CorrelationCalculator e Filigrana: Ferramentas para Análise de Redes Data-Driven de Dados Metabolômicos

Um desafio significativo na análise de dados ômicos é extrair conhecimento biológico acionável. A metabolômica não é exceção. O problema geral de relacionar mudanças nos níveis de metabólitos individuais a processos biológicos específicos é agravado pelo grande número de metabólitos desconhecidos presentes em estudos de cromatografia líquida não direcionada acoplada à espectrometria de massas (LC-MS). Além disso, o metabolismo secundário e o metabolismo lipídico são pouco representados nos bancos de dados de vias existentes. Para superar essas limitações, nosso grupo desenvolveu diversas ferramentas para construção e análise de redes baseadas em dados. Estes incluem CorrelationCalculator e filigrana. Ambas as ferramentas permitem que os usuários construam redes baseadas em correlação parcial a partir de dados metabolômicos experimentais quando o número de metabólitos excede o número de amostras. CorrelationCalculator suporta a construção de uma única rede, enquanto Filigrana permite a construção de uma rede diferencial utilizando dados de dois grupos de amostras, seguido de agrupamento de rede e análise de enriquecimento. Descreveremos a utilidade e a aplicação de ambas as ferramentas para a análise de dados metabolômicos da vida real.