まず、代謝物の測定値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、1列目にサンプル名、2列にグループ割り当てが含まれていることを確認します。残りの列には代謝物が含まれ、各行はサンプルを表します。
次に、Filigree Javaアプリケーションをダウンロードし、ダウンロードしたものをダブルクリックします。jar ファイルを使用してアプリケーションを起動します。[データ] 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。
[列または行の指定] で、[サンプル ID] の横にあるドロップダウン矢印をクリックして、入力ファイルから対応する列または行の名前を選択します。次に、 [サンプル] を選択します。次に、[グループ] の横にあるドロップダウン矢印をクリックして、入力ファイルから対応する列または行を選択し、[グループ] を選択します。
[サンプル グループの指定] で、各グループの横にあるドロップダウン矢印をクリックして、入力ファイルから対応するグループ列を選択します。[Feature Grouping] で、目的の方法である calculate feature groups の横のチェックボックスをオンにします。[ヒート マップの表示] をクリックしてヒート マップを表示し、必要な削減率を決定します。
次に、特徴量削減スライダーを使用して、必要な特徴量の削減率を選択し、削減率が特徴量とサンプルの比率が 1.25 になるまで小さな円をスライドさせます。「次へ」ボタンをクリックして、「解析」タブに移動します。[出力ディレクトリの選択]で、参照ボタンをクリックし、生成された出力ファイルを保存するディレクトリの場所を選択します。
[分析の実行] ボタンをクリックします。「分析は正常に完了しました」というメッセージが表示されたら、ポップアップウィンドウの[OK]ボタンをクリックします。次に、[解析] タブで [ネットワークの参照] ボタンをクリックして、対話型のフィリグリー サブネットワークをブラウザー タブで開きます。
[サブネットワーク名] 列で、[サブネットワーク 1] リンクをクリックします。次に、プラス ボタンをクリックして対話型サブネットワークを探索し、ネットワークの一部を拡大し、マイナス ボタンをクリックして縮小します。グループノードをクリックしてドラッグし、サブネットワーク内で再配置します。
次に、[Expand Features]ボタンをクリックしてすべてのグループ ノードを展開し、グループ ノードを構成する特定のコンパウンドを確認します。次に、[フィーチャを折りたたむ] ボタンをクリックして、最近展開したグループ ノードを折りたたみます。次に、[サンプル グループ別] ボタンをクリックして、ビューを 1 つのサブネットワークからグループごとに分割された複数のサブネットワークに変更します。
次に、サブネットワークのビューを使用して、グループを探索して比較します。[すべてのサンプル] ボタンをクリックして 1 つのサブネットワーク ビューに戻り、[次へ] ボタンをクリックして次のサブネットワークを表示します。1型糖尿病マウスと非糖尿病マウスの血漿代謝物測定値を用いて構築した差動ネットワークは、非糖尿病グループでより高度なネットワーク接続性を示しました。
濃縮解析の結果、同定された12の代謝モジュールのうち9つが、1型糖尿病マウスと非糖尿病マウスで有意に異なっていたことが示されました。
