Методическая статья

CorrelationCalculator и филигрань: инструменты для сетевого анализа метаболомных данных на основе данных

DOI:

10.3791/65512

⸱

10 ноября 2023 г.

 ,  ,  ,  , 
1Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, 2Taubman Health Sciences Library, University of Michigan, Ann Arbor, 3Department of Statistics, University of Florida

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мы представляем CorrelationCalculator и Filigree, два инструмента для построения сетей на основе данных и анализа данных метаболомики. CorrelationCalculator поддерживает построение единой сети взаимодействия метаболитов на основе данных экспрессии, в то время как Filigree позволяет построить дифференциальную сеть с последующей кластеризацией и обогащением сети.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Серьезной проблемой при анализе омиксных данных является извлечение практических биологических знаний. Метаболомика не является исключением. Общая проблема связи изменений уровней отдельных метаболитов с конкретными биологическими процессами осложняется большим количеством неизвестных метаболитов, присутствующих в исследованиях нетаргетной жидкостной хромато-масс-спектрометрии (ЖХ-МС). Кроме того, вторичный метаболизм и липидный обмен слабо представлены в существующих базах данных путей. Чтобы преодолеть эти ограничения, наша группа разработала несколько инструментов для построения и анализа сетей на основе данных. К ним относятся CorrelationCalculator и Filigree. Оба инструмента позволяют создавать сети на основе частичной корреляции на основе данных экспериментальной метаболомики, когда количество метаболитов превышает количество образцов. CorrelationCalculator поддерживает построение единой сети, в то время как Filigree позволяет построить дифференциальную сеть с использованием данных из двух групп выборок с последующей кластеризацией и обогащением сети. Мы опишем полезность и применение обоих инструментов для анализа реальных метаболомических данных.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В последнее десятилетие метаболомика превратилась в омиксную науку благодаря достижениям в области аналитических технологий, таких как газовая хромато-масс-спектрометрия (ГХ-МС) и жидкостная хромато-масс-спектрометрия (ЖХ-МС). Эти методы позволяют одновременно измерять сотни и тысячи низкомолекулярных метаболитов, создавая сложные многомерные наборы данных. Эксперименты по метаболомике могут проводиться как в таргетном, так и в нетаргетном режимах. Целевые эксперименты по метаболомике измеряют определенные классы метаболитов. Они, как правило, основаны на гипотезах, в то время как нецелевые подходы пытаются измерить как можно больше метаболитов и по своей природе гене....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Калькулятор корреляции

  1. Загрузите образец входного файла с разделителями-запятыми, содержащий список метаболитов с экспериментальными измерениями на http://metscape.med.umich.edu/kora_data_240.csv.
  2. Дважды щелкните загруженный файл примера, чтобы открыть его.
    1. Убедитесь, что файл содержит метки как для образцов, так и для метаболитов.
    2. Так как образцы находятся в строках, убедитесь, что первый столбец — это имена образцов, а первый — имена метаболитов.
  3. Загрузите Java-приложение CorrelationCalculator (http://metscape.med.umich.edu/calculator.html). Дважды щелкните загруженный файл .jar, чтобы з....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Чтобы проиллюстрировать использование CorrelationCalculator, мы построили сеть частичной корреляции, используя подмножество данных метаболомики из популяционного исследования KURA, описанного в Krumsiek et al.24. Набор данных содержал 151 метаболит и 240 образцов. На рисунке 1 показана результирующая частичная корреляционная сеть, которая была визуализирована в Cytoscape. Сеть содержит 148 узлов и 272 ребра. Цвет узлов представляет метаболиты, принадлежащие к.......

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Методы сетевого анализа, основанные на частичной корреляции, реализованные в CorrelationCalculator и Filigree, помогают преодолеть некоторые ограничения анализа метаболических путей, основанных на знаниях, особенно для наборов данных с высокой распространенностью неизвестных метаболитов и ограниченным охватом метаболических путей (например, данные липидомики). Эти инструменты широко используются научным сообществом для анализа широкого спектра данных метаболомики и липидомики 14,22,27,28,29,30

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

У авторов нет конкурирующих финансовых интересов.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Работа выполнена при поддержке гранта NIH 1U01CA235487.

....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
CorrelationCalculatorJAVAhttp://metscape.med.umich.edu/calculator.html
clusterNethttps://github.com/Karnovsky-Lab/clusterNet
CytoscapeCytoscapehttps://cytoscape.org/
FiligreeJAVAhttp://metscape.med.umich.edu/filigree.html
MetScapeCytoscapehttps://apps.cytoscape.org/apps/metscapeПриложение Cytoscape, позволяющее создавать и исследовать корреляционные сети.

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sas, K. M., Karnovsky, A., Michailidis, G., Pennathur, S. Metabolomics and diabetes: analytical and computational approaches. Diabetes. 64 (3), 718-732 (2015).
  2. Cottret, L., et al. MetExplore: Collaborative edition and exploration of metabolic networks. ....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи