Análisis de agrupaciones

Visión general del análisis clustering

Arroje luz sobre las intrincadas relaciones entre muestras o metabolitos revelando cómo se interrelacionan los grupos de muestras o metabolitos. Nuestra herramienta de análisis de agrupación identifica de forma inteligente los parámetros de agrupación óptimos, haciendo que el análisis sea más accesible.

La agrupación es un método básico en el campo del análisis de datos y la bioinformática, que se utiliza para agrupar entidades en función de sus similitudes. Esta técnica es crucial para revelar las estructuras inherentes a los datos, lo que a menudo conduce a descubrimientos reveladores en diversos ámbitos científicos. Comprender los matices de la agrupación puede mejorar significativamente su comprensión de los patrones y relaciones ocultos de sus datos.

Análisis de agrupamiento dentro Metabolon Plataforma Bioinformática Integrada de

En metabolómica, la agrupación es un potente método utilizado para organizar tanto los metabolitos como las muestras en grupos significativos. Reduce la complejidad y guía la investigación centrada en hipótesis, ofreciendo una visión más clara del paisaje metabólico y sus implicaciones para la salud y la enfermedad.

Perspectivas de Pathway
Los metabolitos que se agrupan suelen participar en las mismas vías metabólicas o en vías relacionadas. Al observar qué metabolitos se agrupan, los investigadores pueden inferir su participación en procesos bioquímicos comunes. Por ejemplo, si un grupo de aminoácidos se agrupa, esto podría indicar su papel colectivo en las vías de síntesis o degradación de proteínas.

Descubrimiento de biomarcadores
Los grupos de metabolitos que se agrupan en condiciones específicas podrían ser biomarcadores potenciales que ayuden a comprender y tratar las enfermedades.

Generación de hipótesis
Los clústeres pueden generar hipótesis sobre procesos biológicos, lo que orienta la investigación más específica. Además, las muestras también pueden agruparse para su posterior análisis.

Caracterización del fenotipo
Agrupar muestras relacionadas según perfiles metabólicos puede ayudar a distinguir fenotipos o afecciones.

Patrones de respuesta
La agrupación de muestras ayuda a identificar patrones de respuesta comunes a tratamientos o cambios ambientales, lo que proporciona información sobre la dinámica del sistema.

Una experiencia fácil de usar

Funciones de agrupación

Agrupación jerárquica (HC)

La agrupación jerárquica en nuestra plataforma permite agrupar tanto metabolitos como muestras. El clustering jerárquico es un método de análisis de clusters que identifica relaciones entre los elementos (metabolitos o muestras) en los clusters. Esta doble funcionalidad es importante para analizar diferentes aspectos de los datos metabolómicos. Dependiendo de lo que se elija para el análisis, el mapa de calor muestra las intensidades de metabolitos o muestras. La agrupación de metabolitos puede revelar patrones en las relaciones y vías bioquímicas, mientras que la agrupación de muestras puede ayudar a comprender las variaciones entre diferentes condiciones o fenotipos.

Incrustación de clústeres

La incrustación es el proceso de representar algo en un ordenador. La incrustación de conglomerados es una técnica que reduce la dimensionalidad de los datos. Al convertir los datos metabolómicos en números que el ordenador puede analizar, se reduce la complejidad de los datos. A diferencia de la agrupación jerárquica, la incrustación se centra en representar los datos de una forma que pueda revelar patrones no observables inmediatamente en el conjunto de datos en bruto, revelando potencialmente subtipos dentro de afecciones o enfermedades. Este enfoque es especialmente ventajoso en metabolómica, donde la naturaleza altamente dimensional de los datos puede ocultar patrones subyacentes cuando se ven en su forma bruta.

Correlación de grupos

La función de correlación de clústeres de la plataforma bioinformática de Metabolonamplía el análisis de clústeres incorporando métricas de correlación para evaluar las relaciones entre metabolitos o muestras. Esta característica es vital para identificar la co-regulación y las interacciones potenciales dentro de los datos metabolómicos.

Inicialmente, la herramienta calcula una matriz de correlación por pares, evaluando el grado de variación entre metabolitos o muestras en diferentes condiciones. Este paso es fundamental, ya que cuantifica la fuerza y la dirección de las relaciones. Tras el análisis de correlación, se aplica el algoritmo de biagrupamiento espectral¹. Esta técnica está diseñada para agrupar simultáneamente filas y columnas, identificando así bloques homogéneos dentro de la matriz: grupos de metabolitos o muestras con patrones de correlación similares. 

Al visualizar los resultados, se puede interactuar con la matriz de correlación, ajustando parámetros como el umbral del coeficiente de correlación para refinar la granularidad de los bi-clusters. Las herramientas visuales incluyen mapas de calor que proporcionan una forma intuitiva de interpretar los datos de correlación. Los biclústeres resultantes también se superponen al mapa de calor para determinar fácilmente qué puntos de la matriz de correlación pertenecen a cada clúster.

Referencias

1. Kluger, Yuval, et al. "Spectral biclustering of microarray data: coclustering genes and conditions". Investigación del genoma 13.4 (2003): 703-716.