Bakgrund: Med tillkomsten av höggenomströmning riktad metabolisk profilering tekniker, frågan om hur man tolkar och analyserar den resulterande stora mängden data blir allt viktigare. I detta arbete tar vi upp rekonstruktionen av metaboliska reaktioner från tvärsnittsmetabolomiska data, det vill säga utan krav på tidsupplösta mätningar eller specifika systemstörningar. Tidigare studier inom detta område fokuserade främst på Pearson korrelationskoefficienter, som dock i allmänhet inte kan skilja mellan direkta och indirekta metaboliska interaktioner. Resultat: I vårt nya tillvägagångssätt föreslår vi tillämpning av en Gaussiansk grafisk modell (GGM), en oriktad probabilistisk grafisk modell som uppskattar det villkorliga beroendet mellan variabler. GGM baseras på partiella korrelationskoefficienter, dvs. parvis Pearson korrelationskoefficienter betingade mot korrelationen med alla andra metaboliter. Först visar vi metodens allmänna giltighet och dess fördelar jämfört med regelbundna korrelationsnätverk med datorsimulerade reaktionssystem. Sedan uppskattar vi en GGM på data från en stor populationskohort, som omfattar 1020 fasta blodserumprover med 151 kvantifierade metaboliter. GGM är mycket glesare än korrelationsnätverket, visar en modulstruktur med avseende på metabolitklasser, och är stabil för valet av prover i datamängden. På exemplet med människans fettsyrametabolism visar vi för första gången att höga partiella korrelationskoefficienter i allmänhet motsvarar kända metaboliska reaktioner. Denna funktion utvärderas både manuellt genom att undersöka specifika par av högskorrande metaboliter, och sedan systematiskt på en litteratur-kurerad modell av fettsyrasyntes och nedbrytning. Vår metod upptäcker många kända reaktioner tillsammans med möjligen nya vägar interaktioner, som representerar kandidater för ytterligare experimentell undersökning. Slutsatser: Sammanfattningsvis visar vi starka signaturer av intracellulära vägar i blodserumdata, och utgör ett värdefullt verktyg för en opartisk rekonstruktion av metaboliska reaktioner från storskaliga metabolomics dataset.
I synnerhet Gaussian grafiska modeller (GGMs) används ofta för att uppskatta biologiska nätverk (t.ex. REF.
Gaussian graphical modeling reconstructs pathway reactions from high-throughput metabolomics data
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}