metGWAS 1.0: An R workflow for network-driven over-representation analysis between independent metabolomic and meta-genome wide association studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Many diseases may result from disrupted metabolic regulation. Metabolite-GWAS studies assess the association of polymorphic variants with metabolite levels in body fluids. While these studies are successful, they have a high cost and technical expertise burden due to combining the analytical biochemistry of metabolomics with the computational genetics of GWAS. Currently, there are 100s of standalone metabolomics and GWAS studies related to similar diseases or phenotypes. A method that could statically evaluate these independent studies to find novel metabolites-genes association is of high interest. Although such an analysis is limited to genes with known metabolite interactions due to the unpaired nature of the data sets, any discovered associations may represent biomarkers and druggable targets for treatment and prevention. Methods We developed a bioinformatics tool, metGWAS 1.0, that generates and statistically compares metabolic and genomic gene sets using a hypergeometric test. Metabolic gene sets are generated by mapping disease-associated metabolites to interacting proteins (genes) via online databases. Genomic gene sets are identified from a network representation of the GWAS Catalog comprising 100s of studies. Results The metGWAS 1.0 tool was evaluated using standalone metabolomics datasets extracted from two metabolomics-GWAS case studies. In case-study 1, a cardiovascular disease association study, we identified nine genes (APOA5, PLA2G5, PLA2G2D, PLA2G2E, PLA2G2F, LRAT, PLA2G2A, PLB1, and PLA2G7) that interact with metabolites in the KEGG glycerophospholipid metabolism pathway and contain polymorphic variants associated with cardiovascular disease ( P < 0.005). The gene APOA5 was matched from the original metabolomics-GWAS study. In case study 2, a urine metabolome study of kidney metabolism in healthy subjects, we found marginal significance ( P = 0 . 10 and P = 0 . 13 ) for glycine, serine, and threonine metabolism and alanine, aspartate, and glutamate metabolism pathways to GWAS data relating to kidney disease. Conclusion The metGWAS 1.0 platform provides insight into developing methods that bridge standalone metabolomics and disease and phenotype GWAS data. We show the potential to reproduce findings of paired metabolomics-GWAS data and provide novel associations of gene variation and metabolite expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,021 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».