Para comenzar, descargue un archivo de entrada de muestra delimitado por comas que contiene una lista de metabolitos con mediciones experimentales. Haga doble clic en el archivo de muestra descargado para abrirlo y verificar que contiene etiquetas tanto para las muestras como para los metabolitos. A continuación, descargue la aplicación Java de calculadora de correlación y haga doble clic en el archivo JAR descargado para iniciar la aplicación.
En la pestaña de entrada, haga clic en el botón Examinar para cargar el archivo de entrada. En Especificar formato de archivo, seleccione las muestras en filas. Haga clic en el botón siguiente de la parte inferior derecha de la ventana para ir a la pestaña de normalización de datos.
En Seleccionar métodos, marque la casilla situada junto a registro para transformar los datos y escalado automático de datos. En Datos normalizados, haga clic en el botón Ejecutar. Una vez completada la normalización, haga clic en el botón Guardar para guardar el nuevo archivo de datos.
Haga clic en el botón siguiente para ir a la pestaña de análisis de datos y, en Calcular correlación de Pearson, haga clic en ejecutar para determinar el mejor rango de correlación de Pearson para los datos. Haga clic en el botón ver histograma para revisar la frecuencia de las puntuaciones máximas de correlación de Pearson por característica en el botón ver mapa de calor para revisar la representación de la matriz de correlación de Pearson. En Filtrar por correlaciones de Pearson, deje los números predeterminados para filtrar por un rango de 0,00 a 1,00.
A continuación, en Seleccionar método de correlación parcial, seleccione el método deseado como método DSPC. Y en Calcular correlaciones parciales, haga clic en el botón Ejecutar. Haga clic en el archivo CSV de vista para ver los resultados y haga clic en el botón Guardar para guardar los resultados.
Se muestra una red representativa construida a partir de un subconjunto de los datos metabolómicos del estudio poblacional KORA que consta de 151 metabolitos en 240 sujetos. La agrupación consensuada de redes dio como resultado la identificación de nueve subredes o módulos metabólicos.
