# DMP DU PROJET "LE LAIT MATERNEL UN NOUVEAU PARADIGME POUR PRESERVER LA DESCENDANCE NEE DE MERE AYANT DEVELOPPE UN DIABETE GESTATIONNEL DE LA MISE EN PLACE ULTERIEURE D'UN DIABETE"

Marie Cécile Alexandre-Gouabau, Hélène Billard, Abderrahmani Amar, Anthony Bouzidi, Madia Charlier, Brigitte Courtois, Estelle Dourthe, Elisabeth Galopin, Mohamed Hanafi, B. Heude, et al.

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Marie Cécile Alexandre-Gouabau, Hélène Billard, Abderrahmani Amar, Anthony Bouzidi, Madia Charlier, et al., DMP DU PROJET "LE LAIT MATERNEL UN NOUVEAU PARADIGME POUR PRESERVER LA DESCENDANCE NEE DE MERE AYANT DEVELOPPE UN DIABETE GESTATIONNEL DE LA MISE EN PLACE ULTERIEURE D'UN DIABETE". Inrae. 2021. [hal-05536504](https://hal.inrae.fr/hal-05536504v1)

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# DMP DU PROJET "LE LAIT MATERNEL UN NOUVEAU PARADIGME POUR PRESERVER LA DESCENDANCE NEE DE MERE AYANT DEVELOPPE UN DIABETE GESTATIONNEL DE LA MISE EN PLACE ULTERIEURE D'UN DIABETE"

Plan de gestion de données créé à l'aide de DMP OPIDOR, basé sur le modèle "Science Europe : modèle structuré" fourni par Science Europe.

## RENSEIGNEMENTS SUR LE PLAN

<table><tr><td>Titre du plan</td><td>DMP du projet "Le lait maternel un nouveau paradigme pour préserver la descendance née de mère ayant développé un diabète gestationnel de la mise en place ultérieure d'un diabète"</td></tr><tr><td>Livrable</td><td>DMP n°2</td></tr><tr><td>Version</td><td>Version initiale</td></tr><tr><td>Objet/périmètre du plan</td><td>Les nouvelles données que nous générons sont le résultat d'expérimentations in vitro (culture cellulaire), in vivo (rats), de dosages biochimiques. Elles s'adossent à des données préexistantes ou nouvelles de cohortes humaines et de collections clinico-biologiques et des données issues d'un modèle pré-clinique de rongeur ayant développé un diabète gestationnel (DG) suite à une manipulation nutritionnelle avec un suivi de la descendance (adoptions croisées).<br/>Ce plan de gestion des données repose sur 4 produits de recherche :<br/>1/ nouvelles données biologiques associées aux échantillons issus du modèle expérimental rongeur DG (tissus, sang, lait) et/ou des cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (lait, sang, selles) maternel, des tissus ou du plasma<br/>2/ nouvelles données cliniques associées aux cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (cohorte française PHRC LEMA, lait, sang, selles) maternel, des tissus ou du plasma<br/>3/ traitements statistiques et intégration des données biologiques et cliniques pour identifier des biomarqueurs<br/>4/ fouille de données pré-existantes de phénotypages des laits maternels issus d'une sous-population de la cohorte française publique EDEN</td></tr><tr><td>Domaines de recherche (selon classification de l'OCDE)</td><td>Health sciences, Biological sciences (Natural sciences)</td></tr><tr><td>Langue</td><td>fra</td></tr><tr><td>Date de création</td><td>2022-11-28</td></tr><tr><td>Date de dernière modification</td><td>2023-04-19</td></tr></table>

## RENSEIGNEMENTS SUR LE PROJET

<table><tr><td>Titre du projet</td><td>Le lait maternel un nouveau paradigme pour préserver la descendance née de mère ayant développé un diabète gestationnel de la mise en place ultérieure d'un diabète</td></tr><tr><td>Acronyme</td><td>GDM-MILK</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>La prévalence mondiale du diabète gestationnel (DG) augmente régulièrement (10.8% des grossesses en France), principalement en raison de la proportion croissante de femmes pré-gravides en surpoids, la sédentarité et un âge avancé des grossesses, alimentant ainsi l'épidémie de diabète de type 2 (DT2). Le bénéfice de l'allaitement maternel des nourrissons DG dans la prévention du DT2 est un sujet d'actualité, largement débattu. Bien que le lait maternel soit reconnu comme étalon-or pour la santé des nourrissons, il existe néanmoins peu de données décrivant la composition du lait DG en termes de composés bioactifs et leurs effets potentiels sur la régulation de l'homéostasie énergétique du petit soumis à une hyperglycémie in utero. Dans une étude pilote menée sur un échantillonnage de mères DG, des analyses métabolomiques/lipidomiques du lait maternel (LM) ont permis de mettre en évidence une signature spécifique du LM associée au DG. Le projet GDM-MILK prévoit de (i) poursuivre l'identification et la validation de composés bioactifs du LM associés à la glycémie maternelle sur</td></tr></table>
des cohortes humaines existantes et intégrer ces données en regard des données cliniques ; (ii) valider les composés bioactifs du LM dans un modèle rongeur préclinique de DG et explorer les mécanismes adaptatifs d'organes clés maternels (pancréas-placenta-glande mammaire), ayant un effet sur la composition du lait DG et (iii) déterminer in vivo via des adoptions croisées, l'impact fonctionnel d'un cocktail de composés bioactifs préalablement sélectionnés in vitro, sur la sensibilité et la sécrétion à l'insuline chez la descendance mâle et femelle dans un modèle préclinique de DG. Le projet GDM-MILK fournira une avancée majeure dans la reconnaissance de la période de lactation comme une fenêtre d'intervention critique et durable qui pourrait contribuer à freiner la pandémie de DT2 et apportera les bases scientifiques pour des recommandations nutritionnelles pertinentes fournies aux mères DG et leurs enfants.

Sources de financement

* Agence Nationale de la Recherche : ANR-22-CE17-0039

Date de début 2022-10-21

Date de fin 2026-10-21

Partenaires

* Institut national de la santé et de la recherche médicale (200918542V)

* Nutrition, Health and Society (NUTRISS) Research Center

* Centre Hospitalier Universitaire de Lille (202023560B)

* Statistique Sensométrie Chimiométrie (200621270Y)

* Génétique Animale et Biologie Intégrative (200917790C)

* Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie (199812849E)

* Institut des sciences du vivant FRÉDÉRIC-JOLIOT (201722498K)

* Institut National de recherche pour l'agriculture l'alimentation et l'environnement (INRAE) - Centre Pays de la Loire Nantes (200616946Y)

## Produits de recherche :

1. Données biologiques associées aux échantillons issus du modèle expérimental rongeur DG (tissus, sang, lait) et/ou des cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (lait, sang, selles)

2. Données cliniques associées aux cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (cohorte française PHRC LEMA, étude ancillaire avec biocollection GDM-MILK)

3. Fouille de données de phénotypage de laits maternels issus d'une sous-population de la cohorte française EDEN

4. Scripts associés à des modèles statistiques, visant à analyser les données biologiques et cliniques issus des produits de recherche 1 et 2 et à identifier des biomarqueurs d'intérêts

## Contributeurs

Nom ABDERRAHMANI
Amar 0752-0343

Affiliation UMR 8520 - IEMN - Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie

Rôles

* Co-responsable du plan de gestion de données (biologie-IEMN)
ALEXANDRE-GOUABAU Marie-Cécile
Physiopathologie des Adaptations Nutritionnelles

BILLARD Hélène
- helene-billard
Physiopathologie des Adaptations Nutritionnelles

BOUZIDI Anthony
CHU Lille Centre Hospitalier Universitaire de Lille

CARI ROJAS Karen
Lizeth
CHU Lille Centre Hospitalier Universitaire de Lille

CHARLIER Madia
- 0000-0001-5107-5836
GABI Génétique Animale et Biologie Intégrative

COURTOIS Brigitte
CHU Lille Centre Hospitalier Universitaire de Lille

DOURTHE Estelle
CHU Lille Centre Hospitalier Universitaire de Lille

GALOPIN Elisabeth
- 0000-0003-2608-054X
UMR 8520 - IEMN - Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie

HANAFI Mohamed
STATSC Statistique Sensométrie Chimiométrie

* Coordinateur du projet

* Personne contact pour les données (Biologie)

* Co-Responsable du plan de gestion de données (biologie-PHAN)

* Responsable de la protection des données (Clinique)

* Personne contact pour les données (Clinique)

* Responsable de la qualité des données (Clinique)

* Responsable des questions éthiques (Clinique)

* Co-responsable du plan de gestion de données (biologie-GABI)

* Responsable de la conservation à long terme des données (Clinique)

* Responsable du stockage des données (Clinique)

* Responsable du traitement et de l'analyse des données (Clinique)

* Responsable juridique (Clinique)

* Personne contact pour les données IEMN (biologie)

* Personne contact pour les données (Statistiques)

* Responsable de la documentation des données (Statistiques)
HEUDE Barbara

CRESS-EAROH

LE GUILLOU Sandrine
- 0000-0002-0349-0047

GABI Génétique Animale et Biologie
Intégrative

Marie-cécile-
Alexandre-Gouabau Marie-
Cécile

UMR 1280 PhAN INRAE

NOSAL Florence

CHU Lille Centre Hospitalier
Universitaire de Lille

PATIENT Karine

MTS Médicaments et Technologies
pour la Santé

Pawlowski Valérie
- 0000-0002-9823-2947

IEMN

* Responsable de la production ou de la collecte des données (Statistiques)

* Responsable de la qualité des données (Statistiques)

* Responsable du dépôt et de la diffusion des données (Statistiques)

* Responsable du stockage des données (Statistiques)

* Responsable du traitement et de l'analyse des données (Statistiques)

* Responsable juridique (EDEN)

* Co-responsable du plan de gestion de données (biologie-GABI)

* Co-responsable du traitement et de l'analyse des données GABI (biologie)

* Responsable des questions éthiques (Biologie)

* Co-responsable du plan de gestion de données (clinique)

* Personne contact pour les données (EDEN)

* Responsable de la protection des données (EDEN)

* Responsable du dépôt et de la diffusion des données (EDEN)

* Responsable du stockage des données (EDEN)

* Responsable du traitement et de l'analyse des données IEMN (biologie)
Plaisance Valérie
- 0000-0002-3403-9080

IEMN

* Responsable du traitement et de l'analyse des données IEMN (biologie)

Florence Renault INRAE

* Responsable juridique -Centre INRAE Pays de la Loire (Biologie)

VAMBERGUE Anne
- 0000-0003-4307-8695

CHU Lille Centre Hospitalier Universitaire de Lille

* Responsable de la documentation des données (Clinique)

* Responsable de la production ou de la collecte des données (Clinique)

VENOT Eric CEA

* Responsable du traitement et de l'analyse des données (EDEN)

# DMP DU PROJET "LE LAIT MATERNEL UN NOUVEAU PARADIGME POUR PRESERVER LA DESCENDANCE NEE DE MERE AYANT DEVELOPPE UN DIABETE GESTATIONNEL DE LA MISE EN PLACE ULTERIEURE D'UN DIABETE"

## 1. DESCRIPTION DES DONNEES ET COLLECTE OU REUTILISATION DE DONNEES EXISTANTES

### DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (LAIT, SANG, SELLES)

#### 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>Données biologiques associées aux échantillons issus du modèle expérimental rongeur DG (tissus, sang, lait) et/ou des cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (lait, sang, selles)</td></tr><tr><td>Description</td><td>Les nouvelles données que nous générons seront issues d'expérimentations in vitro (culture cellulaire), in vivo (sur modèles expérimentaux rats et souris), de dosages biochimiques et analyses moléculaires réalisés sur des prélèvements humains ou animaux. Les prélèvements de sang et tissus des modèles expérimentaux sont issus d'animaux qui sont hébergés et sacrifiés dans les plateformes d'animalerie de Lille (Département Hospitalo-Universitaire de Recherche et d'Enseignement (DHURE) et de Nantes (Unité de Thérapeutique Expérimentale (UTE))</td></tr></table>
Les prélèvements humains s'adossent à des données préexistantes ou nouvelles obtenues sur des bio-collections de lait maternel, de sang (sang maternel et sang de cordon), de placenta et de selles d'enfants obtenues sur des cohortes humaines de mères eu- ou hyperglycémiques au cours de leur grossesse et allaitantes (cohorte française PHRC LEMA, étude ancillaire avec une biocollection GDM-milk, cohorte canadienne DEPART).

Un fichier « *circuit des données GDM-MILK* » récapitulant les données produites, les analyses statistiques réalisées sur ces données biologiques et les besoins en données des différents partenaires permettra de gérer les flux d'échantillons et de données et servira de base pour l'établissement de l'Accord du Consortium GDM-MILK.

De manière exhaustive, il s'agit de :

- données anthropométriques (pesée des animaux et mesures de masse corporelle (Dexa) et comportementales (mémoire, cognition, anxiété,...) pour étudier les effets d'un environnement périnatal hyperglycémique sur la croissance et le développement de l'animal, et les comportements qui en découlent plus tard dans la vie.

- Analyses sans à priori ou ciblées concernant des données transcriptomiques à l'aide de tests de RT-PCR (Reverse Transcriptase - Polymerase Chain Reaction pour les ARNs) et séquençage des petits ARN du lait (miRNAs), des données protéiques par western blotting, des données immunohistologiques et issues de microscopie électronique pour localiser et quantifier l'expression d'une cible spécifique, des dosages des hormones et cytokines à l'aide de dosages colorimétriques et fluorescents y compris ELISA, des données de profils bactériens (lait et selles) issues du séquençage des amplicons de l'ADNr 16S et des données quantitatives et/ou des données semi-quantitatives par analyse en chromatographie en phase gazeuse et/ou chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse en tandem.

Les données sont pour la plupart numériques et seront systématiquement reportées et enregistrées dans des bases de données (`.xlsx ou de préférence le format ouvert.csv`) quel que soit le logiciel spécialisé ayant permis leur collecte (PCR, spectrométrie de masse, dosages biochimiques) à l'exception des données de type images (western blots, microscopie/imagerie) qui seront systématiquement stockées sous format `.czi/ .ndp/.tiff` et les données de séquençage qui sont sous format `.fastq.gz`.

Les protocoles sont rédigés sous format (`.docx ou en privilégiant les formats ouverts libre office`). Les formats ouverts libre office de stockage des données sont standards et permettent facilement leur partage et leur réutilisation. Le volume anticipé est de 2 To maximum.

Les données recueillies et leurs formats sont préalablement définis et validés dans un document « **liste des variables-GDM-MILK** » rempli par chaque partenaire du Consortium (fourni en annexe du DMP GDM-MILK).

Type Jeu de données

Workpackage WP1. Task 1.2. ; WP2. Tasks 2.1, 2.2. et 2.3 ; WP3. Tasks 3.1 et 3.2

Mots clés (texte libre) hyperglycémie, sensibilité à l'insuline, intolérance au glucose, programmation, métabolome, lipidome, incrétines, adipokines, cytokines, miRNAs, microbiote, lait, pancréas, cellules entéro endocrines, îlots de Langerhans, cellules béta, insuline, glande mammaire, foie, tissu adipeux, muscle

Langue fra

Date de publication 2023-01-20

Type d'identifiant DOI

Contient des données personnelles ? Non

Contient des données sensibles ? Oui
Prend en compte Oui
des aspects
éthiques ?

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification** Les données préliminaires de composition du lait GDM obtenues par l'UMR PhAN sur une sous-population de la cohorte Canadienne DEPART et NON encore publiées seront réutilisées dans le cadre de ce projet et en adéquation avec les droits de propriété intellectuelle spécifiées dans l'entente de transfert entre l'UMR PhAN 1280 et le laboratoire canadien INAF de l'Université de Laval en date du 22/07/2022.

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Description**

1) Les données brutes de quantité de molécules (type hormones, leptine ou insuline) générées par dosages ELISA grâce à l'utilisation de kit commerciaux et analyses spectrophotométriques seront importées du lecteur de microplaques multimode Thermo Scientific Varioskan LUX (ThermoFisher) et stockées au laboratoire sous forme de fichiers Excel (format .xlx ou .csv).

2) Les données quantitatives (ciblées) ou semi-quantitatives (non-ciblées) des métabolites présents dans différentes matrices (lait, sang, tissus) seront générées par des dosages utilisant la spectrométrie de masse (Exactive Orbitrap, Xevo TQD ou Synapt G2 Q-TOF) en tandem ou non, couplée à la chromatographie en phase gazeuse ou la chromatographie liquide, et en utilisant des standards internes marqués (analyses ciblées). Les données métabolomiques/lipidomiques seront extraites à l'aide de la plateforme workflow4metabolomics® dans un environnement Galaxy qui permet de partager les données facilement entre partenaires couplée à CAMERA® pour l'annotation. Les métabolites d'intérêt sélectionnés par traitement statistique des données seront identifiés sur des bases de données en ligne (Human Metabolome Database, Recon2, BioCyc, LIPID Metabolites And Pathways Strategy (LipidMaps®, www.lipidmaps.org), MetLin®) et des bases de données propres aux plateformes Corsaire utilisées (LABERCA-plateforme MELISSA et CRNH Ouest-plate-forme M-Shark, BioCore). Les données brutes seront importées des spectromètres de masse sous format .xcms et stockées au laboratoire sous forme de fichiers Excel (format .xlx ou de préférence le format ouvert .csv).

3) Les images de tissus (pancréas, foie, tissu adipeux, glande mammaire etc...) seront obtenues après immunofluorescence, transparisation ou microscopie électronique. Les données obtenues par immunofluorescence sont recueillies par un microscope Axio Imager.M2m Zeiss ou scanner Hamamatsu (ou sur la plate forme Micro-Picell-SFR Nantes) et traitées par le logiciel ZEN ou NDPView (format .czi/ .ndp/ .tiff), analysées à l'aide du logiciel Fidji et ImaJ et stockées sous forme de fichiers Excel (format .xlss ou .csv). Les données obtenues après transparisation seront recueillies par un Microscope Light Sheet, analysées par le logiciel ZEN et stockées sous forme de fichier czi puis traitées à l'aide du logiciel Amira-3D et stockées sous forme de fichiers Excel (format .xlx ou .csv).

4) Les images des western-blots seront générées par Odyssey-LiCor, traitées avec le logiciel Empiria Studio et stockées sous forme de fichier de données brutes sous format .pdf puis analysées à l'aide des logiciels Empiria Studio / Excel et stockées sous forme de fichier Excel .xls.

5) Les données transcriptomiques à bas/moyen débit (q-PCR) sont obtenues suite à une extraction des ARNs totaux des tissus par des méthodes diverses (Trizol ou utilisation de kit commercial, le plus utilisé étant le kit Nucleospin de chez Macherey Nagel). Les ARNs totaux sont ensuite soumis à une étape de Reverse transcription et utilisés comme matrice pour l'acquisition de données d'expression de gènes spécifiques par la méthode de PCR.
quantitative en temps réel. Les qPCR sont réalisées dans un appareil de PCR(thermal cycler) de type BIORAD CFX et l'utilisation d'un mélange réactionnel (BIORAD SYBR). La quantification de l'expression des gènes s'effectue par le logiciel BIORAD MAESTRO (fichier format .pcrd) et les données traitées seront stockées au laboratoire sous forme de fichiers Excel (format .xlss ou .csv).

6)

6.1) Les séquences des amplicons d'ADNr 16S seront obtenues sur Illumina (type de fichier, format fastq.gz) et analysées en utilisant le workflow FROGS v3 sur un environnement Galaxy (https://vmgalaxy-prod.toulouse.inra.fr/galaxy/)

6.2) Les séquences des petits ARN seront obtenues sur Illumina (type de fichier format fastq) et analysées en utilisant les outils Cutadapt et MirDeep2 sur la Plateforme GenoToul

7) La traçabilité des animaux utilisés dans les expérimentations animales sera assurée à l'aide du logiciel ANISE (PhAN) et ANIBIO (Lille) avec un listing des codifications des animaux dans des fichiers Excel .xlsx.

Nature des données
Equipements, plateaux techniques utilisés

* Plates-Formes Métabolomiques CORSAIRE (LABERCA-MELISSA et CRNH-Ouest) (UMR 1280 PhAN) : https://www.pf-corsaire.org/

* Plateforme Animalerie « Département Hospilalo-Universitaire de Recherche et d'Enseignement » sur Lille (DHURE) (IEMN) : https://medecine.univ-lille.fr/fileufr3s/user_upload/ufr3s-generalites/organigrammes-recherche/DHURE

* Plateforme d'imagerie Cellulaire (IEMN) : https://bicel.univ-lille.fr/

* Plateforme Unité Expérimentale (UTE) de Nantes (UMR 1280 PhAN) : https://sfrsante.univ-nantes.fr/fr/plateformes/modeles-in-vivo-experimentation-preclinique/plateaux-experimentaux-en-sante-pes

* Plateformes MIMA2-@Bridge (MIMA2, INRAE, 2018. Microscopy and Imaging Facility for Microbes, Animals and Foods) (GABI) : https://www6.jouy.inrae.fr/mima2

## DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (PHRC LEMA, ETUDE ANCILLAIRE AVEC BIOCOLLECTION GDM-MILK)

### 1.1 Description générale du produit de recherche

Nom **Données cliniques associées aux cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (cohorte française PHRC LEMA, étude ancillaire GDM-MILK).**

Description Les données cliniques s'adossent à des données préexistantes ou nouvelles obtenues sur des bio-collections de lait maternel, de sang (sang maternel et sang de cordon) et de selles d'enfants obtenues sur des cohortes humaines de mères eu- ou hyperglycémiques au cours de leur grossesse et allaitantes. (cohorte française PHRC LEMA).

Workpackage WP1. Task 1.1.

Mots clés (texte libre) diabète gestationnel précoce, diagnostique, intolérance au glucose, prise en charge du diabète gestationnel, lactation

Langue fra

Type d'identifiant DOI

Contient des données personnelles ? Non

Contient des données sensibles ? Non
Prend en compte
des aspects
éthiques ?

## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification** Oui, on réutilisera les données de LEMA GDM en accord avec le Protocole PHRC 17-0085 LEMA-GDM 2017_76_V5 du 20/04/2023.

Plus précisément les données cliniques anonymisées que nous réutiliserons vont concerner :

- Le critère principal de l'étude clinique PHRC LEMA à savoir l'index composite de diabète gestationnel défini par le poids du nouveau-né à la naissance ajusté à l'âge gestationnel, le sexe, la masse corporelle de la mères avant grossesse, la parité, l'ethnicité) et/ou la glycémie néonatale et/ou le cas de dystrophie et/ou les traumatismes de la naissance:

- Les critères secondaires : âge maternel, historique familial et personnel de diabète et de macrosomie, insulinémie maternelle basale, complications maternelles et néonatales, prématurité, données métaboliques maternelles (glycémie à jeun et hémoglobine glyquée)

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Description** Le recueil de toutes les données de la recherche clinique sera réalisé dans le logiciel sécurisé Ennov Clinical à partir des données de plusieurs sources. Les données cliniques sont saisies directement par l'utilisateur (Investigator, TEC...) dans l'e-CRF Ennov Clinical. Les données « brutes » sont ensuite exportées de l'e-CRF par le data manager de l'étude.

# FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

## 1.1 Description générale du produit de recherche

**Nom** Fouille de données de phénotypage de laits maternels issus d'une sous-population de la cohorte française EDEN

**Description** Les données de métabolomique sont réalisées par des approches de chromatographies liquides couplées à la spectrométrie de masse (LC/MS) développées et optimisées sur la plateforme du MTS/SPI (réseau MetaboHub, Infrastructure nationale de fluxomique et métabolomique), lors de la thèse de M. Berdi (2014-2017).

**Type** Jeu de données

**Workpackage** WP1, Task 1.4. Targeted mining of HBM metabolomics/lipidomics data (EDEN-cohort)

**Mots clés (texte libre)**

**Langue** fra

**Date de publication** 2023-04-12

**Contient des données personnelles ?** Non

**Contient des données sensibles ?** Non
Prend en compte des aspects éthiques ? Oui

1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

Justification Nous utiliserons des données existantes déjà générées dans le cadre de la thèse de M. Berdi (2014-2017) intitulée « Développement de méthodes pour l'analyse de la composition globale du lait maternel précoce dans la cohorte mère-enfant EDEN: impact des facteurs maternels et environnementaux (sur cette composition) et identification de biomarqueurs prédictifs d'une allergie alimentaire ».

<table><thead><tr><td>Coûts</td><td>Type de coût (Titre)</td><td>Montant</td><td>Etape du cycle de vie</td></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Frais de personnel (métadonnées EDEN)</td><td>3000 EUR</td><td>Coûts liés à la réutilisation de données existantes - EDEN</td></tr></tbody></table>

1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

## MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

### 1.1 Description générale du produit de recherche

<table><tr><td>Nom</td><td>Modèles statistiques, scripts utilisés pour intégrer les données biologiques et cliniques et identifier des biomarqueurs</td></tr><tr><td>Description</td><td>Ce produit de recherche concerne les scripts utilisés pour traiter et intégrer les données biologiques associées aux échantillons issus du modèle expérimental rongeur DG et/ou des cohortes humaines de mères-enfants (produits de recherches biologiques) et les données cliniques associées aux cohortes humaines de mères-enfants dans un contexte de DG (produits de recherches cliniques) en vue d'identifier des biomarqueurs d'intérêt. Deux types de scripts seront générés: des scripts des transformations des données sources (biologiques et cliniques) en données exploitables sur un plan de statistique, partageables et publiables et des scripts de méthodes utilisées pour l'intégration des données biologiques et cliniques et l'identification des biomarqueurs.</td></tr><tr><td>Type</td><td>Jeu de données</td></tr><tr><td>Workpackage</td><td>WP1, Task 1.3. Statistical relation between HBM composition and maternal glycemia ; WP2 Task 2.4. Statistical relation between maternal metabolic variables and BM content ; WP3, Task 3.3. Longitudinal analysis of offspring data and maternal glycemia</td></tr><tr><td>Mots clés (texte libre)</td><td></td></tr><tr><td>Langue</td><td>fra</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2023-04-12</td></tr><tr><td>Contient des données personnelles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Contient des données sensibles ?</td><td>Non</td></tr><tr><td>Prend en compte des aspects éthiques ?</td><td>Non</td></tr></table>
## 1.2 Est-ce que des données existantes seront réutilisées ?

**Justification** Les scripts s'appuieront sur des packages de traitements statistiques multivariés existants (exemple ADE4, factominer, etc....) mais pas exclusivement. Des implémentations nouvelles pourront être effectuées en fonction des tâches qui sont envisagées particulièrement celles liées aux traitements de données à composantes temporelles.

## 1.3 Comment seront produites/collectées les nouvelles données ?

**Description** L'ensemble des scripts seront produits sous l'environnement R/matlab. Ces scripts seront en accès libre sur la plateforme GitHub

**Nature des données** Modèle

# 2. DOCUMENTATION ET QUALITÉ DES DONNÉES

## DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (LAIT, SANG, SELLES)

### 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description** La provenance et l'acquisition des données biologiques sera documentée. Les données biologiques seront classées par dates d'obtention dûment reportées dans les cahiers de laboratoire INRAE ou CNRS. Les fichiers sont systématiquement nommés avec le nom du projet (GDM-MILK) ou du protocole expérimental (P2021-03), la nature de l'échantillon, le type de l'analyse, le numéro de version (Version provisoire VPxxx ou version finale VF), suivi de la date du jour de l'expérience (ou de retraitement des données) et avec l'extension précisant le format du fichier (Ex : P202103_LaitLipidome_VP1_20221129.xls).

Les noms de ces fichiers comportant l'ensemble des résultats sont systématiquement indiqués dans le cahier de laboratoire en regard des expériences décrites et des protocoles expérimentaux utilisés. Les protocoles expérimentaux seront détaillés dans ces cahiers et une version électronique sera stockée dans un dossier du pôle correspondant (ex : expérimentation animale pour les protocoles de prélèvement de tissus ...).

Dès la création d'un fichier de données, un fichier de métadonnées reprenant le nom du fichier de données correspondantes (readme_nom du fichier de données.txt ou .csv) est créé sur un tableur CSV et est associé au fichier de données. Le modèle sera inspiré du modèle Otelo - Inist-CNRS :

La provenance et l'acquisition des données biologiques sera documentée hebdomadairement dans des cahiers de laboratoire. et

Les données générées seront localisées dans un dossier parent au nom du projet (GDM-MILK). Les fichiers de métadonnées contiendront les informations destinées à garantir que les données du dossier puissent être correctement interprétées et utilisées (noms de investigateurs, équipements/outils utilisés, conditions opératoires, la convention de dénomination des fichiers de données, ainsi qu'une liste complète de tous les titres/codes/abréviations et conventions utilisées dans les fichiers).
https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/outils-creation-metadonnees_10_13143_9sw6-z467/
Code langue fra

des

métadonnées

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description** Les cahiers de laboratoire et les fichiers sont régulièrement visés par l'investigateur principal qui s'assure de la sauvegarde régulière des fichiers. La qualité et la conformité des données est contrôlée en répétant des expériences selon possibilité, en s'assurant que le matériel de mesure est calibré régulièrement (listing contrôles des appareils) et en reportant des références bibliographiques *ad hoc* (ex : anticorps utilisés en immunohistochimie, kits ELISA, etc...) et par des analyses fastqc pour les données brutes de séquençage.
Les analyses bioinformatiques utilisent des workflows et des procédures validés (publiés) spécifiques aux types de données générées qui intègrent des étapes de contrôle qualité des données et de filtrage des données sources. Les analyses statistiques vont utiliser ces données nettoyées pour faire une analyse descriptive des données et étudier les facteurs biologiques d'intérêt. Des rapports seront produits qui contiendront différents indicateurs de traçabilité et de confiance des données et résultats obtenus.

DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE
DE DG (PHRC LEMA, ETUDE ANCILLAIRE AVEC BIOCOLLECTION GDM-MILK)

2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

**Description**
CRF annoté généré depuis Ennov Clinical.
Deux fichiers supplémentaires seront fournis : un fichier avec la description des variables et un autres avec les codes numériques des menues déroulant (pour variables qualitatives).

**Code langue des métadonnées**
fra

2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

**Description**

1) Monitoring : L'étude LEMA a été classée à risque minimal (risque A). L'attaché de recherche clinique n'effectuera pas de contrôle des données saisies sur l'eCRF par rapport aux données sources.

2) Data management : Un plan de validation de données est rédigé par le data manager, qui liste tous les tests de cohérence présents dans la base de données. Tous les tests sont décrits de façon homogène et précise. Les caractéristiques de chaque test sont décrites, telles que le type de test (contrôle de présence, contrôle de condition, contrôle de cohérence), la description du test, le message d'erreur. Des tests standards (vérification des formats des données date, entier, décimal, des conditions de saisie) sont déterminés par le data manager. Des tests spécifiques sont déterminés par le représentant du promoteur et l'investigateur (bornes des données biologiques, données obligatoire...). Toutefois, des tests supplémentaires pourront être mis en place au cours de l'étude par le data manager en accord avec le représentant du promoteur et l'investigateur afin de garantir la qualité de la base de données, et le plan de validation des données sera mis à jour en conséquence.

3 types de contrôles sont prévus:

Queries automatiques sur Ennov Clinical exécutés périodiquement (lot de queries sur l'eCRF)

Contrôle lors de la saisie exécutée en temps réel

Contrôle à postériori par le statistien
# FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Les données générées, toujours correspondent alors des matrices de variables filtrées (validées), chacune étant identifiée par son temps de rétention obtenu en chromatographie (en minutes) et la valeur exacte de sa masse sur charge (m/z) déterminée en spectrométrie de masse haute résolution. Pour chaque lait analysé, l'intensité relative mesurée pour chaque variable est obtenue. Les données sont générées sous forme d'un tableau excel dont les lignes correspondent aux variables (métabolites), et les colonnes aux individus (codifié).

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

Les appareils (chromatographes et spectromètres de masse) et méthodes expérimentales sont validées et qualifiées en interne, dans le cadre de la certification ISO9001 de l'installation MTS/SPI (par ex, qualification hebdomadaire de tous les appareils LC/MS de la plateforme). Les séquences d'analyses des laits maternels, intégrant l'ensemble des échantillons, intègrent également des blancs analytiques, des étalons internes, ainsi que des contrôles qualités (QC) injectés tous les 10 échantillons afin de s'assurer de la non-dérive des variables mesurées (possibilité de perte de signal lors du passage de grandes séries d'échantillons). Les données brutes en sortie de spectromètre de masse sont exportées sous format .mzXML, permettant leur analyse primaire par le logiciel XCMS de la plateforme Galaxy du site dédié W4M (www.Workflow4Metabolomics) et/ou développés et validés en interne: nettoyage des données selon les valeurs obtenues pour les échantillons biologiques/blancs analytiques et selon les coefficients de variations et des valeurs des QC obtenus tout le long de la séquence analytique.

# MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

## 2.1 Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

<table><tr><td>Description</td><td>Les scripts intègrent une description des données sources utilisées, leur transformation ainsi que les méthodes statistiques utilisées. Ces scripts seront accompagnés de métadonnées décrivant les informations minimales sur les fichiers générés par le script et sur l'utilisation du script</td></tr><tr><td>Code langue des métadonnées</td><td>fra</td></tr><tr><td>Logiciel de documentation</td><td>Outils de création de métadonnées – DoRANum</td></tr></table>

## 2.2 Quelles seront les méthodes utilisées pour assurer la qualité scientifique des données ?

<table><tr><td>Description</td><td>Les principales méthodes et les calculs utilisés seront validés sur la base de différents jeux de données publiés</td></tr></table>
### 3. EXIGENCES LEGALES ET ETHIQUES, CODE DE CONDUITE

#### DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (LAIT, SANG, SELLES)

##### 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** Pas de données à caractère personnel pour ce produit de recherche.

##### 3.2 Quelles sont les contraintes juridiques (sensibilité des données autres qu'à caractère personnel, confidentialité, ...) à prendre en compte pour le partage et le stockage des données ?

**Description** Les données sont obtenues sur le modèle pré-clinique (modèle rat) dans le cadre d'une saisine validée par le Département des pratiques de recherche réglementées
Cellule Animaux utilisés à des Fins Scientifiques - AFIS le 25 mars 2022 et référencée sous le numéro APAFIS #35043-2022011317589759 v6. Les expérimentations animales sont réalisées au sein du Plateau Expérimental en Santé sous le Numéro d'agrément : E-44015 délivré le 18 avril 2019 associé au partenaire PhAN.
Le partenaire IEMN est placé en zone à régime restrictif (ZRR), dont l'accès est contrôlé pour assurer la protection du potentiel scientifique et technique de la nation (PPST), et afin de lutter contre les tentatives de captation ou de détournement. L'accès physique et numérique à ces zones est soumis à autorisation. La diffusion de données issues de ces zones est donc soumise à autorisation préalable du responsable de la ZRR qui peut interroger le fonctionnaire de sécurité ou d'autres services compétents.

##### 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** Les données appartiennent aux promoteurs des études (INRAE/CHUs/Université/CNRS). Les questions juridiques et les droits de propriété intellectuelle sont ceux des tutelles de nos laboratoires respectifs.
Chaque partenaire est propriétaire de ses données (données fournies ou données produites). Les autres dispositions de propriété intellectuelle concernant les données produites dans le cadre du projet sont encore en cours de discussion pour l'établissement du contrat de consortium.
Seuls les membres de nos équipes respectives (chercheurs, techniciens, doctorants) auront accès aux données dans le cadre de nos hypothèses de recherche. Les données seront conservées pendant un minimum de 5 ans après publication.
Toute recherche sur l'humain ou sur l'animal a été validée par un CPP et un comité d'éthique ad hoc (respectivement) en accord avec la déclaration d'Helsinki.
Les données sont obtenues sur le modèle pré-clinique (modèle rat) dans le cadre d'une saisine validée par le Département des pratiques de recherche réglementées
Cellule Animaux utilisés à des Fins Scientifiques - AFIS le 25 mars 2022 et référencée sous le numéro APAFIS #35043-2022011317589759 v6. Les expérimentations animales sont réalisées au sein du Plateau Expérimental en Santé sous le Numéro d'agrément : E-44015 délivré le 18 avril 2019
Le CHU de Lille en tant que promoteur du PHRC LEMA (N° ID-RCB : 2018-A00794-51) obtient pour l'étude ancillaire GDM-MILK, préalablement à sa mise en œuvre l'avis favorable du CPP Comité de protection des personnes Sud Ouest et Outre Mer en date du 21/02/2023) (N°1-19-039 ID 3781 / 19.01177.119039), dans le cadre de ses compétences et conformément aux dispositions législatives et réglementaires en vigueur.
# DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (PHRC LEMA, ETUDE ANCILLAIRE AVEC BIOCOLLECTION GDM-MILK)

## 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** Toute donnée à caractère personnel est obtenue dans le cadre de protocoles validés par un Comité de Protection des Personnes (CPP). Les patients/volontaires sains signent un consentement éclairé pour l'utilisation, le stockage et le partage de ces données. Les données sont anonymisées systématiquement pour la réalisation des analyses statistiques et ne seront partagées éventuellement que sous forme anonymisée.

Le fichier informatique utilisé pour cette Investigation Clinique est mis en œuvre conformément à la règlementation française (loi Informatique et Libertés modifiée) et européenne (Règlement Général sur la Protection des Données -RGPD).

Conformément aux dispositions de l'article 62, paragraphe 4f du Règlement Européen 2017/745, aucune Investigation Clinique ne peut être pratiquée sur une personne sans son consentement libre et éclairé, recueilli par écrit après que lui a été délivrée l'information prévue à l'article 63, paragraphe 2 du Règlement Européen 2017/745. Le consentement libre, éclairé et écrit de la personne est recueilli par l'investigateur principal ou par un collaborateur déclaré et formé à l'investigation clinique avant l'inclusion de la personne dans la recherche.

Les sujets seront identifiés dans Ennov Clinical de la façon suivante :

n° du centre (2 positions numériques) - n° d'ordre de sélection de la personne dans l'étude (3 positions numériques) - initiales nom - initiale prénom.

Centre : |___|___| Patient : |___|___|-|___|-|___|

Cette référence est unique et sera conservée pour toute la durée de l'Investigation Clinique.

Lors des transmissions de données sur la plateforme sécurisée de BForCure, afin de garantir la pseudo-anonymisation des données le numéro d'identification d'export comportera les seuls éléments suivants : n° centre (3 positions numériques) - n°ordre de sélection de la personne dans la cohorte (3 positions numériques). Les initiales ne seront pas transmises.

Centre : |___|___| Patient : |___|___|

A l'issue de l'Investigation Clinique, les échantillons pourront être utilisés pour des analyses ultérieures non prévues dans le protocole pouvant se révéler intéressantes dans le cadre de la grossesse et de ses complications, en fonction de l'évolution des connaissances scientifiques, sous réserve que la patiente ne s'y soit pas opposée, après en avoir été informée, comme indiqué dans le formulaire d'information/consentement. Les patientes seront informées que les données génétiques feront l'objet d'un traitement informatique et pourront être transférées à une organisation européenne pour archivage dans l'intérêt public, à des fins de recherche scientifique, sous réserve qu'elles ne s'y opposent pas, comme indiqué dans le formulaire de consentement conformément aux articles 13 et 14 du RGPD.

## 3.2 Quelles sont les contraintes juridiques (sensibilité des données autres qu'à caractère personnel, confidentialité, ...) à prendre en compte pour le partage et le stockage des données ?

**Description** Le CHU de Lille, porteur du PHRC LEMA est propriétaire des données cliniques et aucune utilisation ou transmission à un tiers ne peut être effectuée sans son accord préalable.

## 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

**Description** L'étude ancillaire GDM-MILK intitulée : « Le lait maternel un nouveau paradigme pour préserver la descendance née de mère ayant développé un diabète gestationnel de la mise en place ultérieure d'un diabète » est adossée au PHRC LEMA pour « LATE VERSUS EARLY MANAGEMENT OF GESTATIONAL DIABETES MELLITUS : A NON-INFERIORITY RANDOMIZED MULTICENTER TRIAL. LEMA-GDM STUDY ». L'étude ancillaire GDM-MILK a reçu un avis favorable du Comité de protection des personnes Sud Ouest et Outre Mer I le 21/02/2023 (N° 1-19-039 ID 3781 /
# FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

## 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

**Description** Les données de la cohorte mère-enfant EDEN, mises à disposition pour le projet GDM-MILK, sont la propriété de l'équipe coordinatrice de la cohorte (Investigateur Principal : Barbara Heude, CRESS-EAROH). Les données de l'étude EDEN mises à disposition dans le cadre du projet GDM-MILK seront des données pseudonymisées accessibles par MTS avec un accès restreint.

Les bases informatiques sont stockées sur un serveur du site, géré par le plateau informatique du centre (CESP). La sécurité des accès réseau est assurée par un Firewall de marque « Netasq » ainsi qu'un routeur filtrant de marque « SISCO ». De plus l'utilisation du logiciel « tcp.wrapper » au niveau des serveurs, permet de restreindre les accès à un nombre limité de machines et d'utilisateurs.

L'accès aux bases informatiques, pseudonymisées, se fait à l'aide d'un identifiant et d'un mot de passe. Les autorisations des accès sont validées et gérées par les responsables scientifiques de l'étude EDEN.

## 3.2 Quelles sont les contraintes juridiques (sensibilité des données autres qu'à caractère personnel, confidentialité, ...) à prendre en compte pour le partage et le stockage des données ?

**Description** Seules des données pseudonymisées seront transmises à MTS, par le biais de l'application FileSender, avec chiffrement des données, et envoi du mot de passe de manière séparée. Au niveau de MTS, les données sont conservées sur un serveur sécurisé et un ordinateur crypté, avec un accès limité et individuel.

## 3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

L'étude EDEN a été approuvée par le CPPRB du Kremlin-Bicêtre le 12 décembre 2002, et les fichiers ont été déclarées à la CNIL. Un consentement écrit a été obtenu des deux parents.

# MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

## 3.1 Quelles seront les mesures appliquées pour assurer la protection des données à caractère personnel ?

## 3.2 Quelles sont les contraintes juridiques (sensibilité des données autres qu'à caractère personnel, confidentialité, ...) à prendre en compte pour le partage et le stockage des données ?

**Description** Aucune contrainte juridique
3.3 Quels sont les aspects éthiques à prendre en compte lors de la collecte des données ?

Description

Aucun aspect éthique

# 4. TRAITEMENT ET ANALYSE DES DONNÉES

## DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (LAIT, SANG, SELLES)

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

Les traitements statistiques des données seront réalisés à l'aide de scripts sur environnement R. Ces scripts seront stockés dans un serveur sécurisé propre à chaque statisticien dans les différents laboratoires partenaires (ex : https://forgemia.inrae.fr/). Les traitements statistiques sont détaillés dans le produit de recherche traitements statistiques des données.

## DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (PHRC LEMA, ETUDE ANCILLAIRE AVEC BIOCOLLECTION GDM-MILK)

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

Les données sont collectées par le logiciel Ennov Clinical via un cahier de recueil de données électronique, Les données seront saisies dans l'e-CRF par l'investigateur et/ou par des personnes autorisées. L'ARC promoteur monitore ensuite les données en les comparant avec les données sources. L'investigateur confirme complétement et par signature l'intégrité des données saisies dans l'eCRF. A la fin de l'étude et une fois toutes les queries posées par l'ARC moniteur et celles exécutées automatiquement par le data manager sont toutes résolues, le data manager fera un export de données sous format .csv au Statisticien.

Les outils utilisés pour les analyses statistiques des données cliniques sont décrits dans le produit de recherche traitements statistiques des données.

## FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

Description

Des outils bioinformatiques, développés par l'Equipe Science des données de MTS, permettront l'extraction des variables d'intérêt parmi les données de métabolomique. Des modèles mixtes de régression seront appliqués sur les jeux de données des cytokines/facteurs de croissance et sur les variables de métabolomiques d'intérêt, en prenant en compte les différents facteurs confondants identifiés
# MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

## 4.1 Comment et avec quels moyens seront traitées les données ?

**Description** Les données seront traitées à l'aide de différentes méthodes statistiques spécifiques nécessitant des environnements de programmation spécialisés afin d'intégrer les données biologiques et cliniques et identifier des biomarqueurs. Les méthodes statistiques seront mises en œuvre par des scripts en langage R basés sur des packages existants (ADE4, Facto miner, ect...) ou des programmes spécifiquement dédiés aux différentes problématiques de l'ANR particulièrement le traitement de données à composantes temporelles qui nécessitera de nouveaux développements.

## 5. STOCKAGE ET SAUVEGARDE DES DONNEES PENDANT LE PROCESSUS DE RECHERCHE

### DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (LAIT, SANG, SELLES)

#### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

**Besoins de stockage**
L'ensemble des données brutes et analysées, listées ci-dessus en 1.3, procédures et productions sont a minima sauvegardées à deux endroits différents. Tout d'abord, sur le disque dur local dans les ordinateurs des équipements dédiés ou des opérateurs. Une double sauvegarde sera réalisée sur un espace dédié au projet ANR-22-CE17-0039 (acronyme GDM-MILK) sur les serveurs sécurisés des partenaires (ex : serveur sécurisé de l'Université de Nantes (Cronos). Les données de ce produit de recherche ayant un intérêt pour le Consortium du projet sont sauvegardées dans un dossier partagé « GDM Milk » sur le NextCloud INRAE avec un accès aux membres du Consortium. Le NextCloud INRAE permet la modification en ligne de fichiers pour les membres autorisés.
Il en est de même pour les documentations et procédures concernant les expériences, les traitements de données, les documents et productions liés aux aspects de suivi du projet impliquant les partenaires du Consortium.
L'accès aux données via le NextCloud INRAE est donné par la coordinatrice du projet Marie-Cécile Alexandre-Gouabau, avec le support technique des informaticiens INRAE, aux membres de l'équipe projet concernés.
Les données recueillies et leurs formats sont préalablement définis et validés dans un document « liste des variables-GDM-MILK» rempli par chaque partenaire du Consortium.

**Volume estimé des données** 2

**Unité Politique de sauvegarde** To

* Outre la sauvegarde dans des lieux distincts qui permet de récupérer les données en cas d'incident sur un des supports, nos institutions (Université/INRAE/CHU) assurent une surveillance constante des réseaux d'information avec une vigilance particulière contre les tentatives de phishing et l'inoculation de virus informatiques.

Notre projet n'est pas concerné par l'échange de données sensibles de nature commerciale ou politique.
Les membres du projet seront attentifs à la sauvegarde régulière de ces données sur un disque externe en plus des lieux précités et/ou des espaces de sauvegarde dédiés sur les serveurs des unités de rattachement.

**Mesures prises pour la sécurité des données**

- Outre la sauvegarde dans des lieux distincts qui permet de récupérer les données en cas d'incident sur un des supports, nos institutions (Université/INRAE/CHU) assurent une surveillance constante des réseaux d'information avec une vigilance particulière contre les tentatives de phishing et l'inoculation de virus informatiques.
- En particulier, le partenaire IEMN se situant en Z.R.R., l'unité dispose d'une politique de sécurité des systèmes d'information (PSSI) qui garantit une sécurité informatique optimum.
- Notre projet n'est pas concerné par l'échange de données sensibles de nature commerciale ou politique.

## DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (PHRC LEMA, ETUDE ANCILLAIRE AVEC BIOCOLLECTION GDM-MILK)

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

**Besoins de stockage**

Les données cliniques et biologiques directement saisies sur l'eCRF seront stockées dans la base de données Ennov Clinical dans un serveur sécurisé du CHU de Lille. La direction des ressources numériques du CHU de Lille assure le stockage de ces données et leur sauvegarde quotidienne. Ces données seront ensuite extraites dans plusieurs fichiers .csv afin de les exploiter pour les besoins de l'analyse statistique.

**Volume estimé des données**

0

**Mesures prises pour la sécurité des données**

Les données personnelles établies à partir de cohortes ou de bio-collections sont gérées par les CIC des CHUs de Lille, Nantes et Tours selon des protocoles stricts établis dans le cadre de la recherche clinique sur volontaires après obtention d'une autorisation du CPP (N° 1-19-039 ID 3781 / 19.01177.119039 de l'étude ancillaire LEMA en date du 21/02/2023).

## FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?

**Besoins de stockage**

Les matrices de données métabolomiques et les concentrations de facteurs immuns/de croissance, données pseudonymisées, et les métadonnées renvoyées par la cohorte, seront stockées sur un serveur sécurisé du CEA, dont une sauvegarde est réalisée quotidiennement. L'accès est restreint, uniquement accessible depuis un poste CEA crypté et protégé par un identifiant et mot de passe.

**Volume estimé des données**

2

**Unité**

To

## MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

### 5.1 Comment les données seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du projet ?
**Besoins de stockage**
Les membres du projet seront attentifs à la sauvegarde régulière de ces données sur un disque externe en plus des lieux précités et/ou des espaces de sauvegarde dédiés sur les serveurs des unités de rattachement

**Volume estimé des données**
0

**Unité**
To

**Mesures prises pour la sécurité des données**

Outre la sauvegarde dans des lieux distincts qui permet de récupérer les données en cas d'incident sur un des supports, nos institutions (ONIRIS/INRAE) assurent une surveillance constante des réseaux d'information avec une vigilance particulière contre les tentatives de phishing et l'inoculation de virus informatiques.

# 6. PARTAGE DES DONNEES ET CONSERVATION A LONG TERME

## DONNEES BIOLOGIQUES ASSOCIEES AUX ECHANTILLONS ISSUS DU MODELE EXPERIMENTAL RONGEUR DG (TISSUS, SANG, LAIT) ET/OU DES COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

**Modalités de partage**
Les membres du projet seront attentifs à "ouvrir autant que possible, et à fermer autant que nécessaire", en tenant compte des restrictions éventuelles liées à l'accès aux données situées en zone ZRR en ce qui concerne le partenaire IEMN. L'accès physique et numérique à ces zones est soumis à autorisation. La diffusion de données issues de ces zones doit au préalable avoir été expressément autorisée par le responsable de la ZRR (ou son suppléant) qui peut interroger le fonctionnaire de sécurité ou d'autres services compétents. Il est rappelé que si les données partagées (dans le cadre d'une autorisation d'accès aux informations accordée à un tiers) se situent toujours au sein de la ZRR, alors il est obligatoire d'effectuer au préalable une demande d'autorisation d'accès comparable à celle d'un accès physique.
Ainsi, les données seront éventuellement partagées (sous forme de fichiers .xlsx ou .csv par envoi électronique sécurisé) avec des laboratoires ou des équipes de recherches extérieurs en réponse à des demandes justifiées au niveau du Consortium. Les demandes de données seront traitées directement et validées par le porteur du projet.

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

**Justification**
La préservation des données est permise par un stockage pérenne sur les serveurs de nos universités respectives. Nous anticipons une durée de conservation des données minimum de 5 ans après publication des résultats. Seules les données déjà valorisées par des publications pourront être partagées avec des tiers. Nous anticipons de publier les résultats de nos différentes études au fil de l'eau jusqu'en 2028 (le financement s'arrête fin 2026). Le partage des données sera sans restriction dans les conditions précitées (6.1) pour des laboratoires académiques en faisant la demande. Il n'est pas prévu de partager des données avec un partenaire industriel ou commercial.

Aucune donnée ne doit être détruite ou exclue. L'ensemble des données sera conservé. Les utilisateurs prévisibles de ces données sont les membres de nos équipes de recherche et éventuellement des équipes de recherche académique qui en feraient la demande. Les données seront conservées comme cela a été décrit en détail (notamment les procédures de sauvegarde) au chapitre 5.

Les données seront décrites dans l'entrepôt **Recherche Data Gouv**, espace **Data INRAE**, pour obtenir en retour un DOI et une citation fiable et pérenne. Les données brutes du séquençage des microARN seront également stockées et mises à disposition sur l'entrepôt thématique GEO (Genome Expression Omnibus https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) (durée archivage). L'entrepôt
national Recherche Data Gouv pourra également être utilisé en ce sens par les autres partenaires pour des données finalisées. A noter que l'Université de Lille y dispose d'un espace institutionnel qui sera privilégié par le partenaire IEMN le cas échéant.

Volume 2

estimé des données

Unité To

Date de début 2022-10-21

Archive : ()

## DONNEES CLINIQUES ASSOCIEES AUX COHORTES HUMAINES DE MERES-ENFANTS DANS UN CONTEXTE DE DG (COHORTE FRANÇAISE PHRC LEMA, LAIT, SANG, SELLES)

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

<table><tr><td>Modalités de partage</td><td>La base de données finale sera transférée au statisticien via CHU transfert.<br/>Les données cliniques seront conservées en base active jusqu'à 2 ans après la dernière publication de la recherche.<br/>Un DAC contrôlera l'accès aux données anonymisées à des tiers pour des recherches scientifiques dans l'intérêt public.</td></tr></table>

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

<table><tr><td>Justification</td><td>Les données cliniques seront conservées 15 ans au CHU de Lille.<br/>L'extraction finale et intégrale des données cliniques est réalisée par le data manager à partir du module d'extraction de Ennov Clinical.<br/>Les données seront archivées chez le promoteur du PHRC LEMA selon la règlementation en vigueur pendant 15 ans après la fin de la recherche. Une copie de la base est sauvegardée sur le serveur.<br/>Les métadonnées seront archivées sur EGA si la patiente ne s'y est pas opposée après information éclairée.<br/>Les données cliniques seront stockées dans le service cloud GAIA avec un accès tracé et sécurisé.<br/>Les outils statistiques seront développés sous le langage python, accessibles via des packages python, images docker ou services web, et le code source sera stocké sur gitlab.com, sur des dépôts privés.<br/>Pour les métadonnées, EGA fournira un identifiant unique et stable.</td></tr></table>

Volume estimé 2

des données

Unité To

Date de début 2022-10-21

Archive : ()

## FOUILLE DE DONNEES DE PHENOTYPAGE DE LAITS MATERNELS ISSUS D'UNE SOUS-POPULATION DE LA COHORTE FRANÇAISE EDEN

### 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

Modalités de partage Seuls les résultats des analyses de corrélation seront transmis aux partenaires GDM-MILK

### 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?
# MODELES STATISTIQUES, SCRIPTS UTILISES POUR INTEGRER LES DONNEES BIOLOGIQUES ET CLINIQUES ET IDENTIFIER DES BIOMARQUEURS

## 6.1 Comment les données seront-elles partagées ?

L'ensemble des scripts utilisés pour les modèles statistiques seront produits sous l'environnement R/matlab. Ces scripts seront en accès libre sur la plateforme GitHub

## 6.2 Comment les données seront-elles conservées à long terme ?

* Ces scripts seront en accès libre sur la plateforme GitHub