CorrelationCalculator und Filigrane: Werkzeuge zur datengetriebenen Netzwerkanalyse von Metabolomik-Daten

Eine große Herausforderung bei der Analyse von Omics-Daten ist die Gewinnung von verwertbarem biologischem Wissen. Die Metabolomik ist da keine Ausnahme. Das allgemeine Problem, Veränderungen in den Konzentrationen einzelner Metaboliten mit spezifischen biologischen Prozessen in Verbindung zu bringen, wird durch die große Anzahl unbekannter Metaboliten verschärft, die in ungezielten Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie-Studien (LC-MS) vorhanden sind. Darüber hinaus sind der Sekundärstoffwechsel und der Fettstoffwechsel in bestehenden Signalwegdatenbanken nur unzureichend vertreten. Um diese Einschränkungen zu überwinden, hat unsere Gruppe mehrere Tools für den datengesteuerten Netzwerkaufbau und die Analyse entwickelt. Dazu gehören CorrelationCalculator und Filigree. Beide Tools ermöglichen es Benutzern, partielle korrelationsbasierte Netzwerke aus experimentellen Metabolomik-Daten zu erstellen, wenn die Anzahl der Metaboliten die Anzahl der Proben übersteigt. CorrelationCalculator unterstützt den Aufbau eines einzelnen Netzwerks, während Filigran den Aufbau eines differenziellen Netzwerks unter Verwendung von Daten aus zwei Gruppen von Stichproben ermöglicht, gefolgt von Netzwerk-Clustering und Anreicherungsanalyse. Wir werden den Nutzen und die Anwendung beider Werkzeuge für die Analyse realer Metabolomics-Daten beschreiben.