Dr Mathieu Lavallée-Adam

Dr Mathieu Lavallée-Adam
Dr Mathieu Lavallée-Adam
Professeur agrégé | Directeur de la spécialisation en bioinformatique

BSc, Université McGill (2008)
PhD, Université McGill (2013)
Chercheur-boursier postdoctoral, Institut de recherche Scripps (2016)

Salle 
Pavillon Roger Guindon, pièce 4170 (bureau), 4501T (laboratoire)
Numéro de téléphone 
613-562-5800 poste 8224


Biographie

Intérêts de recherche

Les outils de la protéomique ont un impact remarquable sur la biologie des systèmes et la recherche biomédicale. Par exemple, les approches basées sur la spectrométrie de masse permettent la cartographie à grande échelle des réseaux d’interactions protéine-protéine, la quantification des protéines dans différentes conditions expérimentales (par exemple : des échantillons provenant d’individus sains ou malades) et l’identification de protéines modifiées post-transcriptionnellement provenant d’échantillons biologiques complexes (par exemple : tissus ou sérum humain). La sensibilité et la reproductibilité des outils de la protéomique sont constamment améliorées permettant ainsi à la communauté scientifique de répondre à de nouvelles questions biologiques. En revanche, ces améliorations ne se traduisent en résultats biologiques pertinents que lorsqu’elles sont couplées aux analyses bioinformatiques personnalisées. Les recherches du professeur Lavallée-Adam ont pour but d’adapter en permanence les nouvelles technologies issues de la protéomique de masse afin de créer des algorithmes novateurs et de générer de nouvelles découvertes biomédicales à fort impact.

Les recherches du professeur Lavallée-Adam ont entre autres permis de créer des progiciels pour l’identification, et ce avec une précision inégalée, d’interactions protéine-protéine ainsi que pour l’analyse des réseaux protéiques. Il a également développé des algorithmes afin d’obtenir des données protéomiques quantitatives d’échantillons provenant de conditions expérimentales variées et d’identifier des protéines intactes ou de longs polypeptides avec les outils de la spectrométrie de masse. Plus récemment, ses recherches visent à développer des outils computationnels afin de prédire la cible de médicaments et leurs effets hors-cibles en utilisant la spectrométrie de masse à grande échelle.

Le laboratoire Lavallée-Adam utilise des approches d’apprentissage computationnel et mathématiques, telles que l’inférence Bayésienne, les classificateurs de régression logistique et les machines à vecteurs de support ainsi que la conception d’algorithmes sophistiqués et d’analyses statistiques afin de pouvoir répondre à des questions complexes de la biologie. Une grande partie du travail de laboratoire consiste à intégrer des données génomiques et protéomiques à grande échelle afin de dériver de nouvelles connaissances biologiques à propos des mécanismes cellulaires et les processus pathologiques. Plus précisément, les principaux objectifs du laboratoire sont de :

  • Développer des algorithmes afin d’intégrer des données protéomiques quantitatives dans des réseaux d’interactions protéine-protéine. Ces algorithmes nous permettront d’obtenir une meilleure compréhension des mécanismes cellulaires.
  • Concevoir des approches computationnelles afin d’identifier des protéines et des modifications post-translationnelles provenant d’échantillons biologiques complexes. Ces approches nous permettront d’augmenter la sensibilité de la spectrométrie de masse et fourniront une compréhension approfondie des processus biologiques en cours dans ces échantillons.
  • Créer des progiciels pour fin d’identification de biomarqueurs fiables. Ces nouveaux outils computationnels permettront la découverte de nouvelles cibles thérapeutiques dans le cas de maladies complexes, en intégrant des bases de données à grande échelle et les réseaux biologiques. Ces algorithmes fourniront de meilleurs outils pour fins diagnostiques, pronostiques et thérapeutiques. 

L’objectif principal du laboratoire Lavallée-Adam est de développer des méthodes computationnelles qui permettront une meilleure compréhension des mécanismes cellulaires et des pathologies humaines. Ces approches repousseront les limites des applications de la protéomique dans les systèmes biologiques et la recherche clinique. Plus important encore, ces méthodes fourniront des signatures de biomarqueurs de haute qualité et permettront la découverte de nouvelles cibles de médicaments pour des processus pathologiques complexes.

Le laboratoire Lavallée-Adam recrute des étudiants à chaque niveau (premier cycle, cycles supérieurs, postdoctoral) ayant une formation en informatique, en bioinformatique, en biologie computationnelle, en statistiques ou en mathématiques et qui s’intéressent aux problèmes de biologie et de la biochimie. Pour appliquer, veuillez envoyer votre CV à [email protected].

Publications sélectionnées

  • Lavallée-Adam, M., Yates III, J. R. (2016) Using PSEA-Quant for protein set enrichment analysis of quantitative mass spectrometry-based proteomics datasets. Current Protocols in Bioinformatics. 13.28.
  • Pankow, S., Bamberger, C., Calzolari, D., Martínez-Bartolomé, S., Lavallée-Adam, M., Balch, W. E., Yates III, J. R. (2015) DeltaF508 CFTR interactome remodeling promotes rescue of Cystic Fibrosis. Nature. 528(7583): 510-516.
  • Lavallée-Adam, M., Park, S. K. R., Martínez-Bartolomé, S., He, L., Yates III, J. R. (2015) From raw data to biological discoveries: A computational analysis pipeline for mass spectrometry-based proteomics. Journal of The American Society for Mass Spectrometry. 26(11): 1820-1826.
  • Rauniyar, N., Subramanian, K., Lavallée-Adam, M., Martínez-Bartolomé, S., Balch, W. E., Yates III, J. R. (2015) Quantitative proteomics of human fibroblasts with I1061T mutation in Niemann-Pick C1 (NPC1) protein provides insights into the disease pathogenesis. Molecular and Cellular Proteomics. 14(7): 1734-1749.
  • Savas, J. N., Ribeiro, L. F., Wierda, K. D., Wright, R., DeNardo-Wilke, L. A., Rice, H. C., Chamma, I., Wang, Y.-Z., Zemla, R., Lavallée-Adam, M., Vennekens, K. M., O’Sullivan, M. L., Antonios, J. K., Hall, E. A., Thoumine, O., Attie, A. D., Yates III, J. R., Ghosh, A., de Wit, J. (2015) The sorting receptor SorCS1 regulates trafficking of neurexin and AMPA receptors. Neuron. 87(4): 764-780.
  • Thiffault, I., Wolf, N. I., Forget, D., Guerrero, K., Tran, L. T., Choquet, K., Lavallée-Adam, M., Poitras, C., Brais, B., Yoon, G., Sztriha, L., Webster, R. I., Timmann, D., van de Warrenburg, B. P., Seeger, J., Zimmermann, A., Máté, A., Goizet, C., Fung, E., van der Knaap, M. S., Fribourg, S., Vanderver, A., Simons, C., Taft, R. J., Yates III, J. R., Coulombe, B., Bernard, G. (2015) Recessive mutations in POLR1C cause a leukodystrophy by impairing biogenesis of RNA polymerase III. Nature Communications. 6: 7623.
  • Sanders, S. S., Martin, D. D. O., Butland, S. L., Lavallée-Adam, M., Calzolari, D., Kay, C., Yates III, J. R., Hayden, M. R. (2015) Curation of the mammalian palmitoylome indicates a pivotal role for palmitoylation in diseases and disorders of the nervous system and cancers. PLOS Computational Biology. 11(8): e1004405.
  • Buffon, G., Blasi, É., Adamski, J., Ferla, N., Berger, M., Santi, L., Lavallée-Adam, M., Yates III, J. R., Beys-da-Silva, W., Sperotto, R. (2015) Physiological and molecular alterations promoted by Schizotetranychus oryzae mite infestation in rice leaves. Journal of Proteome Research. 15(2): 431-446.
  • Lavallée-Adam, M.,Rauniyar, N.,McClatchy, D. B., Yates III, J. R. (2014) PSEA-Quant: A protein set enrichment analysis on label-free and label-based protein quantification data. Journal of Proteome Research. 13(12): 5496-5509.
  • Han, X., Wang, Y., Aslanian, A., Marshall, B., Lavallée-Adam, M., Yates III, J. R. (2014) Sheathless capillary electrophoresis-tandem mass spectrometry for top-down characterization of pyrococcus furiosus proteins on a proteome scale. Analytical Chemistry. 86(22): 11006-11012.
  • Cloutier, P., Lavallée-Adam, M., Faubert, D., Blanchette, M., Coulombe, B. (2014) Methylation of the DNA/RNA-binding protein Kin17 by METTL22 affects its association with chromatin. Journal of Proteomics. 100: 115-124.
  • Lavallée-Adam, M.,Rousseau, J., Domecq, C., Bouchard, A., Forget, D., Faubert, D., Blanchette, M., Coulombe, B. (2013) Discovery of cell compartment specific protein-protein interactions using affinity purification. Journal of Proteome Research. 12(1): 272-281.
  • Cloutier, P., Lavallée-Adam, M., Faubert, D., Blanchette, M., Coulombe, B. (2013) A newly uncovered group of distantly related lysine methyltransferases preferentially interact with molecular chaperones to regulate their activity. PLOS Genetics. 9(1): e1003210.
  • Forget, D., Lacombe, A.-A., Cloutier, P., Lavallée-Adam, M., Blanchette, M., Coulombe, B. (2013) Nuclear import of RNA polymerase II is coupled with nucleocytoplasmic shuttling of the RNA polymerase II-associated protein 2. Nucleic Acids Research. 41(14): 6881-6891.
  • Lavallée-Adam, M., Cloutier, P., Coulombe, B., Blanchette, M. (2011) Modeling contaminants in AP-MS/MS experiments. Journal of Proteome Research. 10(2): 886-895.
  • Lavallée-Adam, M., Coulombe, B., Blanchette, M. (2010) Detection of locally over-represented GO terms in protein-protein interaction networks (Extended version). Journal of Computational Biology. 17(3): 443-457.
  • Forget, D., Lacombe, A.-A., Cloutier, P., Al-Khoury, R., Bouchard, A., Lavallée-Adam, M., Jeronimo, C., Blanchette, M., Coulombe, B. (2010) The protein interaction network of the human transcription machinery reveals a role for the conserved GTPase RPAP4/GPN1 and microtubule assembly in nuclear import and biogenesis of RNA polymerase II. Molecular and Cellular Proteomics. 9: 2827-2839.
  • Cloutier, P., Al-Khoury, R., Lavallée-Adam, M., Faubert, D., Jiang, H., Poitras, C., Bouchard, A., Forget, D., Blanchette, M., Coulombe, B. (2009) High-resolution mapping of the protein interaction network for the human transcription machinery and affinity purification of RNA polymerase II associated complexes. Methods. 48(4): 381-386.

Intérêts de recherche

  • Bioinformatiques
  • Biologie computationnelle
  • Informatique
  • Apprentissage automatique
  • Réseaux biologiques
  • Protéomiques
  • Spectrométrie de masse
  • Interactions protéiques
  • Théorie des probabilités
  • Théorie graphique
  • Statistiques
  • Biochimie