Differential Correlations Informed Metabolite Set Enrichment Analysis to Decipher Metabolic Heterogeneity of Disease

代谢物 代谢组学 化学 代谢途径 小桶 计算生物学 生物 新陈代谢 生物化学 转录组 基因 色谱法 基因表达
作者
Genjin Lin,Liheng Dong,Kian-Kai Cheng,Xiangnan Xu,Yongpei Wang,Lingli Deng,Daniel Raftery,Jiyang Dong
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:95 (33): 12505-12513 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.3c02246
摘要

Metabolic pathways are regarded as functional and basic components of the biological system. In metabolomics, metabolite set enrichment analysis (MSEA) is often used to identify the altered metabolic pathways (metabolite sets) associated with phenotypes of interest (POI), e.g., disease. However, in most studies, MSEA suffers from the limitation of low metabolite coverage. Random walk (RW)-based algorithms can be used to propagate the perturbation of detected metabolites to the undetected metabolites through a metabolite network model prior to MSEA. Nevertheless, most of the existing RW-based algorithms run on a general metabolite network constructed based on public databases, such as KEGG, without taking into consideration the potential influence of POI on the metabolite network, which may reduce the phenotypic specificities of the MSEA results. To solve this problem, a novel pathway analysis strategy, namely, differential correlation-informed MSEA (dci-MSEA), is proposed in this paper. Statistically, differential correlations between metabolites are used to evaluate the influence of POI on the metabolite network, so that a phenotype-specific metabolite network is constructed for RW-based propagation. The experimental results show that dci-MSEA outperforms the conventional RW-based MSEA in identifying the altered metabolic pathways associated with colorectal cancer. In addition, by incorporating the individual-specific metabolite network, the dci-MSEA strategy is easily extended to disease heterogeneity analysis. Here, dci-MSEA was used to decipher the heterogeneity of colorectal cancer. The present results highlight the clustering of colorectal cancer samples with their cluster-specific selection of differential pathways and demonstrate the feasibility of dci-MSEA in heterogeneity analysis. Taken together, the proposed dci-MSEA may provide insights into disease mechanisms and determination of disease heterogeneity.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
辞清完成签到 ,获得积分10
2秒前
科研通AI2S应助jxas采纳,获得10
5秒前
处处吻完成签到 ,获得积分10
10秒前
MADAO完成签到 ,获得积分10
11秒前
Avicii完成签到 ,获得积分10
22秒前
23秒前
23秒前
26秒前
Jaja发布了新的文献求助10
27秒前
友好亚男完成签到 ,获得积分10
28秒前
吱吱发布了新的文献求助10
30秒前
认真搞科研啦完成签到,获得积分10
32秒前
哈哈完成签到 ,获得积分10
32秒前
chhzz完成签到 ,获得积分10
35秒前
电子屎壳郎完成签到,获得积分10
35秒前
彭于晏应助吱吱采纳,获得10
37秒前
青菜虫子完成签到 ,获得积分10
38秒前
QCB完成签到 ,获得积分10
45秒前
快乐太英完成签到 ,获得积分10
45秒前
MEMSforever完成签到,获得积分20
57秒前
xiaofenzi完成签到,获得积分10
58秒前
阿浮完成签到 ,获得积分10
59秒前
犬狗狗完成签到 ,获得积分10
1分钟前
宁静致远完成签到,获得积分10
1分钟前
徐茂瑜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
水盒子发布了新的文献求助10
1分钟前
狮子座完成签到 ,获得积分10
1分钟前
星光完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ccczzzyyy完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
weng完成签到,获得积分10
1分钟前
乒坛巨人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
宸浅完成签到 ,获得积分10
1分钟前
风趣的冬卉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
研友_LpvQlZ完成签到,获得积分10
1分钟前
萧水白完成签到,获得积分10
1分钟前
坚强的铅笔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
英姑应助Fly采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
HXL完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
좌파는 어떻게 좌파가 됐나:한국 급진노동운동의 형성과 궤적 2500
Sustainability in Tides Chemistry 1500
TM 5-855-1(Fundamentals of protective design for conventional weapons) 1000
Cognitive linguistics critical concepts in linguistics 800
Threaded Harmony: A Sustainable Approach to Fashion 799
Livre et militantisme : La Cité éditeur 1958-1967 500
氟盐冷却高温堆非能动余热排出性能及安全分析研究 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3052652
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2709891
关于积分的说明 7418319
捐赠科研通 2354494
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1246122
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 605951
版权声明 595921