DeepOmicsAE: Rappresentazione dei moduli di segnalazione nella malattia di Alzheimer con analisi di deep learning di proteomica, metabolomica e dati clinici

Summary

DeepOmicsAE è un flusso di lavoro incentrato sull'applicazione di un metodo di deep learning (ad esempio, un autoencoder) per ridurre la dimensionalità dei dati multi-omici, fornendo una base per modelli predittivi e moduli di segnalazione che rappresentano più livelli di dati omici.

Abstract

I grandi set di dati omici stanno diventando sempre più disponibili per la ricerca sulla salute umana. Questo documento presenta DeepOmicsAE, un flusso di lavoro ottimizzato per l'analisi di set di dati multi-omici, tra cui proteomica, metabolomica e dati clinici. Questo flusso di lavoro utilizza un tipo di rete neurale chiamata autoencoder, per estrarre un insieme conciso di funzionalità dai dati di input multi-omici ad alta dimensionalità. Inoltre, il flusso di lavoro fornisce un metodo per ottimizzare i parametri chiave necessari per implementare l'autoencoder. Per mostrare questo flusso di lavoro, i dati clinici sono stati analizzati da una coorte di 142 individui sani o con diagnosi di Alzheimer, insieme al proteoma e al metaboloma dei loro campioni cerebrali post-mortem. Le caratteristiche estratte dallo strato latente dell'autoencoder conservano le informazioni biologiche che separano i pazienti sani da quelli malati. Inoltre, le singole caratteristiche estratte rappresentano moduli di segnalazione molecolare distinti, ognuno dei quali interagisce in modo univoco con le caratteristiche cliniche degli individui, fornendo un mezzo per integrare la proteomica, la metabolomica e i dati clinici.

Introduction

Una percentuale sempre più ampia della popolazione sta invecchiando e si prevede che l'onere delle malattie legate all'età, come la neurodegenerazione, aumenterà notevolmente nei prossimi decenni¹. Il morbo di Alzheimer è il tipo più comune di malattia neurodegenerativa². I progressi nella ricerca di un trattamento sono stati lenti data la nostra scarsa comprensione dei meccanismi molecolari fondamentali che guidano l'insorgenza e il progresso della malattia. La maggior parte delle informazioni sulla malattia di Alzheimer viene ottenuta post-mortem dall'esame del tessuto cerebrale, il che ha reso difficile distinguere le....

Protocol

NOTA: i dati utilizzati in questo caso sono dati ROSMAP scaricati dal portale AD Knowledge. Il consenso informato non è necessario per scaricare e riutilizzare i dati. Il protocollo qui presentato utilizza il deep learning per analizzare i dati multi-omici e identificare i moduli di segnalazione che distinguono specifici pazienti o gruppi di campioni in base, ad esempio, alla loro diagnosi. Il protocollo fornisce anche un piccolo set di funzionalità estratte che riepilogano i dati originali su larga scala e possono ess.......

Discussion

La struttura del set di dati è fondamentale per il successo del protocollo e deve essere attentamente controllata. I dati devono essere formattati come indicato nella sezione 1 del protocollo. Anche la corretta assegnazione delle posizioni delle colonne è fondamentale per il successo del metodo. I dati di proteomica e metabolomica vengono pre-elaborati in modo diverso e la selezione delle caratteristiche viene condotta separatamente a causa della diversa natura dei dati. Pertanto, è fondamentale assegnare correttament.......

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer	Apple	Mac Studio	Apple M1 Ultra with 20-core CPU, 48-core GPU, 32-core Neural Engine; 64 GB unified memory
Conda v23.3.1	Anaconda, Inc.	N/A	package management system and environment manager
conda environment DeepOmicsAE	N/A	DeepOmicsAE_env.yml	contains packages necessary to run the worflow
github repository DeepOmicsAE	Microsoft	https://github.com/elepan84/DeepOmicsAE/	provides scripts, Jupyter notebooks, and the conda environment file
Jupyter notebook v6.5.4	Project Jupyter	N/A	a platform for interactive data science and scientific computing
DT01-metabolomics data	N/A	ROSMAP_Metabolon_HD4_Brain 514_assay_data.csv	This data was used to generate the Results reported in the article. Specifically, DT01-DT04 were merged by matching them based on the individualID. The column final consensus diagnosis (cogdx) was filtered to keep only patients classified as healthy or AD. Climnical features were filtered to keep the following: age at death, sex and education. Finally, age reported as 90+ was set to 91, then the age column was transformed to float64. The data is available at https://adknowledgeportal.synapse.org
DT02-TMT proteomics data	N/A	C2.median_polish_corrected_log2 (abundanceRatioCenteredOn MedianOfBatchMediansPer Protein)-8817x400.csv
DT03-clinical data	N/A	ROSMAP_clinical.csv
DT04-biospecimen metadata	N/A	ROSMAP_biospecimen_metadata .csv
Python 3.11.3	Python Software Foundation	N/A	programming language