Discovering life’s directed metabolic (sub)paths to interpret biochemical markers using the DSMN

Discovering life’s directed metabolic (sub)paths to interpret biochemical markers using the DSMN

表現型同定のためのメタボロミクスデータ解析では、一般的に少数の生化学マーカーしか明らかにならず、個々の表現型について重複した代謝物を含むことが多い。特徴的なサンプルグループ間の差別化には、代謝変化の根本的な原因を理解することが必要です。しかし、バイオマーカーデータとパスウェイデータベースからの代謝変換の知識を組み合わせることは、利用可能なリソースが分散しているため、依然として時間のかかるプロセスである。ここでは、オントロジーリンクを通じて複数のリソースを統合し、重み付けされていない、ラベル付き2バイト特性グラフデータベース：Directed Small Molecules Network (DSMN)を構築した。このアプローチは、説明可能な生化学的関係の（サブ）ネットワークを生成することにより、メタボロミクスデータの代謝グラフモデリングとデータ可視化において現在経験されているいくつかの問題を解決するものである。健康な老化のバイオマーカーを測定する3つのデータセットを用いて、DSMNに取り込まれた生化学反応に対する最短経路計算の結果を検証しました。DSMNは、疎なメタボロミクスデータセットに関連する生物学的経路を発見し、可視化するための高速ソリューションである。このアプローチの汎用性は、プロテオミクスやトランスクリプトミクスなど、他のオミックスデータを統合する可能性を開くものである。