Геномні, протеомічні та метаболомічні стратегії інтеграції даних

Інформація про статтю

[захищено електронною поштою] ПЕРЕВІРКА: П’ять рецензентів внесли свій звіт у рецензію. Доповіді рецензентів налічували 632 слова, за винятком будь-яких конфіденційних коментарів академічному редактору. ФІНАНСУВАННЯ: Ми визнаємо, що Національний інститут охорони здоров’я надає NIH 1 U24 DK097154 для Центру метаболоміки Західного узбережжя. Автори підтверджують, що донор не мав впливу на дизайн дослідження, зміст статті чи вибір цього журналу. КОНКУРЕНТНІ ІНТЕРЕСИ: Автори не розкривають потенційних конфліктів інтересів. Папір, що підлягає незалежній експертній оцінці. Усі редакційні рішення, прийняті незалежним академічним редактором. Після подання рукопис підлягав антиплагіатному скануванню. До публікації всі автори надали підписане підтвердження згоди на публікацію статті та відповідності всім чинним етичним та правовим вимогам, включаючи точність інформації про автора та авторів, розкриття конкуруючих інтересів та джерел фінансування, відповідність етичним вимогам, що стосуються людини та тварин учасників дослідження та дотримання будь-яких вимог щодо авторських прав третіх осіб. Цей журнал є членом Комітету з етики публікацій (COPE), виданий Libertas Academica. Дізнайтеся більше про цей журнал.

протеомічні

Анотація

Надійна інтерпретація експериментальних результатів вимірювання дискретних біологічних доменів залишається важливою проблемою в умовах складних процесів біохімічної регуляції, таких як організм проти тканини проти клітинного метаболізму, епігенетика та посттрансляційна модифікація білка. Інтеграція аналізів, проведених на кількох вимірювальних або омічних платформах, є новим підходом для вирішення цих проблем. Цей огляд зосереджений на вибраних методах та інструментах для інтеграції метаболомічних з геномними та протеомічними даними з використанням різноманітних підходів, включаючи біохімічні шляхи, онтологію, мережі та методи, засновані на емпіричній кореляції.

Вступ

За останнє десятиліття значні досягнення в омічних технологіях (наприклад, геноміка, протеоміка та метаболоміка) дозволили високопродуктивний моніторинг різноманітних молекулярних процесів та процесів в організмі. Ці методи широко застосовуються для ідентифікації біологічних варіантів (наприклад, біомаркерів), для характеристики складних біохімічних систем та для вивчення патофізіологічних процесів. У той час як багато омічних платформ націлені на всебічний аналіз генів (геноміка), мРНК (транскриптоміка), білків (протеоміка) та метаболітів (метаболоміка), 1 проблема залишається для інтеграції даних омічного домену та між ними.

Біологічна інтерпретація змін в дискретних омічних доменах є складною перед складною біохімічною регуляцією, такою як процеси проти організму на тканині проти клітинного рівня, епігенетика, 2-мРНК або білкова посттрансляційна модифікація. 3,4 Поєднання експериментальних результатів з декількох омічних платформ є новим підходом, який має на меті допомогти виявити приховані біологічні взаємозв'язки, які можуть стати очевидними лише за допомогою цілісного аналізу, що включає вимірювання в багатьох біохімічних доменах. Ця стаття зосереджена на вибраних методах та інструментах для інтеграції метаболомічного з геномними та протеомічними даними.

Метаболоміка, аналіз малих молекул (наприклад, 5–8 Метаболом чудово реагує як на екологічні, так і на біологічні регуляторні механізми (наприклад, епігенетика, транскрипція, посттрансляційна модифікація), аналіз яких представляє унікальний підхід до характеристики Однак метаболоміки само по собі може бути недостатньо для повноцінної характеристики складних біологічних систем або патологій (наприклад, раку). Наприклад, багато дослідників зосереджуються на аналізі циркулюючих метаболітів (наприклад, сироватки або плазми), але цей пул є інтегрований вхід і вихід багатьох біологічних систем, що ускладнює отримання уявлень про механізми на тканинному та клітинному рівнях. Інші проблеми включають ефективну інтеграцію аналізів, заснованих на метаболомічному дослідженні, у випадках обмежених знань про біохімічну область, що може призвести до розріджених та відключених біологічних інтерпретації.9

На сьогодні розроблено різноманітні програмні засоби, які допомагають інтегрувати безліч омічних наборів даних на основі біохімічного шляху, онтології, мережі або емпіричної кореляції (Таблиця 1). Вибір підходів та інструментів інтеграції даних omic обговорюється нижче.

Таблиця 1. Основні особливості набору інструментів для аналізу та інтеграції даних omic.

Таблиця 1. Основні особливості вибору інструментів для аналізу та інтеграції даних omic.

Інтеграція на основі шляху або біохімічної онтології

Все більш очевидним стає той факт, що для опитування складних біологічних систем необхідний інтегративний аналіз на багатьох омічних платформах. Протягом останніх кількох років для аналізу даних про експресію генів широко використовувались методи аналізу збагачення, такі як аналіз збагачення наборів генів (GSEA) 10. Ці методи сприяють біологічній інтерпретації шляхом інтеграції знань про біологічний домен (наприклад, біохімічні шляхи, біологічні процеси) з результатами експресії генів. Незважаючи на те, що ці підходи дуже чутливі до експертних визначень того, що становить біохімічний шлях або сукупність пов'язаних молекулярних функцій, вони залишаються ключовими методами інтеграції омічних даних. Існуючі інструменти, такі як IMPALA, 11 iPEAP, 12 та інтегрований аналіз шляхів у MetaboAnalyst 3.0 13, підтримують інтеграцію різних омічних платформ шляхом збагачення шляхів та аналізу надмірної презентації. Однак підходи, засновані на шляхах, покладаються на заздалегідь визначені шляхи, які можуть не точно відображати складність біологічних систем і потенційно можуть спричинити результати аналізу.

Інтеграція на основі біологічних мереж

Емпіричний кореляційний аналіз

Хоча аналіз на основі кореляції порівняно простий у впровадженні та широко використовується для інтеграції багатоманітних даних, ці підходи можуть надати обмежений огляд у випадках дуже мультиколінеарних систем (наприклад, графіки волосяного м’яча). Гауссові графічні моделі, часткова кореляція та байєсівські мережі є більш складними підходами, які набувають переваги над простими кореляціями завдяки своїй здатності відокремлювати прямі від непрямих асоціацій змінних. Наприклад, пакети R glasso, 28 qpgraph, 29 та величезні 30 були використані для ідентифікації умовно незалежних попарних зв'язків (тобто з урахуванням усіх інших можливих зв'язків), що може значно спростити інтерпретацію мережі. Однак ці методи можуть бути обчислювально складними для реалізації на типових омічних даних, які містять набагато більше виміряних змінних, ніж вибірки. Аналізи на основі байєсівської мережі використовувались для надійної інтеграції безлічі високовимірних наборів даних навіть у випадках низьких розмірів вибірки. 31,32 Однак одним з потенційних обмежень цього підходу є необхідність використання попередніх знань для оцінки ймовірнісних взаємодій між 31 змодельованими змінними, 31 що може призвести до необ'єктивних висновків.

Майбутні напрямки

Рисунок 1. Приклад сучасного робочого процесу аналізу метаболомічних даних, що інтегрує три дискретні платформи спектрального аналізу мас. 7 Дані трьох незалежних аналітичних платформ були об’єднані та оцінені за допомогою статистичних методів та методів машинного навчання для виявлення значних метаболомічних відмінностей та 10% дискримінантів між експериментальними методами лікування. Мережі часткової кореляції, аналіз біохімічного збагачення, ієрархічна кластеризація та інтеграція біохімічної мережі використовувались для візуалізації та інтеграції високомірних омічних даних у біологічний контекст.

Внески автора

Задумані та розроблені експерименти: DG. Проаналізовано дані: KW, JF, DG. Написав перший проект рукопису: KW, JF, DG. Сприяв написанню рукопису: KW, JF, DG. Погодьтеся з результатами та висновками рукописів: KW, JF, DG. Спільно розробили структуру та аргументи доповіді: KW, JF, DG. Здійснено критичні зміни та затверджено остаточну версію: DG. Усі автори розглянули та схвалили остаточний рукопис.

Подяки

Автори дякують професору Оліверу Фінену за підтримку.