まず、実験測定値を含む代謝物のリストを含むサンプルのカンマ区切り入力ファイルをダウンロードします。ダウンロードしたサンプルファイルをダブルクリックして開き、サンプルと代謝物の両方のラベルが含まれていることを確認します。次に、相関計算機Javaアプリケーションをダウンロードし、ダウンロードしたJARファイルをダブルクリックしてアプリケーションを起動します。
[入力] タブで、参照ボタンをクリックして入力ファイルをアップロードします。ファイル形式の指定(Specify file format)で、行内のサンプルを選択します。ウィンドウの右下にある[次へ]ボタンをクリックして、[データの正規化]タブに移動します。
[方法の選択] で、 [ログ] の横にあるチェック ボックスをオンにして、データを変換し、データを自動スケーリングします。[正規化されたデータ] で [実行] ボタンをクリックします。正規化が完了したら、保存ボタンをクリックして新しいデータファイルを保存します。
次のボタンをクリックしてデータ分析タブに移動し、ピアソンの相関の計算で実行をクリックして、データに最適なピアソンの相関範囲を決定します。[ヒストグラムの表示] ボタンをクリックして、特徴ごとの最大ピアソン相関スコアの頻度を確認し、[ヒート マップの表示] ボタンをクリックして、ピアソンの相関行列の表現を確認します。ピアソンの相関関係によるフィルターで、0.00から1.00の範囲でフィルター処理するデフォルトの数値のままにします。
次に、[Select Partial Correlation Method] で、目的のメソッドを [DSPC method] として選択します。[偏相関の計算] で [実行] ボタンをクリックします。CSVファイルを表示して結果を表示し、[保存]ボタンをクリックして結果を保存します。
240人の被験者にわたる151の代謝物からなるKORA集団研究メタボロミクスデータのサブセットから構築された代表的なネットワークが示されています。コンセンサスネットワーククラスタリングにより、9つのサブネットワークまたは代謝モジュールが同定されました。
