référence aux dessins qui illustrent des formes, non limitatives, de réalisation de l’invention et où : FIG. 1 est un diagramme de flux détaillé représentant les différentes étapes du procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques, mettant en évidence les interactions, les filtrages, les regroupements et les analyses statistiques impliqués dans le processus. FIG. 2 est une représentation schématique des échantillons utilisés dans l'analyse protéomique. Elle montre trois triplets pour chaque condition de l'analyse protéomique, CA et CB, ainsi que trois triplets de contrôle et trois véhicules. Chaque triplet est clairement identifié par des labels, permettant une distinction facile entre les différents types d'échantillons. FIG. 3 est une représentation schématique d'une base de données structurée, utilisée pour stocker et gérer les informations relatives aux protéines, leurs identifiants uniques, leurs interactions et les voies métaboliques associées. Cette base de données est essentielle pour l'analyse et la comparaison des échantillons biologiques. FIG. 4 est un graphe illustrant les relations entre les protéines présentes dans les échantillons biologiques. Chaque sommet du graphe représente une protéine, identifiée par un label unique. La forme des sommets varie en fonction du résultat d'un test statistique, et leur taille est proportionnelle à la valeur comparative des taux d'expression. Les arêtes du graphe indiquent les protéines impliquées dans un même processus biologique, offrant ainsi une vue d'ensemble des interactions protéiques. FIG. 5 est une représentation graphique détaillée des processus biologiques et des traitements associés. Elle montre un demi-cercle composé de sept processus biologiques, chacun associé à un premier élément graphique gradué. Un second demi-cercle complet le premier, représentant les traitements appliqués aux échantillons. Des éléments graphiques relient ces deux demi-cercles, indiquant les relations entre les processus biologiques et les traitements. Ces éléments sont superposés par des quatrièmes éléments graphiques indiquant les allégations associées à chaque processus. Nous avons représenté en FIG. 1 un procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique mis en œuvre par ordinateur pour la comparaison de deux échantillons biologiques X1 et X2. Le procédé débute par une étape E0 de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse sur les échantillons biologiques X1 et X2. Cette étape permet par la suite la détection de peptides présents dans chaque échantillon biologique, l'identification des protéines à partir des peptides détectés, et l'association à chaque protéine identifiée d'un identifiant unique. L'étape E0 est suivie d'une étape E1 de réception de données. Durant cette étape, les données relatives à une pluralité de protéines présentes dans chaque échantillon biologique sont reçues. Ces données comprennent un identifiant pour chaque protéine et une valeur relative au taux d'expression de cette protéine dans chaque échantillon. Pour chaque protéine identifiée, les données incluent également des informations sur les peptides détectés et composant cette protéine, et notamment leur nombre. Après l'étape E1, une étape E2 de détection et d'identification est mise en œuvre. Au cours de cette étape, les données issues de la spectrométrie de masse sont utilisées pour détecter les peptides présents dans chaque échantillon biologique. Ces peptides détectés servent ensuite de marqueurs pour identifier les protéines correspondantes. Chaque protéine est identifiée en associant les peptides détectés à une base de données contenant une liste de protéines, chacune associée à un identifiant unique. Une fois les protéines identifiées, les abondances ratio sont calculées. Ces ratios représentent le rapport quantitatif entre les protéines présentes dans les deux échantillons biologiques comparés. Si plusieurs échantillons avec le même traitement et plusieurs échantillons de contrôle sont présents, la moyenne des log2 des rapports des moyennes des taux d'expression des premiers sur la moyenne des taux d'expression des seconds est calculée. Cette valeur comparative des taux d'expression permet d'obtenir une mesure standardisée de la variation d'expression protéique entre les échantillons. L’étape E2 est suivie d'une étape E3 de filtrage. Avant le regroupement, les données relatives aux protéines qui ne comportent qu'un seul peptide sont supprimées. Ensuite, l'étape E3 conduit à une étape E4 de regroupement des données en groupes de données. Pour ce faire, une base de données spécialisée est sollicitée. Dans ladite base de données, chaque protéine y est associée à un identifiant unique, garantissant ainsi une traçabilité et une distinction claire entre les protéines. De plus, ladite base de données comprend également les interactions protéiques. Pour chaque protéine listée, la base de données renseigne sur les autres protéines avec lesquelles elle interagit au sein de la cellule ainsi que les voies métaboliques auxquelles les protéines appartiennent. De plus, la base de données fournit des informations sur les voies métaboliques elles-mêmes, notamment sur les processus biologiques qu'elles régulent ou auxquels elles participent. Ainsi, lors du regroupement des protéines, lesdites protéines sont classées en fonction de leurs interactions directes et en fonction des voies métaboliques et des processus biologiques auxquels elles sont associées ; de sorte à regrouper les protéines en groupes de données cohérents, reflétant les processus biologiques en cours dans l'échantillon étudié. On pourra prévoir d’employer plus d’une base de données pour la mise en œuvre de l’étape E4 sans sortir du cadre de la présence invention. On pourra employer par exemple une base de données permettant d’obtenir les interactions des protéines à partir des protéines identifiées puis une seconde base de données permettant d’obtenir des voies métaboliques à partir des interactions identifiées. On pourra encore prévoir d’employer différentes bases de données permettant chacune d’obtenir des voies métaboliques puis de consolider les résultats issus de ces différentes bases. Par ailleurs, l’étape E4 pourra être réalisée de façon automatique, le regroupement étant réalisé par un ou plusieurs algorithmes de regroupement de données, ou en variante de façon semi-automatique, une partie au moins du regroupement étant alors réalisée sous la supervision d’un être humain. L'étape E4 est suivie d'une étape E5 de calcul. Pour chaque groupe de données, une valeur comparative des taux d'expression des protéines est calculée en se basant sur les valeurs relatives au taux d'expression. Cette valeur comparative est obtenue en calculant la moyenne des log2 des rapports entre les valeurs relatives aux taux d'expression des protéines du groupe dans le premier échantillon et les valeurs relatives aux taux d'expression des protéines du groupe dans le deuxième échantillon. Cette moyenne est ensuite multipliée par le rapport entre le nombre de protéines du groupe de données et le nombre total de protéines présentes dans chaque échantillon biologique. Ainsi, la valeur comparative est donnée par l’expression suivante : où : λ est la valeur comparative pour un groupe de données donné, n est le nombre de protéines dans le groupe de données, N est le nombre total de protéines potentiellement fonctionnellement impliquées dans le ou les processus biologiques associées au groupe de données, TE1 i est le taux d'expression de la protéine i dans le premier échantillon et TE2 i est le taux d'expression de la protéine i dans le deuxième échantillon. En variante, la valeur comparative pourrait être obtenue en calculant la moyenne des log2 des valeurs relatives aux taux d'expression des protéines du groupe dans les échantillons. L'étape E5 conduit à une étape E6 d'identification d'allégations. Les allégations supportées par certains processus biologiques sont identifiées, et les éléments graphiques associés à ces processus sont agencés de manière successive sur le graphique. Pour chaque allégation identifiée, un quatrième élément graphique indiquant ladite allégation est superposé à l’ensemble des premiers éléments graphiques associés à des processus biologiques supportant cette allégation. Enfin, l'étape E6 est suivie d'une étape E7 de sélection des groupes de données. Cette sélection est basée sur les valeurs comparatives calculées, et des analyses statistiques, comme l'analyse de variance ou le test de Tukey-Kramer, peuvent être utilisées pour cette sélection. L'étape E7 est suivie d’une étape E8 de génération d'un rapport d'analyse protéomique. Un rapport est généré comportant au moins un premier graphique indiquant les processus biologiques et les éléments graphiques associés. Pour certains processus, un autre graphique peut être généré représentant une distribution statistique comparée des valeurs relatives au taux d'expression. L'étape E9 du procédé consiste en la sauvegarde du rapport d'analyse protéomique généré. Cette sauvegarde peut être effectuée sous une forme numérique sur un support de stockage local ou distant. Parallèlement à la sauvegarde, le rapport est transmis à un terminal numérique distant via des réseaux de communication. Cette transmission pourra être réalisée par courrier électronique, transfert de fichiers ou toute autre méthode de communication de données. En outre, le rapport peut également être envoyé à une unité d'impression pour être imprimé sur un support papier. Ladite impression pourra être réalisée via une imprimante connectée localement ou à distance. Nous avons représenté en FIG. 2 un schéma illustrant un ensemble d'échantillons utilisés pour l'analyse protéomique. L'ensemble est organisé en quatre groupes distincts, chacun dédié à une condition ou un type d'échantillon spécifique. Les échantillons destinés à tester la condition d'analyse protéomique CA sont représentés par trois triplets, étiquetés respectivement CA1, CA2 et CA3. Chaque triplet est représenté par une ellipse, et les trois ellipses sont alignés horizontalement. Ils sont clairement identifiés par leur étiquette. Similairement aux échantillons CA, les échantillons destinés à tester la condition d'analyse protéomique CB sont étiquetés CB1, CB2 et CB3. Ces triplets sont également représentés par des ellipses, alignées horizontalement. Les échantillons de contrôle, qui servent de référence pour l'analyse et n'ont subi aucun traitement spécifique, sont étiquetés N1, N2 et N3. Ces triplets sont représentés par des triangles, alignés horizontalement. Enfin, les échantillons qui ont subi un traitement neutre, c'est-à-dire qu'ils ont été exposés à un véhicule sans agent actif, sont étiquetés M1, M2 et M3. Ces triplets sont représentés par des rectangles, alignés horizontalement. La disposition des échantillons sur la FIG. 2 est telle que chaque groupe est clairement séparé des autres, permettant une identification rapide et une comparaison visuelle facile. À côté de chaque groupe, une légende détaillée fournit des informations sur le type d'échantillon, le traitement subi (le cas échéant) et d'autres détails pertinents issus des revendications, tels que les méthodes d'analyse utilisées et les identifiants uniques associés à chaque protéine dans les échantillons. Nous avons représenté en FIG. 3 la structure détaillée d'une base de données utilisée dans le procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques, notamment lors de la mise en œuvre de l’étape E4. La base de données est conçue pour stocker et gérer des informations relatives à une pluralité de protéines présentes dans les échantillons biologiques. Chaque entrée de la base de données correspond à une protéine spécifique et est associée à un identifiant unique, garantissant ainsi l'unicité et la traçabilité de chaque protéine. Outre l'identifiant unique, chaque entrée contient des données relatives au taux d'expression de la protéine dans les échantillons biologiques. Ces données comprennent des valeurs relatives qui reflètent l'abondance ou la concentration de la protéine dans chaque échantillon. La base de données intègre également des informations sur les voies métaboliques liées à chaque protéine. Ces voies métaboliques sont associées à des processus biologiques spécifiques. Ainsi, pour chaque protéine, la base de données fournit des détails sur le ou les processus biologiques dans lesquels elle est impliquée. De plus, la base de données contient des informations sur les interactions protéiques. Chaque protéine listée est associée à au moins une autre protéine de la base de données, indiquant une interaction entre elles. Ces interactions sont cruciales pour comprendre les voies métaboliques et les réseaux protéiques au sein des échantillons biologiques. En outre, la base de données est structurée de manière à faciliter le regroupement des données en groupes de données. Ces groupes sont formés en fonction des voies métaboliques et des processus biologiques. Ainsi, les protéines impliquées dans un même processus biologique ou une même voie métabolique sont regroupées ensemble, permettant une analyse cohérente et structurée. Nous avons représenté en FIG. 4 un graphe illustrant la relation et les caractéristiques des protéines présentes dans les échantillons X1 et X2 reçus à l'étape E1. Ce graphe peut être incorporé au rapport généré à l’étape E8. Chaque sommet du graphe symbolise une protéine distincte de l'ensemble des échantillons. Ces sommets sont clairement identifiés par un label, qui correspond à l'identifiant unique attribué à chaque protéine lors de l'étape de spectrométrie de masse. La forme de chaque sommet est déterminée en fonction du résultat d'un test statistique de Tukey-Kramer. Si le test de comparaison de la valeur comparative est jugé significatif pour une protéine, le sommet la représentant prend la forme d'un disque. Dans le cas contraire, où le test n'est pas significatif, le sommet est représenté par un carré. La dimension de ces disques et carrés est proportionnelle à la valeur comparative de la protéine qu'ils représentent. Plus cette valeur est élevée, plus la taille du sommet est grande, reflétant ainsi l'importance relative de la protéine dans la comparaison entre les échantillons X1 et X2. L'opacité de la couleur de chaque sommet est ajustée pour indiquer l'intensité de l'expression de la protéine. Une opacité plus élevée signifie une expression plus intense de la protéine, tandis qu'une opacité plus faible indique une expression moindre. Les arêtes du graphe, quant à elles, établissent des connexions entre les protéines qui sont impliquées dans un même processus biologique. Ces arêtes permettent de visualiser rapidement et efficacement les protéines qui interagissent ou coopèrent dans un processus biologique donné. En outre, des groupes de sommets sont formés pour regrouper les protéines ayant une fonction similaire ou ayant une interaction entre elles. Ces groupes sont clairement délimités et permettent d'obtenir une vue d'ensemble des fonctions principales représentées par les protéines des échantillons X1 et X2. Nous avons représenté en FIG. 5 un graphique généré lors de l’étape E8, ce graphique illustrant la relation entre les protéines et les processus biologiques associés, dans le contexte de la comparaison de deux échantillons biologiques X1 et X2. Le graphique est structuré en deux demi-cercles principaux. Le premier demi-cercle supérieur présente sept sommets distincts P1, P2, P3, P4, P5, P6 et P7, chacun étant formé d’un arc de cercle symbolisant un processus biologique spécifique identifié dans l'étape E4 et associé à un groupe de données, après sélection de l’étape E6. Ces processus biologiques sont ceux dans lesquels les protéines des échantillons sont impliquées. Chaque sommet est repéré par un label, fournissant une identification claire du processus biologique qu’il représente. Chaque sommet comporte une graduation. Le second demi-cercle inférieur, quant à lui, met en évidence les traitements C1 et C2 appliqués aux échantillons biologiques. Chaque traitement est également représenté par un sommet, sous la forme d’un arc de cercle gradué et chacun de ces sommets C1 et C2 est connecté aux sommets P1 à P7 du premier demi-cercle par des cordes. Ces cordes symbolisent les protéines spécifiques qui sont présentes dans les échantillons ayant subi un traitement particulier et qui sont impliquées dans un processus biologique donné. La largeur de ces cordes au niveau des sommets indique la valeur comparative des protéines pour le traitement et le processus biologique associés, telle que déterminée lors de l’étape E5, reflétant ainsi la graduation des éléments graphiques. Ces éléments graphiques gradués fournissent ainsi une représentation visuelle des niveaux d'expression protéique associés à chaque processus biologique et traitement. Au sein du premier demi-cercle, les sommets représentant les processus biologiques sont agencés de sorte que ceux supportant une même allégation A1, A2, A3, identifiée lors de l’étape E7, soient positionnés successivement. Trois allégations distinctes sont ainsi mises en avant, chacune regroupant un ensemble de processus biologiques. Pour chaque allégation identifiée, un quatrième élément graphique est superposé à l'ensemble des sommets associés à des processus biologiques supportant cette allégation. Ce quatrième élément graphique indique l'allégation en question, offrant une vue d'ensemble claire des allégations et des processus biologiques y étant associés. Il est à noter que sur ces figures les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différentes variantes peuvent présenter les mêmes références. Bien entendu, diverses autres modifications peuvent être apportées à l’invention dans le cadre des revendications annexées. Procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique mis en œuvre par ordinateur pour la comparaison de deux échantillons biologiques (ECH1) et (ECH2), dont le premier échantillon biologique (X1) ayant subi un traitement et le deuxième échantillon biologique (X2) étant un échantillon de contrôle, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : une étape (E1) de réception de données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique, comprenant : pour chaque protéine de ladite pluralité de protéines, un identifiant de ladite protéine et au moins une valeur relative au taux d’expression de cette protéine dans chaque échantillon ; une étape (E2) de regroupement des données en groupes de données à l’aide d’au moins une base de données contenant une liste de protéines, chacune associée à un identifiant et à une voie métabolique liée à un processus biologique ; chaque groupe de données contenant les données relatives aux protéines présentes dans chaque échantillon biologique et impliquées dans un même processus biologique ; pour chaque groupe de données, une étape (E3) de calcul, à partir des valeurs relatives au taux d’expression, d’au moins une valeur comparative des taux d’expression des protéines de ce groupe dans le premier échantillon par rapport aux taux d’expression des protéines de ce groupe dans l’échantillon de contrôle ; une étape (E4) de génération d’un rapport d’analyse protéomique comportant au moins un premier graphique indiquant au moins un processus biologique associé à un groupe de données et, pour chaque processus biologique indiqué sur ce graphique, au moins un élément graphique indiquant ladite valeur comparative obtenue pour le groupe de données associé à ce processus biologique. Procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comporte une étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse sur les deux échantillons biologiques pour générer lesdites données relatives à une pluralité des protéines présentes dans chaque échantillon biologique. Procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon la revendication précédente, caractérisé en ce que, à chaque protéine listée dans la base de données est associée à un identifiant unique, et en ce que l’étape préalable de mise en œuvre d’une spectrométrie de masse comporte la détection de peptides présents dans chaque échantillon biologique, l’identification de protéines présentes dans chaque échantillon biologique à partir des peptides identifiés et l’association à chaque protéine identifiée de l’un desdits identifiants uniques. Procédé de génération d'un rapport d'analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape (E2) de regroupement des données en groupes de données comporte une étape d’identification, à l’aide d’au moins une base de données contenant une liste de protéines chacune associée à un identifiant et à au moins une interaction avec une autre protéine de cette liste, ladite interaction étant impliquée dans au moins une voie métabolique liée à un processus biologique, des interactions des protéines présentes dans chaque échantillon biologique entre elles, et une étape de génération desdits groupe de données à partir desdites interactions identifiées. Procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite valeur comparative des taux d’expression des protéines d’un groupe de données est calculée à partir de la moyenne des rapports entre les valeurs relatives aux taux d’expression des protéines dudit groupe dans le premier échantillon et les valeurs relatives aux taux d’expression des protéines dudit groupe dans le deuxième échantillon. Procédé de génération d’un rapport d’analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, l’étape (E3) comporte une sous étape (E3.1) de sélection des groupes de données à partir desdites valeurs comparatives calculées, et en ce que le premier graphique du rapport d’analyse protéomique généré indique seulement les processus biologiques associés aux groupes de données sélectionnés. Procédé de génération d'un rapport d'analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit premier graphique comporte : pour chaque processus biologique indiqué sur ce graphique, au moins un premier élément graphique gradué et associé à ce processus biologique ; pour chaque traitement appliqué à au moins un échantillon biologique dont des données ont été reçues à l’étape de réception, au moins un deuxième élément graphique gradué et associé à ce traitement ; et et, pour chaque groupe de données contenant les données relatives aux protéines présentes dans un échantillon biologique ayant subi un traitement associé à un deuxième élément graphique et impliquées dans un même processus biologique associé à un premier élément graphique, un troisième élément graphique reliant ce premier élément graphique à ce deuxième élément graphique, la largeur du troisième élément graphique au niveau des premier et deuxième élément graphique indiquant ladite valeur comparative obtenue pour le groupe de données par rapport à la graduation desdits premier et deuxième éléments graphiques. Procédé de génération d'un rapport d'analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon la revendication précédente, le procédé étant mis en œuvre pour une pluralité d’échantillons biologiques dont un premier échantillon biologique (X1) ayant subi un premier traitement, un deuxième échantillon biologique (X2) de contrôle et au moins un troisième échantillon biologique ayant subi un deuxième traitement, caractérisé en ce que l’ensemble des premiers éléments graphiques gradués associés aux processus biologiques impliquant des protéines présentes dans les premier, deuxième et troisième échantillons biologiques forment sensiblement un premier demi-cercle, en ce que l’ensemble des deuxièmes éléments graphiques gradués associés aux premier et deuxième traitements forment sensiblement un second demi-cercle complétant le premier demi-cercle, et en ce que les troisièmes éléments graphiques forment des cordes reliant chacune un premier élément graphique du premier demi-cercle à un deuxième élément graphique du deuxième demi-cercle. Procédé de génération d'un rapport d'analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l’une des revendications 7 ou 8, le procédé comportant une étape d’identification d’au moins une allégation supportée par un ou plusieurs processus biologiques impliquant des protéines présentes dans chaque échantillon biologique, en ce que les premiers éléments graphiques associés à des processus biologiques supportant une même allégation sont agencées successivement sur le premier graphique, et en ce que ledit premier graphique comporte, pour chaque allégation identifiée, un quatrième élément graphique indiquant ladite allégation et superposé à l’ensemble des premiers éléments graphiques associés à des processus biologiques supportant cette allégation. Procédé de génération d'un rapport d'analyse protéomique pour la comparaison de deux échantillons biologiques selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le rapport d’analyse protéomique généré comporte, pour au moins un processus biologique associé à un groupe de données, au moins un autre graphique représentant une distribution statistique comparée des valeurs relatives au taux d’expression de l’ensemble des protéines présentes dans chaque échantillon biologique et impliquées dans ce processus biologique.