DRomics est un package R accompagné d’applications Shiny que nous développons depuis quelques années dans le but d’aider les chercheurs en écotoxicologie à modéliser les données (multi)-omiques de type dose-réponse (https://lbbe.univ-lyon1.fr/fr/dromics ). Nous l’avons conçu en particulier pour permettre l’analyse de données collectées sur des organismes non séquencés, voire sur des communautés d’espèces, et selon un plan d’expérience optimal pour l’étude de la dose-réponse (privilégiant le nombre de doses plutôt que le nombre de réplicats) voire sur des données observationnelles sans réplicat. Outre la détection de réponses significatives au gradient de dose et l’estimation d’un seuil de sensibilité au polluant des items détectés (gènes, métabolites, …), nous nous attachons à la description des réponses, notamment par la caractérisation de leur forme (monotones croissante ou décroissante, biphasiques en forme de cloche ou de U). L’objectif des outils proposés est à la fois de fournir une aide pour la définition de seuils protecteurs, mais aussi pour comprendre l’enchaînement des événements moléculaires induisant un effet néfaste pour les organismes (concept Adverse Outcom Pathway – AOP). Dans ce but nous avons développé récemment plusieurs fonctions, notamment graphiques, visant à faciliter l’interprétation des résultats de l’interprétation biologique au regard d’une annotation donnée.  
Dans cet exposé, je vous présenterai le schéma d’analyse des données proposé dans DRomics et les nouvelles fonctions d’aide à l’interprétation biologique. Je vous ferai part aussi des défis que nous rencontrons dans le cadre de notre tentative de mise au point d’une stratégie rationnelle d’interprétation biologique non ciblée et des pistes que nous comptons explorer à l’avenir.