Face à l'utilisation croissante de la métabolomique par les scientifiques dans la génération d’empreintes, les massistes, statisticiens et bio-informaticiens ont dû imaginer de nouvelles stratégies d’analyses [1]. Des efforts importants ont été consentis par la communauté pour lever les verrous techniques et méthodologiques rencontrés et particulièrement dans les champs de la bioinformatique et de la chimiométrie. Ainsi, lors de la dernière décennie, la production d’algorithmes et d’outils par les laboratoires scientifiques, les compagnies privées et les constructeurs d’appareils s’est accélérée. Or, la majorité de ces solutions informatiques sont des logiciels de type client lourd, ou de simples scripts à exécuter avec des fonctionnalités spécifiques et des performances parfois limitées même si des solutions « full web », plus ergonomiques telles que XCMS Online [2] ou MetaboAnalyst [3], sont aujourd’hui proposées. Présentée comme une solution alternative et basée sur un mode collaboratif, nous avons développé une « boîte à outils » (BAO) intégrant des modules de traitement et d’annotations de données métabolomiques, facile à compléter quelle que soit l'origine (laboratoire) et la nature (langage) des scripts et des développements. Cette BAO est accessible par une simple interface web pour les différentes communautés : biologistes, experts massistes, statisticiens et bio-informaticiens. Un des moteurs de « workflows » les plus utilisés en bioinformatique, la plateforme web d’analyses Galaxy [4,5,6] ( http://galaxyproject.org/ ), a été choisi pour développer notre suite d’applications. Cette première version « métabolomique » de Galaxy a pour objectif d’établir une preuve de concept de ses capacités d’intégration d’outils tels que XCMS [7]. Nous avons aussi démontré son adaptabilité à des stratégies d’analyses particulières et valider la qualité intrinsèque de son interface utilisateur. Dans le cadre d’une collaboration entre les plateformes INRA/PFEM et CNRS/ABiMS-METABOMER, nous avons ainsi pu construire sous Galaxy un premier environnement extensible d’analyses. Cette chaîne modulaire inclut des composants connus comme les fonctions d’XCMS mais aussi une suite d’outils statistiques complémentaires de type ACP, outils de clustering [8] et de normalisation de données [9]. Chaque composant peut être utilisé de manière indépendante ou comme faisant partie intégrante d’un « workflow » complet et préconfiguré. La parallélisation des traitements a aussi été implémentée avec le portage des fonctions calculatoires sur serveur de calculs. Cette implémentation met également à disposition un grand nombre des paramètres proposés par le package d’analyses R. Des experts peuvent ainsi configurer des chaînes de traitement en utilisant les options avancées et les partager à l’ensemble des utilisateurs de la plateforme pour une utilisation en routine. La plateforme Galaxy propose nativement une méthodologie d’intégration d’outils issus de sources multiples et dispose d’un gestionnaire de workflows intuitif, de fonctionnalités avancées telles que des historiques assurant la traçabilité et la capacité à reproduire des analyses. Enfin, Galaxy propose un environnement pour le partage des données, des résultats, des outils via le « toolshed » ou des workflows d’analyses. Cet environnement web unifié facilite la réalisation de traitements in silico par des non bio-informaticiens. Avec la mise en place de telles infrastructures, notre projet s'inscrit dans un contexte d’adaptation de nos méthodes de traitement et de changement d’échelle des capacités de traitement des laboratoires. La dynamique de cette collaboration nous a permis de dépasser notre objectif initial, à savoir la validation de la plateforme Galaxy. Nous envisageons ainsi notamment de développer les aspects « annotation » avec des composants d’interrogation de banques de données. Nos premiers résultats nous ont également permis d’obtenir des financements pour les deux prochaines années auprès des conseils régionaux d’Auvergne et de Bretagne. Enfin, cette collaboration s’intègre totalement aux Infrastructures de Recherche financées dans le contexte des Investissements d’Avenir. Elle contribue notamment à développer de fortes synergies entre METABOHUB et EMBRC-France, visant à développer des composants interopérables et de haut-niveau pour la métabolique à haut-débit. Ces développements s’intègrent également dans une perspective de structuration nationale de la bio-informatique, en liens étroits avec l’Institut Français de Bio-informatique.