Multi‐Omics Factor Analysis—a framework for unsupervised integration of multi‐omics data sets

组学 生物 计算生物学 代谢组学 生物信息学
作者
Ricard Argelaguet,Britta Velten,Damien Arnol,Sascha Dietrich,Thorsten Zenz,John C. Marioni,Florian Buettner,Wolfgang Huber,Oliver Stegle
出处
期刊:Molecular Systems Biology [EMBO]
卷期号:14 (6) 被引量:671
标识
DOI:10.15252/msb.20178124
摘要

Multi-omics studies promise the improved characterization of biological processes across molecular layers. However, methods for the unsupervised integration of the resulting heterogeneous data sets are lacking. We present Multi-Omics Factor Analysis (MOFA), a computational method for discovering the principal sources of variation in multi-omics data sets. MOFA infers a set of (hidden) factors that capture biological and technical sources of variability. It disentangles axes of heterogeneity that are shared across multiple modalities and those specific to individual data modalities. The learnt factors enable a variety of downstream analyses, including identification of sample subgroups, data imputation and the detection of outlier samples. We applied MOFA to a cohort of 200 patient samples of chronic lymphocytic leukaemia, profiled for somatic mutations, RNA expression, DNA methylation and ex vivo drug responses. MOFA identified major dimensions of disease heterogeneity, including immunoglobulin heavy-chain variable region status, trisomy of chromosome 12 and previously underappreciated drivers, such as response to oxidative stress. In a second application, we used MOFA to analyse single-cell multi-omics data, identifying coordinated transcriptional and epigenetic changes along cell differentiation.
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