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La production massive de données par les approches de protéomique a nécessité la mise en place de bases de données adaptées. D’importants travaux en bioinformatique ont permis de faire face à cette demande et de grands volumes de données sont maintenant stockés par les laboratoires. Mais, des obstacles à l’exploitation et la valorisation de ces données demeurent. Du fait de leur mode de production largement automatisé, les données de protéomique doivent être validées et/ou expertisées avant d’être analysées. Cette étape largement manuelle, constitue un goulot d’étranglement, lié pour une large part à l’absence d’outils adaptés intégrés aux bases de données pour faciliter la tache des experts. Il existe de nombreuses méthodes statistiques selon les objectifs des chercheurs et il est souvent nécessaire d’utiliser une série de méthodes complémentaires sur un même jeu de données. Pour les utilisateurs peu familiers des logiciels de statistiques, cette tache peut se révéler difficile et coûteuse en temps. D’autre part l’extraction des données depuis les bases de données puis leur reformatage en vue des analyses statistiques peut également s’avérer complexe et entraîner des erreurs. Cela est encore plus vrai s’il s’agit d’analyser conjointement des données issues du protéome, du transcriptome et du métabolome. Enfin, il est important que les données validées, nettoyées et analysées puissent être accessibles à la communauté la plus large. Les bases de données de protéomique doivent donc pouvoir être intégrables dans des réseaux internationaux de bases de données tel que le « World-2D page » maintenu par l’Institut Suisse de Bioinformatique.