A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

DeepOmicsAE היא זרימת עבודה המתמקדת ביישום שיטת למידה עמוקה (כלומר, מקודד אוטומטי) כדי להפחית את המימדיות של נתוני multi-omics, מתן בסיס למודלים חיזוי ומודולי איתות המייצגים שכבות מרובות של נתוני omics.

Abstract

מערכי נתונים גדולים של omics הופכים זמינים יותר ויותר למחקר על בריאות האדם. מאמר זה מציג את DeepOmicsAE, זרימת עבודה המותאמת לניתוח מערכי נתונים רב-אומיים, כולל פרוטאומיקה, מטבולומיקה ונתונים קליניים. זרימת עבודה זו משתמשת בסוג של רשת עצבית הנקראת autoencoder, כדי לחלץ קבוצה תמציתית של תכונות מנתוני הקלט הרב-מימדיים הגבוהים. יתר על כן, זרימת העבודה מספקת שיטה לייעול הפרמטרים העיקריים הדרושים ליישום המקודד האוטומטי. כדי להציג את זרימת העבודה הזו, נותחו נתונים קליניים מעוקבה של 142 אנשים שהיו בריאים או אובחנו עם מחלת אלצהיימר, יחד עם הפרוטאום והמטבוליזם של דגימות המוח שלהם לאחר המוות. התכונות המופקות מהשכבה הסמויה של המקודד האוטומטי שומרות על המידע הביולוגי המפריד בין חולים בריאים לחולים. בנוסף, התכונות הבודדות שחולצו מייצגות מודולי איתות מולקולרי נפרדים, שכל אחד מהם מקיים אינטראקציה ייחודית עם התכונות הקליניות של הפרטים, ומספק אמצעי לשילוב הפרוטאומיקה, המטבולומיקה והנתונים הקליניים.

Introduction

חלק הולך וגדל מהאוכלוסייה מזדקן והנטל של מחלות הקשורות לגיל, כגון ניוון עצבי, צפוי לעלות בחדות בעשורים הקרובים1. מחלת אלצהיימר היא הסוג הנפוץ ביותר של מחלות נוירודגנרטיביות2. ההתקדמות במציאת טיפול הייתה איטית בהתחשב בהבנה הלקויה שלנו של המנגנונים המולקולריים הבסיסיים המניעים את הופעת המחלה והתקדמותה. רוב המידע על מחלת האלצהיימר מתקבל לאחר המוות מבדיקת רקמת המוח, מה שהפך את ההבחנה בין סיבות ותוצאות למשימה קשה3. פרויקט מחקר המסדרים הדתיים / זיכרון והזדקנות (ROSMAP) הוא מאמץ שאפתני להשיג הבנה רחבה יותר של ניוון עצבי, הכולל מחקר של אלפי אנשים שהתחייבו לעבור בדיקות רפואיות ופסיכולוגיות מדי שנה ולתרום א....

Protocol

הערה: הנתונים ששימשו כאן היו נתוני ROSMAP שהורדו מפורטל הידע של AD. אין צורך בהסכמה מדעת כדי להוריד את הנתונים ולעשות בהם שימוש חוזר. הפרוטוקול המוצג כאן משתמש בלמידה עמוקה כדי לנתח נתונים מולטי-אומיים ולזהות מודולי איתות המבחינים בין מטופלים ספציפיים או קבוצות מדגם המבוססות, למשל, על האבחנה שלהם. הפרוטוקול גם מספק קבוצה קטנה של תכונות שחולצו שמסכמות את הנתונים המקוריים בקנה מידה גדול, וניתן להשתמש בהן לניתוח נוסף, כגון אימון מודל חיזוי באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה (איור 1). עיין בקובץ משלים 1 ובטבלת החומרים לקבלת מידע אודות גישה לקוד והגדרת הסביבה החישובית לפני ביצוע הפרוטוקול. יש לבצע את השיטות לפי....

תוצאות

כדי להציג את הפרוטוקול, ניתחנו מערך נתונים הכולל פרוטום, מטבוליזם ומידע קליני שמקורו במוחות לאחר המוות של 142 אנשים שהיו בריאים או אובחנו עם מחלת אלצהיימר.

לאחר ביצוע פרוטוקול סעיף 1 כדי לעבד מראש את הנתונים, מערך הנתונים כלל 6,497 חלבונים, 443 מטבוליטים, ושלושה מאפיינים קליניים (?.......

Discussion

מבנה מערך הנתונים הוא קריטי להצלחת הפרוטוקול ויש לבדוק אותו בקפידה. יש לעצב את הנתונים כפי שמצוין בסעיף 1 של הפרוטוקול. הקצאה נכונה של מיקומי טורים היא גם קריטית להצלחת השיטה. נתוני פרוטאומיקה ומטבולומיקה מעובדים מראש באופן שונה ובחירת התכונות מתבצעת בנפרד בשל אופיים השונה של הנתונים. לכן.......

Disclosures

המחבר מצהיר כי אין להם ניגודי עניינים.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי CA201402 המענקים של NIH ופרס Cornell Center for Vertebrate Genomics (CVG) Distinguished Scholar Award. התוצאות המתפרסמות כאן מבוססות במלואן או בחלקן על נתונים שהתקבלו מפורטל הידע של AD (https://adknowledgeportal.org). נתוני המחקר סופקו באמצעות השותפות להאצת הרפואה עבור אלצהיימר (U01AG046161 ו-U01AG061357) בהתבסס על דגימות שסופקו על ידי המרכז למחלות אלצהיימר ראש, המרכז הרפואי האוניברסיטאי ראש, שיקגו. איסוף הנתונים נתמך באמצעות מימון על ידי מענקי NIA P30AG10161, R01AG15819, R01AG17917, R01AG30146, R01AG36836, U01AG32984, U01AG46152, מחלקת בריאות הציבור של אילינוי ומכון המחקר לגנומיקה תרגומית. מערך הנתונים המטאבולומי נוצר במטאבולון ועובד מראש על ידי....

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
ComputerAppleMac StudioApple M1 Ultra with 20-core CPU, 48-core GPU, 32-core Neural Engine; 64 GB unified memory
Conda v23.3.1Anaconda, Inc.N/Apackage management system and environment manager
conda environment
DeepOmicsAE
N/ADeepOmicsAE_env.ymlcontains packages necessary to run the worflow
github repository DeepOmicsAEMicrosofthttps://github.com/elepan84/DeepOmicsAE/provides scripts, Jupyter notebooks, and the conda environment file
Jupyter notebook v6.5.4Project JupyterN/Aa platform for interactive data science and scientific computing
DT01-metabolomics dataN/AROSMAP_Metabolon_HD4_Brain
514_assay_data.csv
This data was used to generate the Results reported in the article. Specifically, DT01-DT04 were merged by matching them based on the individualID. The column final consensus diagnosis (cogdx) was filtered to keep only patients classified as healthy or AD. Climnical features were filtered to keep the following: age at death, sex and education. Finally, age reported as 90+ was set to 91, then the age column was transformed to float64.
The data is available at https://adknowledgeportal.synapse.org
DT02-TMT proteomics dataN/AC2.median_polish_corrected_log2
(abundanceRatioCenteredOn
MedianOfBatchMediansPer
Protein)-8817x400.csv
DT03-clinical dataN/AROSMAP_clinical.csv
DT04-biospecimen metadataN/AROSMAP_biospecimen_metadata
.csv
Python 3.11.3 Python Software FoundationN/Aprogramming language

References

  1. Hou, Y., et al. Ageing as a risk factor for neurodegenerative disease. Nature Reviews Neurology. 15 (10), 565-581 (2019).
  2. Scheltens, P., et al. Alzheimer’s disease. The Lancet. 397 (10284), 1577-1590 (2021).
  3. Brei....

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

202

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved