Dissertação de mestrado em BioinformaticsMetabolomics is one of the omics’ sciences that has been gaining a lot of interest
due to its potential on correlating an organism’s biochemical activity and its phenotype.
The applications of metabolomics are being extended as new techniques reveal new
information on metabolic profiles and molecules, thus elucidating biological, chemical
and functional knowledge. The main techniques that collect data are based on mass
spectrometry and nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. The last one has
the advantage of analyzing a sample in vivo without damaging it and while its sensitivity
is pointed out as a disadvantage, multidimensional NMR delivers a solution to this issue.
It adds layers of information, generating new data that requires advanced bioinformatics
methods in order to extract biological meaning.
Since multidimensional NMR has different approaches within itself, the need to estab lish an integrated framework that allows a researcher to load its data and extract relevant
knowledge has become more imperative over the years. Also, establishing common data
analysis pipelines on one-dimensional and multidimensional NMR remains a challenge
in current scientific research hindering reproducibility across research groups.
In recent work from the host group, specmine, an R package for metabolomics and
spectral data analysis/mining, has been developed to wrap and deliver key metabolomic
methods that allow a researcher to perform a complete analysis.
In this dissertation, tools integrated in specmine were developed to read, visualize
and analyze two-dimensional (2D) NMR. A new specmine structure was created for
this type of data, easing interpretation and data visualization. In terms of visualization
a novel approach towards three-dimensional environments enables users to interact
with their data allowing peak hovering or identification of rich resonance regions. The
selection of which samples to plot, when the user does not specify an input, is based
on a signal-to-noise ratio scale which plots samples with opposite signal-to-noise ratios.
A method to perform peak detection on 2D NMR based on local maximum search was
implemented to obtain a data structure that best benefits from specmine’s functionalities.
These include preprocessing, univariate and multivariate analysis as well as machine
learning and feature selection methods.
The 2D NMR functions were validated using experimental data from two scientific
papers, available on metabolomic databases and applying the necessary preprocessing
steps to compare spectra and results. These data originated two case studies from
different NMR sources, Bruker and Varian, which reinforces specmine’s flexibility. The
case studies were carried out using mainly specmine and other packages for specific
processing steps, such as, probabilistic quotient normalization. A pipeline to analyze 2D
NMR was added to specmine, in a form of a vignette, to provide a guideline for the newly
developed functionalities.A metabolómica é uma das ciências ómicas que tem vindo a ganhar muito interesse devido ao seu potencial para correlacionar a atividade bioquímica de um organismo com o seu fenótipo. As aplicações da metabolómica estão em constante crescimento à medida que novas técnicas revelam nova informação sobre perfis metabólicos e moleculares, elucidando conhecimento biológico, químico e funcional. As principais técnicas para recolher este tipo de dados são baseadas em espectrometria de massa e em ressonância magnética nuclear (RMN). Esta última tem a vantagem de analisar uma amostra in vivo sem a danificar e enquanto a sensibilidade da mesma tem sido apontada como uma desvantagem, surge a abordagem de RMN multidimensional melhorando a versão tradicional. Através da medição de outros núcleos adiciona camadas de informação, gerando um novo tipo de dados que requere métodos bioinformáticos avançados para se extrair significado biológico. A existência de várias abordagens para realizar RMN multidimensional leva à crescente necessidade da existência de uma ferramenta que integre este tipo de dados, de forma a permitir ao investigador executar a sua análise de forma eficaz. Adicionalmente, a consolidação de pipelines comuns para analisar dados de RMN uni- e multidimensional permanece um desafio a investigação científica, dificultando a reprodutibilidade de resultados por diferentes grupos de investigação. Em trabalhos recentes do grupo de acolhimento foi desenvolvido um package para o programa R focado na metabolómica e na análise/mineração de dados. Este package, specmine, tem sido melhorado desde o seu desenvolvimento funcionando como uma ferramenta que engloba diferentes métodos permitindo uma análise total a um determinado conjunto de dados. Baseado neste package, mais recentemente foi desenvolvida uma plataforma web integrada, WebSpecmine, com o mesmo propósito que providencia ao utilizador uma interface de utilizador mais fácil e amigável. Nesta dissertação, ferramentas que permitem a leitura, visualização e análise de NMR bidimensional (2D) foram desenvolvidas tendo em conta a sua integração no specmine. Uma nova estrutura foi adicionada ao package, facilitando a interpretação e esquemetazição dos dados. Quanto a visualização, uma abordagem inovadora para ambientes tridimensionais permite ao utilizador interagir com os seus dados através da identificação de regiões espectrais de interesse ou reconhecimento de picos. A visualização de espectros 2D, sem especificação por parte do utilizador, tem por base uma escala de relação sinal/ruído que permite numa primeira instância visualizar as amostras com uma maior e menor diferença entre sinal e ruído. Foi também implementado um método para realizar a deteção de picos em RMN 2D baseado na procura por valores máximos locais. Esta operação tem por objectivo obter uma estrutura de dados simplificada que melhor beneficia das funcionalidades do specmine. Estas incluem operações de pré-processamento, análises uni- e multivariada, métodos de seleção de variáveis e aprendizagem máquina. As funções desenvolvidas para RMN 2D foram validadas com dados experimentais recolhidos de dois artigos científicos, disponíveis em bases de dados de metabolómica e sobre os quais foram aplicados os passos de pré-processamento que permitissem a comparação de resultados. Estes dados originaram dois casos de estudos que abordavam diferentes instrumentos utilizados em RMN, Bruker e Varian, reforçando desta forma a flexibilidade do specmine relativamente as tipologias de dados capazes de serem lidas. Estes casos foram realizados utilizando principalmente o specmine, no entanto, a utilização de packages externos foi necessária para passos de processamento específicos, como por exemplo, a normalização por quociente probabilístico. Uma pipeline para analise de dados RMN 2D foi adicionada ao specmine, sob a forma de vignette, um formato de documentação longa adequado a packages implementados no programa R. Desta forma e proporcionado ao utilizador um conjunto de procedimentos, orientados a utilização correta das funcionalidades implementadas
