CorrelacionaciónCalculadora y filigrana: herramientas para el análisis de redes basado en datos de datos metabolómicos

Un reto importante en el análisis de los datos ómicos es la extracción de conocimientos biológicos procesables. La metabolómica no es una excepción. El problema general de relacionar los cambios en los niveles de metabolitos individuales con procesos biológicos específicos se ve agravado por el gran número de metabolitos desconocidos presentes en los estudios de cromatografía líquida y espectrometría de masas (LC-MS) no dirigidos. Además, el metabolismo secundario y el metabolismo lipídico están escasamente representados en las bases de datos de vías existentes. Para superar estas limitaciones, nuestro grupo ha desarrollado varias herramientas para la construcción y el análisis de redes basadas en datos. Estos incluyen CorrelationCalculator y Filigrana. Ambas herramientas permiten a los usuarios construir redes basadas en correlaciones parciales a partir de datos metabolómicos experimentales cuando el número de metabolitos supera el número de muestras. CorrelationCalculator admite la construcción de una sola red, mientras que Filigrana permite crear una red diferencial utilizando datos de dos grupos de muestras, seguidos de agrupación en clústeres de red y análisis de enriquecimiento. Describiremos la utilidad y aplicación de ambas herramientas para el análisis de datos metabolómicos de la vida real.