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2024-09-20 19:20:57
クレジット: ネイチャープロトコル (2024年)。 DOI: 10.1038/s41596-024-01046-3
カリフォルニア大学リバーサイド校の科学者が率いる研究チームは、細胞、生体液、組織、生態系全体に含まれる小分子の研究であるメタボロミクスの分野で、大規模なデータセットを分析するための計算ワークフローを開発しました。
最近では、研究チームはこの新しい計算ツールを南カリフォルニアの海水中の汚染物質の分析に応用しました。研究チームは沿岸環境の化学プロファイルを迅速に把握し、潜在的な汚染源を浮き彫りにしました。
「私たちは、このような汚染物質が生態系にどうやって取り込まれるのかを知りたいのです」と、研究チームを率いたカリフォルニア大学リバーサイド校の生化学助教授ダニエル・ペトラス氏は語る。「海洋のどの分子が環境の健康にとって重要なのかを突き止めるのは、海洋の化学的多様性の多さゆえに簡単ではありません。私たちが開発したプロトコルは、このプロセスを大幅にスピードアップします。データをより効率的に分類することで、海洋汚染に関連する問題をより早く理解できるようになります。」
ペトラス氏と彼の同僚はジャーナルで報告している。 ネイチャープロトコル 彼らのプロトコルは、経験豊富な研究者だけでなく教育目的にも設計されており、学生やキャリア初期の科学者にとって理想的なリソースとなっています。この計算ワークフローには、グラフィカル ユーザー インターフェイスを備えたアクセス可能な Web アプリケーションが付属しており、メタボロミクス データ分析を専門家以外の人でも利用でき、数分以内にデータに関する統計的洞察を得ることができます。
「このツールは、初心者から専門家まで幅広い研究者が利用でき、私のグループが開発している分子ネットワーク ソフトウェアと組み合わせて使用できるように調整されています」と、UCR のコンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの助教授で共同執筆者の Mingxun Wang 氏は述べています。「初心者にとっては、私たちが提供するガイドラインとコードにより、一般的なデータ処理および分析手順を理解しやすくなります。専門家にとっては、再現可能なデータ分析を加速し、統計データ分析のワークフローと結果を共有できるようになります。」
ペトラス氏は、この研究論文はユニークで、バーチャル マルチオミクス ラボ (VMOL) と呼ばれるバーチャル研究グループを通じて組織された大規模な教育リソースとして機能していると説明した。世界中から 50 人以上の科学者が参加する VMOL は、コミュニティ主導のオープン アクセス コミュニティである。このコミュニティは、化学分析プロセスを簡素化して民主化し、背景やリソースに関係なく世界中の研究者がアクセスできるようにすることを目標としている。
「このプロジェクトが世界中の専門家や学生を巻き込み、影響力のあるものへと発展したことを非常に誇りに思います」と、ペトラス氏のグループの博士課程の学生で、この論文の第一著者であるアブザー・パキル・シャー氏は述べた。「物理的および経済的障壁を取り除くことで、VMOLは計算質量分析法とデータサイエンスのトレーニングを提供し、共同科学の新しい形として仮想研究プロジェクトを立ち上げることを目指しています。」
チームが開発したソフトウェアはすべて無料で公開されています。ソフトウェア開発は、2022 年にテュービンゲン大学で開催された非標的メタボロミクスのサマースクールで開始され、チームは VMOL もそこで立ち上げました。
ペトラス氏は、このプロトコルが環境研究者だけでなく、生物医学分野で働く科学者やマイクロバイオーム科学の臨床研究を行っている研究者にとって特に有用になると期待している。
「私たちのプロトコルの汎用性は、コンビナトリアル化学、ドーピング分析、食品、医薬品、その他の工業製品の微量汚染など、幅広い分野とサンプルタイプに及んでいます」と彼は語った。
ペトラスはダルムシュタット専門大学でバイオテクノロジーの修士号を取得し、ベルリン工科大学で生化学の博士号を取得しました。カリフォルニア大学サンディエゴ校で博士研究員として研究を行い、大規模な環境メタボロミクス手法の開発に注力しました。2021年にはテュービンゲン大学に機能メタボロミクス研究室を設立しました。2024年1月にはUCRに加わり、微生物群集内の化学交換を視覚化および評価するための質量分析法に基づく手法の開発と応用に注力しています。
詳細情報:
Abzer K. Pakkir Shah 他「非標的メタボロミクスデータからの特徴ベース分子ネットワーク結果の統計分析」 ネイチャープロトコル (2024年)。 DOI: 10.1038/s41596-024-01046-3
提供:カリフォルニア大学リバーサイド校
引用: 新しいデータサイエンスツールが環境の分子分析を大幅に高速化 (2024年9月20日) 2024年9月20日に https://phys.org/news/2024-09-science-tool-greatly-molecular-analysis.html から取得
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#新しいデータサイエンスツールが環境の分子分析を大幅にスピードアップ