論文の概要: Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03218v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 20:08:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 18:29:22.003945
- Title: Optimal transport for automatic alignment of untargeted metabolomic data
- Title（参考訳）: 非標的メタボロミックデータの自動アライメントのための最適輸送法
- Authors: Marie Breeur, George Stepaniants, Pekka Keski-Rahkonen, Philippe
Rigollet, and Vivian Viallon
- Abstract要約: 本稿では,LC-MSデータセットを最適なトランスポートで自動的に組み合わせる,フレキシブルでユーザフレンドリなアルゴリズムであるGromovMatcherを紹介する。
特徴強度相関構造を利用することで、GromovMatcherは既存のアプローチよりも優れたアライメント精度とロバスト性を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.503255758739561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Untargeted metabolomic profiling through liquid chromatography-mass
spectrometry (LC-MS) measures a vast array of metabolites within biospecimens,
advancing drug development, disease diagnosis, and risk prediction. However,
the low throughput of LC-MS poses a major challenge for biomarker discovery,
annotation, and experimental comparison, necessitating the merging of multiple
datasets. Current data pooling methods encounter practical limitations due to
their vulnerability to data variations and hyperparameter dependence. Here we
introduce GromovMatcher, a flexible and user-friendly algorithm that
automatically combines LC-MS datasets using optimal transport. By capitalizing
on feature intensity correlation structures, GromovMatcher delivers superior
alignment accuracy and robustness compared to existing approaches. This
algorithm scales to thousands of features requiring minimal hyperparameter
tuning. Applying our method to experimental patient studies of liver and
pancreatic cancer, we discover shared metabolic features related to patient
alcohol intake, demonstrating how GromovMatcher facilitates the search for
biomarkers associated with lifestyle risk factors linked to several cancer
types.
- Abstract（参考訳）: 液体クロマトグラフィー質量分析法(lc-ms)による非標的代謝物プロファイリングは、生物種数、薬物開発、疾患診断、リスク予測など幅広い代謝物を測定する。
しかし、LC-MSの低スループットは、バイオマーカー発見、アノテーション、実験的な比較において大きな課題となり、複数のデータセットのマージが必要になる。
現在のデータプーリング手法は、データバリエーションやハイパーパラメータ依存に対する脆弱性のため、実用的な制限に直面している。
本稿では,LC-MSデータセットを最適なトランスポートで自動的に組み合わせる,フレキシブルでユーザフレンドリなアルゴリズムであるGromovMatcherを紹介する。
特徴強度相関構造を利用することで、gromovmatcherは既存のアプローチよりも優れたアライメント精度と堅牢性を提供する。
このアルゴリズムは、最小限のハイパーパラメータチューニングを必要とする数千の機能にスケールする。
本手法を肝・膵癌の実験的研究に応用し,患者アルコール摂取に関連する代謝的特徴の共有を見出し,gromovmatcherが複数のがんタイプに関連するライフスタイルリスク因子に関連するバイオマーカーの探索をいかに促進するかを実証した。
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