CorrelationCalculator e filigrana: strumenti per l'analisi di rete basata sui dati di metabolomica

Summary

Presentiamo CorrelationCalculator e Filigree, due strumenti per la costruzione di reti basate sui dati e l'analisi dei dati metabolomici. CorrelationCalculator supporta la creazione di una singola rete di interazione di metaboliti basata sui dati di espressione, mentre Filigree consente di creare una rete differenziale, seguita dal clustering della rete e dall'analisi dell'arricchimento.

Abstract

Una sfida significativa nell'analisi dei dati omici è l'estrazione di conoscenze biologiche utilizzabili. La metabolomica non fa eccezione. Il problema generale di mettere in relazione le variazioni dei livelli dei singoli metaboliti con specifici processi biologici è aggravato dal gran numero di metaboliti sconosciuti presenti negli studi di cromatografia liquida e spettrometria di massa (LC-MS) non mirati. Inoltre, il metabolismo secondario e il metabolismo lipidico sono scarsamente rappresentati nei database di pathway esistenti. Per superare queste limitazioni, il nostro gruppo ha sviluppato diversi strumenti per la costruzione e l'analisi di reti basate sui dati. Questi includono CorrelationCalculator e Filigree. Entrambi gli strumenti consentono agli utenti di costruire reti basate sulla correlazione parziale a partire da dati di metabolomica sperimentale quando il numero di metaboliti supera il numero di campioni. CorrelationCalculator supporta la costruzione di una singola rete, mentre Filigree consente di creare una rete differenziale utilizzando i dati di due gruppi di campioni, seguiti dal clustering della rete e dall'analisi dell'arricchimento. Descriveremo l'utilità e l'applicazione di entrambi gli strumenti per l'analisi di dati metabolomici reali.

Introduction

Nell'ultimo decennio, la metabolomica è emersa come scienza omica grazie ai progressi nelle tecnologie analitiche come la gascromatografia-spettrometria di massa (GC-MS) e la cromatografia liquida-spettrometria di massa (LC-MS). Queste tecniche consentono la misurazione simultanea di centinaia o migliaia di metaboliti di piccole molecole, creando complessi set di dati multidimensionali. Gli esperimenti di metabolomica possono essere eseguiti in modalità mirata o non mirata. Esperimenti mirati di metabolomica misurano classi specifiche di metaboliti. Di solito sono guidati da ipotesi, mentre gli approcci non mirati tentano di misurare il maggior numero possibile di met....

Protocol

1. Calcolatore di correlazione

1. Scaricare un file di input delimitato da virgole di esempio contenente un elenco di metaboliti con misurazioni sperimentali a http://metscape.med.umich.edu/kora_data_240.csv.
2. Fare doppio clic sul file di esempio scaricato per aprirlo.
   1. Assicurarsi che il file contenga etichette sia per i campioni che per i metaboliti.
   2. Poiché i campioni sono divisi in righe, verificare che la prima colonna sia costituita dai nomi dei campioni e che la prima riga sia costituita dai nomi dei metaboliti.
3. Scaricare l'applicazione Java CorrelationCalculator (http://metscape.med.umich.e....

Results

Per illustrare l'uso di CorrelationCalculator, abbiamo costruito una rete di correlazione parziale utilizzando un sottoinsieme dei dati metabolomici dello studio sulla popolazione KORA descritto in Krumsiek et ^al.24. Il set di dati conteneva 151 metaboliti e 240 campioni. La Figura 1 mostra la rete di correlazione parziale risultante che è stata visualizzata in Cytoscape. La rete contiene 148 nodi e 272 archi. Il colore dei nodi rappresenta i metaboliti che a.......

Discussion

I metodi di analisi di rete basati sulla correlazione parziale implementati in CorrelationCalculator e Filigree aiutano a superare alcuni dei limiti delle analisi delle vie metaboliche basate sulla conoscenza, in particolare per i set di dati con un'elevata prevalenza di metaboliti sconosciuti e una copertura limitata delle vie metaboliche (ad esempio, dati lipidomici). Questi strumenti sono stati ampiamente utilizzati dalla comunità di ricerca per analizzare un'ampia gamma di dati metabolomici e lipidomici 14,22,27,28,2.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
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'applicazione Cytoscape che consente la creazione e l'esplorazione di reti di correlazione.