CorrelationCalculator and Filigree: أدوات لتحليل الشبكة القائمة على البيانات لبيانات الأيض

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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....

Protocol

1. حاسبة الارتباط

1. 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.
2. انقر نقرا مزدوجا فوق نموذج الملف الذي تم تنزيله لفتحه.
   1. تأكد من أن الملف يحتوي على ملصقات لكل من العينات والمستقلبات.
   2. نظرا لوجود العينات في صفوف، تأكد من أن العمود الأول هو أسماء العينات وأن الصف الأول هو أسماء الأيض.
3. قم بتنزيل تطبيق Java CorrelationCalculator (http://metscape.med.umich.edu/calculator.html). انقر نقرا مزدوجا فوق ملف .jar الذي تم تنزيله لتشغيل التطبيق.
4. في علامة التبويب إدخال ، انقر فوق الزر....

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 ال.......

Discussion

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 ا.......

Materials

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	Cytoscape application that allows for the creation and exploration of correlation networks.