Revealing disease-associated pathways by network integration of untargeted metabolomics

代谢组学 代谢物 计算生物学 背景(考古学) 鉴定(生物学) 代谢途径 生物 鞘脂 代谢组 蛋白质组学 系统生物学 生物信息学 生物化学 新陈代谢 基因 古生物学 植物
作者
Leila Pirhaji,Pamela Milani,Mathias Leidl,Timothy G. Curran,Julián Ávila-Pacheco,Clary B. Clish,Forest M. White,Alan Saghatelian,Ernest Fraenkel
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:13 (9): 770-776 被引量:151
标识
DOI:10.1038/nmeth.3940
摘要

Uncovering the molecular context of dysregulated metabolites is crucial to understand pathogenic pathways. However, their system-level analysis has been limited owing to challenges in global metabolite identification. Most metabolite features detected by untargeted metabolomics carried out by liquid-chromatography-mass spectrometry cannot be uniquely identified without additional, time-consuming experiments. We report a network-based approach, prize-collecting Steiner forest algorithm for integrative analysis of untargeted metabolomics (PIUMet), that infers molecular pathways and components via integrative analysis of metabolite features, without requiring their identification. We demonstrated PIUMet by analyzing changes in metabolism of sphingolipids, fatty acids and steroids in a Huntington's disease model. Additionally, PIUMet enabled us to elucidate putative identities of altered metabolite features in diseased cells, and infer experimentally undetected, disease-associated metabolites and dysregulated proteins. Finally, we established PIUMet's ability for integrative analysis of untargeted metabolomics data with proteomics data, demonstrating that this approach elicits disease-associated metabolites and proteins that cannot be inferred by individual analysis of these data.
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