Zespół badawczy kierowany przez naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Riverside opracował proces obliczeniowy do analizy dużych zbiorów danych w dziedzinie metabolomiki, czyli badania małych cząsteczek występujących w komórkach, płynach biologicznych, tkankach i całych ekosystemach.
Ostatnio zespół zastosował to nowe narzędzie obliczeniowe do analizy substancji zanieczyszczających wodę morską w południowej Kalifornii. Zespół szybko uchwycił profile chemiczne środowisk przybrzeżnych i wskazał potencjalne źródła zanieczyszczeń.
„Chcemy zrozumieć, w jaki sposób takie zanieczyszczenia przedostają się do ekosystemu” – powiedział Daniel Petras, adiunkt biochemii na Uniwersytecie Kalifornijskim w Riverside, który kierował zespołem badawczym. „Ustalenie, które cząsteczki w oceanie są ważne dla zdrowia środowiska, nie jest proste ze względu na samą różnorodność chemiczną oceanu. Opracowany przez nas protokół znacznie przyspiesza ten proces. Bardziej wydajne sortowanie danych oznacza, że możemy szybciej zrozumieć problemy związane z zanieczyszczeniem oceanu .”
Petrasa i jego współpracowników raport w dzienniku Protokoły przyrodnicze że ich protokół jest przeznaczony nie tylko dla doświadczonych badaczy, ale także do celów edukacyjnych, co czyni go idealnym źródłem informacji dla studentów i naukowców rozpoczynających karierę. Temu procesowi obliczeniowemu towarzyszy dostępna aplikacja internetowa z graficznym interfejsem użytkownika, który sprawia, że analiza danych metabolomicznych jest dostępna dla osób niebędących ekspertami i umożliwia im uzyskanie wglądu statystycznego w dane w ciągu kilku minut.
„To narzędzie jest dostępne dla szerokiego grona badaczy, od początkujących po ekspertów, i jest przystosowane do stosowania w połączeniu z oprogramowaniem do tworzenia sieci molekularnych opracowywanym przez moją grupę” – powiedział współautor Mingxun Wang, adiunkt informatyki i inżynierii w UCR. „Początkującym dostarczane przez nas wytyczne i kod ułatwiają zrozumienie typowych etapów przetwarzania i analizy danych. W przypadku ekspertów przyspiesza to powtarzalną analizę danych, umożliwiając im udostępnianie przepływów pracy i wyników analizy danych statystycznych”.
Petras wyjaśnił, że artykuł badawczy jest wyjątkowy i stanowi duże źródło informacji zorganizowane przez wirtualną grupę badawczą o nazwie Virtual Multiomics Lab (VMOL). Zrzeszająca ponad 50 naukowców z całego świata, VMOL jest społecznością o otwartym dostępie, kierowaną przez społeczność. Ma na celu uproszczenie i demokratyzację procesu analizy chemicznej, udostępniając go badaczom na całym świecie, niezależnie od ich wykształcenia i zasobów.
„Jestem niesamowicie dumny, widząc, jak ten projekt przekształcił się w coś wywierającego wpływ, angażującego ekspertów i studentów z całego świata” – powiedział Abzer Pakkir Shah, doktorant w grupie Petrasa i pierwszy autor artykułu. „Usuwając bariery fizyczne i ekonomiczne, VMOL zapewnia szkolenia w zakresie obliczeniowej spektrometrii mas i nauki o danych, a także ma na celu uruchomienie wirtualnych projektów badawczych jako nowej formy nauki opartej na współpracy”.
Całe oprogramowanie opracowane przez zespół jest bezpłatne i publicznie dostępne. Prace nad oprogramowaniem rozpoczęto podczas letniej szkoły metabolomiki nieukierunkowanej w 2022 r. na Uniwersytecie w Tybindze, gdzie zespół uruchomił również VMOL.
Petras spodziewa się, że protokół będzie szczególnie przydatny dla badaczy środowiska, a także naukowców pracujących w dziedzinie biomedycyny oraz badaczy prowadzących badania kliniczne w dziedzinie mikrobiomu.
„Wszechstronność naszego protokołu rozciąga się na szeroki zakres dziedzin i typów próbek, w tym chemię kombinatoryczną, analizę dopingu i śladowe skażenia żywności, farmaceutyków i innych produktów przemysłowych” – powiedział.
Petras uzyskał tytuł magistra biotechnologii na Uniwersytecie Nauk Stosowanych w Darmstadt oraz stopień doktora biochemii na Politechnice Berlińskiej. Odbył badania podoktorskie na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego, gdzie skupił się na rozwoju metod metabolomiki środowiskowej na dużą skalę. W 2021 roku uruchomił Laboratorium Metabolomiki Funkcjonalnej na Uniwersytecie w Tybindze. W styczniu 2024 r. dołączył do UCR, gdzie jego laboratorium koncentruje się na opracowywaniu i stosowaniu metod opartych na spektrometrii mas do wizualizacji i oceny wymiany chemicznej w społecznościach drobnoustrojów.
Więcej informacji:
Abzer K. Pakkir Shah i in., Analiza statystyczna wyników sieci molekularnych opartych na cechach z nieukierunkowanych danych metabolomicznych, Protokoły przyrodnicze (2024). DOI: 10.1038/s41596-024-01046-3
Cytat: Nowe narzędzie do nauki o danych znacznie przyspiesza analizę molekularną naszego środowiska (2024, 20 września), pobrano 20 września 2024 z https://phys.org/news/2024-09-science-tool-greatly-molecular-analytic.html
Niniejszy dokument podlega prawom autorskim. Z wyjątkiem uczciwego obrotu w celach prywatnych studiów lub badań, żadna część nie może być powielana bez pisemnej zgody. Treść jest udostępniana wyłącznie w celach informacyjnych.