我们介绍了 CorrelationCalculator 和 Filigree 两种用于代谢组学数据驱动网络构建与分析的工具。CorrelationCalculator 支持基于表达数据构建单一的代谢物相互作用网络，而 Filigree 则可用于构建差异网络，并进一步进行网络聚类和富集分析。
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本文内容
摘要
摘要
组学数据分析中的一个重大挑战是从中提取可操作的生物学知识，代谢组学也不例外。将单个代谢物水平的变化与特定生物学过程关联起来这一普遍问题，在非靶向液相色谱-质谱（LC-MS）研究中因存在大量未知代谢物而变得更加复杂。此外，现有的通路数据库对次级代谢和脂质代谢的覆盖程度较差。为克服这些局限性，我们课题组开发了多种用于数据驱动网络构建与分析的工具，包括 CorrelationCalculator 和 Filigree。当代谢物数量超过样本数量时，这两种工具均支持用户基于实验性代谢组学数据构建基于偏相关性的网络。CorrelationCalculator 支持构建单个网络，而 Filigree 则可利用两组样本的数据构建差异网络，并进一步进行网络聚类和富集分析。本文将介绍这两种工具在真实代谢组学数据分析中的应用价值与具体使用方法。
引言
近十年来，随着气相色谱-质谱联用（GC-MS）和液相色谱-质谱联用（LC-MS）等分析技术的进步，代谢组学已发展成为一门组学科学。这些技术能够同时检测数百至数千种小分子代谢物，从而产生复杂的多维数据集。代谢组学实验可分为靶向和非靶向两种模式。靶向代谢组学实验针对特定类别的代谢物进行检测，通常以假设驱动为导向；而非靶向方法则力求检测尽可能多的代谢物，本质上具有生成假设的作用。靶向检测通常包含内标物，因而可实现对目标代谢物的绝对定量；相比之下，非靶向检测仅能进行相对定量，且包含大量未知代谢物1。
代谢组学数据分析是一个多步骤的过程，依赖于多种专用软件工具1。该过程可分为以下三个主要步骤：（1）数据处理与质量控制，（2）统计分析，（3）生物学数据解读。本文所描述的工具旨在支持分析的最后一步。
解释代谢组学数据的一种直观且常用的方法是将实验测量结果映射到代谢通路上。已有多种工具被设计用于实现这一目的2,3,4,5，其中包括由我们团队开发的Metscape
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方案
1. 相关性计算器
- 下载一个包含代谢物列表及其实验测量值的逗号分隔输入示例文件，地址为 http://metscape.med.umich.edu/kora_data_240.csv。
- 双击下载的示例文件以打开。
- 确保文件中包含样本和代谢物的标签。
- 由于样本位于行中，请确认第一列为样本名称，第一行为代谢物名称。
- 下载 CorrelationCalculator Java 应用程序（http://metscape.med.umich.edu/calculator.html）。双击下载的 .jar 文件以启动该应用程序。
- 在 输入 选项卡上，点击 浏览 按钮上传输入文件。
- 在 指定文件格式 下，使用下拉箭头选择适当的输入文件格式。选择 样本在行中 （补充图 1）。
- 点击窗口右下角的 下一步 >> 按钮，进入 数据标准化 选项卡。
- 在 选择方法 下，勾选 Log2-转换数据 旁边....
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结果
用于说明 CorrelationCalculator 的使用方法, 我们使用 Krumsiek 等人描述的 KORA 人群研究中代谢组学数据的一个子集构建了偏相关网络。24该数据集包含 151 种代谢物和 240 个样本。 图1 展示了在 Cytoscape 中可视化的部分相关性网络。该网络包含 148 个节点和 272 条边。节点的颜色表示属于不同化学类别的代谢物，而边表示部分相关系数的校正 p 值（校正 p 值 < 0.05）。值得注意的是，尽管未使用任何先验信息，CorrelationCalculator 仍能够将化学性质相关的代谢物归为同一组。例如，在该网络中，磷脂酰胆碱与溶血磷脂酰胆碱在拓扑结构上紧密相连。将代谢物变化置于此类网络背景下进行可视化，有助于提出科学假设、指导后续实验设计，并推动论文撰写。为展示利用偏相关代谢物网络的潜在工作流程，我们按照 Ma 等人所述方法进行了共识网络聚类。22，从而鉴定出9个子网络或代谢模块。这些模块与化学类别高度一.......
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讨论
在 CorrelationCalculator 和 Filigree 中实现的基于偏相关性的网络分析方法有助于克服基于知识的代谢通路分析的一些局限性，尤其适用于未知代谢物比例较高且代谢通路覆盖有限的数据集（例如脂质组学数据）。这些工具已被研究界广泛用于分析多种代谢组学和脂质组学数据14,22,27,28,29,30。例如，CorrelationCalculator 已被用于分析来自多种生物系统的数据，范围涵盖微生物组、植物到人类疾病31,32,33,<.......
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披露
该 作者无竞争性财务利益。
致谢
本工作由美国国立卫生研究院（NIH）资助，资助编号为1U01CA235487。
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材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 相关性计算器 | 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 | Cytoscape 插件，支持相关性网络的构建与探索。 |
参考文献
- 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. ....
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重印与许可
