Metabolite AutoPlotter - ウェブ ブラウザ上で代謝物データを処理して可視化するアプリケーションです

Metabolite AutoPlotter - an application to process and visualise metabolite data in the web browser.

• Matthias Pietzke
• Alexei Vazquez

抄録

背景:

メタボロミクスは、生物学的システムの研究のための標準的なツールとして人気を集めています。しかし、社内に計算科学者がいない場合、メタボロミクスデータの解析には膨大な時間と労力がかかります。手作業でデータを処理するため、結果の詳細な分析ができず、新しい知見が得られない可能性があります。

Background: Metabolomics is gaining popularity as a standard tool for the investigation of biological systems. Yet, parsing metabolomics data in the absence of in-house computational scientists can be overwhelming and time-consuming. As a consequence of manual data processing, the results are often not analysed in full depth, so potential novel findings might get lost.

方法:

そこで私たちは、定量化された代謝物データを処理して可視化するツール「Metabolite AutoPlotter」を開発しました。このツールの目的は、ヒートマップなどのバルクデータの可視化以外に、各代謝物の単一プロットを生成することです。この目的のために、事前に処理された代謝物強度表を入力として読み込み、代謝物の数、条件、およびレプリケート数に応じたさまざまな実験デザインに対応します。コードは R-scripting 言語で書かれ、https://mpietzke.shinyapps.io/autoplotter の Web ブラウザでオンラインで実行できる光沢のあるアプリケーションにラップされています。

Methods: To tackle this problem, we developed Metabolite AutoPlotter, a tool to process and visualise quantified metabolite data. Other than with bulk data visualisations, such as heat maps, the aim of the tool is to generate single plots for each metabolite. For this purpose, it reads as input pre-processed metabolite-intensity tables and accepts different experimental designs, with respect to the number of metabolites, conditions and replicates. The code was written in the R-scripting language and wrapped into a shiny application that can be run online in a web browser on https://mpietzke.shinyapps.io/autoplotter.

結果:

定量実験用と安定同位体追跡実験用の 2 つの異なる代謝物データセットを用いて、主な機能と使いやすさを示します。このツールで生成されたプロットは、プロットの種類、色、テキストラベル、表示される統計量などをインタラクティブに変更できることを示します。また、安定同位体トレーシング実験のより良い解釈を容易にする自然量補正をシームレスに統合したC-トレーシング実験への応用を示す。このツールの出力は、各代謝物の単一プロットと、さらなる分析に使用できるように再構成された表を含む zip ファイルです。

Results: We demonstrate the main features and the ease of use with two different metabolite datasets, for quantitative experiments and for stable isotope tracing experiments. We show how the plots generated by the tool can be interactively modified with respect to plot type, colours, text labels and the shown statistics. We also demonstrate the application towards C-tracing experiments and the seamless integration of natural abundance correction, which facilitates the better interpretation of stable isotope tracing experiments. The output of the tool is a zip-file containing one single plot for each metabolite as well as restructured tables that can be used for further analysis.

結論:

Metabolite AutoPlotterを使えば、データの処理と可視化を簡単にして、多くの人に見てもらうことができるようになりました。複雑なデータでも、ボタンを数回押すだけで、短時間で高品質なプロットを作成できます。これにより、手動での分析よりも劇的に改善されます。これにより、大幅に高速化され、研究者は結果の解釈やフォローアップ実験の実行に多くの時間を割くことができます。さらに、コピー＆ペーストのミスや、変更が必要な場合の退屈な繰り返しを排除することができます。このツールは、科学的発見の向上とスピードアップに役立つと確信しています。

Conclusion: With the help of Metabolite AutoPlotter, it is now possible to simplify data processing and visualisation for a wide audience. High-quality plots from complex data can be generated in a short time by pressing a few buttons. This offers dramatic improvements over manual analysis. It is significantly faster and allows researchers to spend more time interpreting the results or to perform follow-up experiments. Further, this eliminates potential copy-and-paste errors or tedious repetitions when things need to be changed. We are sure that this tool will help to improve and speed up scientific discoveries.

© The Author(s) 2020.