まず、Web ブラウザーを開き、MetaboAnalyst Web サイトの Joint Pathway Analysis 機能にアクセスするためのリンクに移動します。DeepOmicsAE実装の出力ファイルが保存されているフォルダにアクセスし、生成された各シグナリングモジュールのmodule_n. txtという名前のテキストファイルを開きます。
テキストファイルから、タンパク質のリストを見つけてコピーします。MetaboAnalystのWebページで、コピーしたタンパク質のリストを遺伝子のタンパク質に貼り付け、オプションのフォールド変更ウィンドウを表示します。代謝物について繰り返し、同じウェブページのオプションの折り目変更ウィンドウで化合物リストに貼り付けます。
関連する生物と ID タイプを選択します。次に、ページ下部の [送信] をクリックして情報を送信します。次のページで、ID マッピングを確認して識別子が正しく認識されていることを確認し、[続行] をクリックします。
[パラメーター設定]ページで、[代謝経路の統合]または[すべての経路の統合]を選択して、代謝経路またはすべてのシグナル伝達経路への入力の寄与を視覚化します。[アルゴリズムの選択] パネルで、[エンリッチメント分析]、[超幾何学的検定] の順に選択します。トポロジー測定、次数中心性。積分法、p値の結合経路レベル。ページ下部の [送信] をクリックします。
最後のページである [結果ビュー] には、エンリッチメント解析の結果が表示されます。これには、その影響と重要性に基づくエンリッチメントされた経路のプロットと、経路の表形式リストが含まれます。健常者またはアルツハイマー病患者の脳サンプルからのデータセットでDeepOmicsAEで得られたシグナル伝達モジュールをMetaboAnalystが解釈したところ、シグナル伝達モジュールごとに、異なる代謝経路とシグナル伝達経路が濃縮されていることが明らかになりました。
さらに、臨床的特徴とシグナル伝達モジュールの間に発生する相互作用の特徴付けは、アルツハイマー病患者のグリセロ脂質代謝の変化が性別と死亡時年齢に関連していることを示しました。逆に、シナプスと軸索機能の変化は、性別、教育レベル、寿命に関係なく、アルツハイマー病患者全体で発生する傾向があります。
