Multivariater Variationsautoenkoder zur Imputation fehlender Werte in der ungerichteten Metabolomik

Core Concepts

Die Integration von Genomsequenzierungsdaten (WGS) mit Metabolomikdaten verbessert die Genauigkeit der Datenimputation in Metabolomikstudien.

Abstract

Hintergrund: Fehlende Daten sind eine häufige Herausforderung in der massenspektrometriebasierten Metabolomik, die zu verzerrten und unvollständigen Analysen führen können. Die Integration von Genomsequenzierungsdaten (WGS) mit Metabolomikdaten hat sich als vielversprechender Ansatz erwiesen, um die Genauigkeit der Datenimputation in Metabolomikstudien zu verbessern. Methode: In dieser Studie schlagen wir eine neuartige Methode vor, die die Informationen aus WGS-Daten und Referenzmetaboliten nutzt, um unbekannte Metaboliten zu imputieren. Unser Ansatz verwendet einen multivariaten Variationsautoenkoder, um die Belastungswerte, den polygenetischen Risikoscore (PGS) und die Kopplungsungleichgewichts (LD)-reduzierten Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs) gemeinsam für die Merkmalsextraktion und die Imputation fehlender Metabolomikdaten zu modellieren. Durch das Erlernen der latenten Darstellungen beider Omikdaten kann unsere Methode fehlende Metabolomikwerte effektiv auf der Grundlage genomischer Informationen imputieren. Ergebnisse: Wir bewerten die Leistung unserer Methode anhand empirischer Metabolomikdatensätze mit fehlenden Werten und zeigen ihre Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Imputationstechniken. Unter Verwendung von 35 Vorlagen-Metaboliten, abgeleiteten Belastungswerten, PGS und LD-reduzierten SNPs erreichten die vorgeschlagenen Methoden R2-Werte > 0,01 für 71,55% der Metaboliten. Schlussfolgerung: Die Integration von WGS-Daten in die Metabolomikimputation verbessert nicht nur die Datenvollständigkeit, sondern auch die nachgelagerten Analysen und ebnet den Weg für umfassendere und genauere Untersuchungen von Stoffwechselwegen und Krankheitsassoziationen. Unsere Erkenntnisse bieten wertvolle Einblicke in die potenziellen Vorteile der Nutzung von WGS-Daten für die Imputation von Metabolomikdaten und unterstreichen die Bedeutung der Nutzung von multimodaler Datenintegration in der Präzisionsmedizinforschung.

Stats

Die Integration von Genomsequenzierungsdaten (WGS) mit Metabolomikdaten verbessert die Genauigkeit der Datenimputation in Metabolomikstudien. Unter Verwendung von 35 Vorlagen-Metaboliten, abgeleiteten Belastungswerten, PGS und LD-reduzierten SNPs erreichten die vorgeschlagenen Methoden R2-Werte > 0,01 für 71,55% der Metaboliten.

Quotes

"Die Integration von WGS-Daten in die Metabolomikimputation verbessert nicht nur die Datenvollständigkeit, sondern auch die nachgelagerten Analysen und ebnet den Weg für umfassendere und genauere Untersuchungen von Stoffwechselwegen und Krankheitsassoziationen." "Unsere Erkenntnisse bieten wertvolle Einblicke in die potenziellen Vorteile der Nutzung von WGS-Daten für die Imputation von Metabolomikdaten und unterstreichen die Bedeutung der Nutzung von multimodaler Datenintegration in der Präzisionsmedizinforschung."

Key Insights Distilled From

Multi-View Variational Autoencoder for Missing Value Imputation in Untargeted Metabolomics

by Chen Zhao,Ku... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.07990.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die vorgeschlagene Methode zur Imputation fehlender Werte in anderen Omikdisziplinen wie Transkriptomik oder Proteomik angewendet werden?

Die vorgeschlagene Methode der Multi-View Variational Autoencoder (MVAE) zur Imputation fehlender Werte in der Metabolomik könnte auch auf andere Omikdisziplinen wie Transkriptomik oder Proteomik angewendet werden, indem sie ähnliche Integrationsansätze für multi-omische Daten verwendet. In der Transkriptomik könnte die Methode beispielsweise genutzt werden, um fehlende Expressionswerte von Genen zu imputieren, indem Informationen aus Genomdaten und anderen biologischen Merkmalen integriert werden. Ähnlich könnte sie in der Proteomik eingesetzt werden, um fehlende Proteindaten zu imputieren, indem Informationen aus Genomik und Transkriptomik kombiniert werden. Durch die Anpassung der Methode an die spezifischen Merkmale und Daten jeder Omikdisziplin könnte sie dazu beitragen, die Datenqualität und -vollständigkeit in verschiedenen biologischen Studien zu verbessern.

Welche zusätzlichen Datenquellen, wie klinische Informationen oder Umweltfaktoren, könnten in zukünftigen Studien integriert werden, um die Genauigkeit der Metabolomikimputation weiter zu verbessern?

Um die Genauigkeit der Metabolomikimputation weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Datenquellen wie klinische Informationen und Umweltfaktoren in zukünftige Studien integriert werden. Klinische Informationen wie Krankheitsgeschichte, Medikamenteneinnahme, Laborergebnisse und Symptome könnten wichtige Einblicke in den Gesundheitszustand der Probanden liefern und somit die Imputation von Metabolomikdaten verbessern. Ebenso könnten Umweltfaktoren wie Ernährungsgewohnheiten, Lebensstilfaktoren und Umweltbelastungen berücksichtigt werden, um die Auswirkungen der Umwelt auf den Metabolismus zu verstehen und die Imputation von Metabolomikdaten genauer zu gestalten. Durch die Integration dieser zusätzlichen Datenquellen könnte eine ganzheitlichere Analyse durchgeführt werden, die zu präziseren und umfassenderen Ergebnissen führt.

Wie können die gewonnenen Erkenntnisse über die Beziehung zwischen Genomik und Metabolomik dazu beitragen, die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen von Krankheiten besser zu verstehen?

Die gewonnenen Erkenntnisse über die Beziehung zwischen Genomik und Metabolomik können dazu beitragen, die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen von Krankheiten besser zu verstehen, indem sie Einblicke in die genetischen Grundlagen von Stoffwechselprozessen und Krankheitsentwicklungen bieten. Durch die Integration von Genomik- und Metabolomikdaten können genetische Varianten identifiziert werden, die den Stoffwechsel beeinflussen und somit das Risiko für bestimmte Krankheiten erhöhen oder verringern. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, die Pathogenese von Krankheiten auf molekularer Ebene zu entschlüsseln und potenzielle therapeutische Ziele zu identifizieren. Darüber hinaus können sie dazu beitragen, personalisierte Behandlungsansätze zu entwickeln, die auf den individuellen genetischen und metabolischen Profilen der Patienten basieren, um eine präzisere und wirksamere medizinische Versorgung zu gewährleisten.