نقدم CorrelationCalculator و Filigree ، وهما أداتان لبناء شبكة تعتمد على البيانات وتحليل بيانات الأيض. يدعم CorrelationCalculator بناء شبكة تفاعل واحدة من المستقلبات بناء على بيانات التعبير ، بينما يسمح Filigree ببناء شبكة تفاضلية ، تليها تجميع الشبكة وتحليل الإثراء.
يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية
مقالة منهجية
CorrelationCalculator and Filigree: أدوات لتحليل الشبكة القائمة على البيانات لبيانات الأيض
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
يتمثل أحد التحديات الكبيرة في تحليل بيانات omics في استخراج المعرفة البيولوجية القابلة للتنفيذ. الأيض ليست استثناء. تتفاقم المشكلة العامة المتمثلة في ربط التغيرات في مستويات المستقلبات الفردية بعمليات بيولوجية محددة بسبب العدد الكبير من المستقلبات غير المعروفة الموجودة في دراسات قياس الطيف الكتلي للكروماتوغرافيا السائلة غير المستهدفة (LC-MS). علاوة على ذلك ، يتم تمثيل التمثيل الغذائي الثانوي واستقلاب الدهون بشكل ضعيف في قواعد بيانات المسار الحالية. للتغلب على هذه القيود ، طورت مجموعتنا العديد من الأدوات لبناء وتحليل الشبكة القائمة على البيانات. وتشمل هذه حاسبة الارتباط و Filigree. تسمح كلتا الأداتين للمستخدمين ببناء شبكات قائمة على الارتباط الجزئي من بيانات الأيض التجريبية عندما يتجاوز عدد المستقلبات عدد العينات. يدعم CorrelationCalculator بناء شبكة واحدة ، بينما يسمح Filigree ببناء شبكة تفاضلية باستخدام البيانات من مجموعتين من العينات ، يليها تجميع الشبكة وتحليل الإثراء. سنصف فائدة وتطبيق كلتا الأداتين لتحليل بيانات الأيض الواقعية.
المقدمة
في العقد الماضي ، برز الأيض كعلم أوميكس بسبب التقدم في التقنيات التحليلية مثل كروماتوغرافيا الغاز - قياس الطيف الكتلي (GC-MS) وكروماتوغرافيا السائل - قياس الطيف الكتلي (LC-MS). تسمح هذه التقنيات بالقياس المتزامن لمئات إلى آلاف مستقلبات الجزيئات الصغيرة ، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعات بيانات معقدة متعددة الأبعاد. يمكن إجراء تجارب الأيض في أوضاع مستهدفة أو غير مستهدفة. تقيس تجارب الأيض المستهدفة فئات معينة من الأيضات. وعادة ما تكون مدفوعة بالفرضيات، في حين أن النهج غير المستهدفة تحاول قياس أكبر عدد ممكن من المستقلبات وتولد الفرضيات بطبيعتها. عادة ما تتضمن المقايسات المستهدفة معايير داخلية وبالتالي تسمح بالتحديد الكمي المطلق للمستقلبات ذات الأهمية. في المقابل ، تسمح المقايس....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
البروتوكول
1. حاسبة الارتباط
- قم بتنزيل نموذج ملف إدخال محدد بفواصل يحتوي على قائمة من المستقلبات مع قياسات تجريبية في http://metscape.med.umich.edu/kora_data_240.csv.
- انقر نقرا مزدوجا فوق نموذج الملف الذي تم تنزيله لفتحه.
- تأكد من أن الملف يحتوي على ملصقات لكل من العينات والمستقلبات.
- نظرا لوجود العينات في صفوف، تأكد من أن العمود الأول هو أسماء العينات وأن الصف الأول هو أسماء الأيض.
- قم بتنزيل تطبيق Java CorrelationCalculator (http://metscape.med.umich.edu/calculator.html). انقر نقرا مزدوجا فوق ملف .jar الذي تم تنزيله لتشغيل التطبيق.
- في علامة التبويب إدخال ، انقر فوق الزر....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
النتائج
لتوضيح استخدام CorrelationCalculator ، قمنا ببناء شبكة ارتباط جزئي باستخدام مجموعة فرعية من بيانات الأيض من دراسة سكان KORA الموصوفة في Krumsiek et al.24. احتوت مجموعة البيانات على 151 مستقلبا و 240 عينة. يوضح الشكل 1 شبكة الارتباط الجزئي الناتجة التي تم تصورها في Cytoscape. تحتوي الشبكة على 148 عقدة و 272 حافة. يمثل لون العقد المستقلبات التي تنتمي إلى فئات كيميائية مختلفة ، بينما تمثل الحواف القيمة p المعدلة لمعاملات الارتباط الجزئي (القيمة p المعدلة < 0........
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المناقشة
تساعد طرق تحليل الشبكة القائمة على الارتباط الجزئي المطبقة في CorrelationCalculator و Filigree في التغلب على بعض قيود تحليلات المسار الأيضي القائمة على المعرفة ، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات ذات الانتشار المرتفع للمستقلبات غير المعروفة والتغطية المحدودة للمسارات الأيضية (على سبيل المثال ، بيانات الدهون). تم استخدام هذه الأدوات على نطاق واسع من قبل مجتمع البحث لتحليل مجموعة واسعة من بيانات الأيض والدهون14،22،27،28،29
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
الإفصاحات
وليس للمؤلفين مصالح مالية متنافسة.
شكر وتقدير
تم دعم هذا العمل من خلال منحة NIH 1U01CA235487.
....الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| CorrelationCalculator | JAVA | http://metscape.med.umich.edu/calculator.html | |
| clusterNet | https://github.com/Karnovsky-Lab/clusterNet | ||
| Cytoscape | Cytoscape | https://cytoscape.org/ | |
| Filigree | JAVA | http://metscape.med.umich.edu/filigree.html | |
| MetScape | Cytoscape | https://apps.cytoscape.org/apps/metscape | تطبيق Cytoscape الذي يسمح بإنشاء واستكشاف شبكات الارتباط. |
المراجع
- Sas, K. M., Karnovsky, A., Michailidis, G., Pennathur, S. Metabolomics and diabetes: analytical and computational approaches. Diabetes. 64 (3), 718-732 (2015).
- Cottret, L., et al. MetExplore: Collaborative edition and exploration of metabolic networks. ....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
إعادة الطباعة والأذونات
