エンリッチメント解析　研究概要

代謝パスウェイなどのデータベースとの関連を解析するためのエンリッチメント解析手法について、特に検出できない代謝物を考慮した手法の開発を行っています。
• 主成分負荷量に対するエンリッチメント解析
  • エンリッチメント解析は、群情報や目的変数を利用して行われますが、主成分負荷量に対してエンリッチメント解析を行うことで、そのような情報なしでも解析を行えることを示しました。
• 検出できない代謝物を考量した用いたエンリッチメント解析
  • エンリッチメント解析の一手法であるOver representation analysisについて、検出されない代謝物が有意か有意でないかを確率的に表現する方法を提案しました。
• シングルサンプルエンリッチメント解析
  • サンプル毎に検出されない代謝物と検出された代謝物の比較をOver representation analysisで表すシングルサンプルエンリッチメント解析手法を提案しました。
• 上記の解析が可能なRのmseapcaパッケージ[mseapca: Metabolite Set Enrichment Analysis for Loadings]をCRANで公開しています。

参考文献

• エンリッチメント解析
  • Hiroyuki Yamamoto*, Tamaki Fujimori, Hajime Sato, Gen Ishikawa, Kenjiro Kami, Yoshiaki Ohashi,
    "Statistical hypothesis testing of factor loading in principal component analysis and its application to metabolite set enrichment analysis" BMC Bioinformatics, (2014) 15(1):51.
    [ link (Pubmed) / errata / preprint (older version) / R package / sample code ] (* corresponding author)
  • Hiroyuki Yamamoto
    "Probabilistic Over-Representation Analysis for Metabolite Set Enrichment Analysis Considering Undetected Metabolites", Jxiv, (2024).
    [ link ]
    
  • Hiroyuki Yamamoto
    "Single sample enrichment analysis for mass spectrometry-based omics data", Jxiv, (2023).
    [ link ]
    

• リポジトリ再解析
  • Rira Matsuta, Hiroyuki Yamamoto*, Masaru Tomita, Rintaro Saito
    "iDMET: network-based approach for integrating differential analysis of cancer metabolomics.", BMC Bioinformatics, 23, 508 (2022).
    [ link (Pubmed)] (* corresponding author)