Wir präsentieren einen flexiblen, erweiterbaren Jupyter-Lab-basierten Workflow für die unüberwachte Analyse komplexer Multi-Omics-Datensätze, der verschiedene Vorverarbeitungsschritte, die Schätzung des Multi-Omics-Faktorenanalysemodells und mehrere nachgelagerte Analysen kombiniert.
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Methodenartikel
Anwendung der unüberwachten Multi-Omik-Faktorenanalyse zur Aufdeckung von Variationsmustern und molekularen Prozessen im Zusammenhang mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Krankheitsmechanismen sind in der Regel komplex und werden durch das Zusammenspiel mehrerer unterschiedlicher molekularer Prozesse bestimmt. Komplexe, mehrdimensionale Datensätze sind eine wertvolle Ressource, um mehr Einblicke in diese Prozesse zu gewinnen, aber die Analyse solcher Datensätze kann aufgrund der hohen Dimensionalität, die sich beispielsweise aus unterschiedlichen Krankheitszuständen, Zeitpunkten und Omics ergibt, die den Prozess mit unterschiedlichen Auflösungen erfassen, eine Herausforderung darstellen.
Hier stellen wir einen Ansatz vor, um einen solch komplexen Multiomics-Datensatz auf unüberwachte Weise zu analysieren und zu erforschen, indem wir die Multi-Omics-Faktorenanalyse (MOFA) auf einen Datensatz anwenden, der aus Blutproben generiert wurde, die die Immunantwort bei akuten und chronischen Koronarsyndromen erfassen. Der Datensatz besteht aus mehreren Assays mit unterschiedlichen Auflösungen, darunter Zytokindaten auf Probenebene, Plasma-Proteomics und Neutrophilen-Prime-Seq sowie Einzelzell-RNA-Seq-Daten (scRNA-seq). Weitere Komplexität wird durch die Messung mehrerer verschiedener Zeitpunkte pro Patient und mehreren Patientenuntergruppen erhöht.
Der Analyse-Workflow beschreibt, wie die Daten in mehreren Schritten integriert und analysiert werden können: (1) Datenvorverarbeitung und -harmonisierung, (2) Schätzung des MOFA-Modells, (3) Downstream-Analyse. In Schritt 1 wird beschrieben, wie die Features der verschiedenen Datentypen verarbeitet, Features mit geringer Qualität herausgefiltert und normalisiert werden, um ihre Verteilungen für die weitere Analyse zu harmonisieren. Schritt 2 zeigt, wie Sie das MOFA-Modell anwenden und die wichtigsten Varianzquellen innerhalb des Datasets über alle Omics und Features hinweg untersuchen. Schritt 3 stellt verschiedene Strategien für die nachgelagerte Analyse der erfassten Muster vor und verknüpft sie mit den Krankheitszuständen und potenziellen molekularen Prozessen, die diese Bedingungen bestimmen.
Insgesamt stellen wir einen Workflow für die unüberwachte Datenexploration komplexer Multi-Omics-Datensätze vor, um die Identifizierung von Hauptvariationsachsen zu ermöglichen, die sich aus unterschiedlichen molekularen Merkmalen zusammensetzen und auch auf andere Kontexte und Multi-Omics-Datensätze angewendet werden können (einschließlich anderer Assays, wie im beispielhaften Anwendungsfall vorgestellt).
Einleitung
Krankheitsmechanismen sind in der Regel komplex und werden durch das Zusammenspiel mehrerer unterschiedlicher molekularer Prozesse bestimmt. Die komplexen molekularen Mechanismen zu entschlüsseln, die zu bestimmten Krankheiten führen oder die Evolution einer Krankheit steuern, ist eine Aufgabe von hoher medizinischer Relevanz, da sie neue Erkenntnisse für das Verständnis und die Behandlung von Krankheiten liefern kann.
Jüngste technologische Fortschritte ermöglichen es, diese Prozesse mit höherer Auflösung (z.B. auf Einzelzellebene) und gleichzeitig auf verschiedenen biologischen Schichten (z.B. DNA, MRNA, Chromatinzugänglichkeit, DNA-Methy....
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Protokoll
1. Vorbereitungen: Technische Einrichtung und Installation
HINWEIS: Um dieses Programm auszuführen, müssen wget, git und Apptainer auf dem Gerät vorinstalliert sein. Eine Anleitung zur Installation von Apptainer auf verschiedenen Systemen (Linux, Windows, Mac) finden Sie hier: https://apptainer.org/docs/admin/main/installation.html. Informationen zur Installation von git finden Sie hier: https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git. Abhängig von der Größe der verschiedenen Eingabedatasets wird empfohlen, den Workflow auf einem geeigneten Computer (16 CPUs, 64 GB Arbeitsspeicher) auszuführen. Auf dem lokalen R....
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Ergebnisse
Nach der erfolgreichen Ausführung des Workflows werden mehrere Tabellen und Abbildungen generiert, wie in Abbildung 2 dargestellt. Die Abbildungen werden im Ordner /figures abgelegt (Abbildung 6, Abbildung 7, Abbildung 8, Ergänzende Abbildung 1, Ergänzende Abbildung 2, Ergänzende Abbildung 3, Ergänzende Abbildung 4), un.......
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Diskussion
Mit dem skizzierten Protokoll wird ein modularer und erweiterbarer Jupyter-Notebook-basierter Workflow vorgestellt, mit dem ein komplexer Multi-Omics-Datensatz schnell untersucht werden kann. Die Hauptteile des Workflows bestehen aus dem Vorverarbeitungs- und Datenharmonisierungsteil (mit verschiedenen Standardschritten zur Filterung und Normalisierung der Daten), der Schätzung des MOFA9-Modells und einigen beispielhaften nachgelagerten Analysen. Einer der wichtig.......
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Offenlegungen
Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Danksagungen
C.L. wird von der Helmholtz-Gemeinschaft im Rahmen der Joint Research School "Munich School for Data Science - MUDS" gefördert.
....Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.
Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| Apptainer | NA | NA https://apptainer.org/docs/admin/main/installation.html | |
| Compute Server oder Workstation oder Cloud (Linux-, Mac- oder Windows-Umgebung). Abhängig von der Größe der verschiedenen Eingabedatensätze empfehlen wir, den Workflow auf einer geeigneten Maschine auszuführen (in unserer Einstellung verwenden wir: 16 CPU, 64GB Speicher) | Jeder Hersteller | 16 CPUs, 64GB Speicher | Large Memory wird nur für die Verarbeitung der Rohdaten einer einzelnen Zelle benötigt. Nach der Vorverarbeitung können die späteren Analyseschritte auch auf normalen Desktop- oder Laptop-Computern durchgeführt werden |
| : | git | NA | https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git |
| GitHub | GitHub NA | https://github.com/heiniglab/mofa_workflow |
Referenzen
- Lähnemann, D., et al. Eleven grand challenges in single-cell data science. Genome Biol. 21 (1), 31(2020).
- Colomé-Tatché, M., Theis, F. J. Statistical single cell multi-omics integration. Curr Opin Syst Biol. 7, 54-59 (2018).
- Hawe, J., Theis, F., Heinig, M.
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Nachdrucke und Genehmigungen
