Best practices and tools in R and Python forstatistical processing and visualization oflipidomics and metabolomics data

Best practices and tools in R and Python pro statistické zpracování a vizualizaci lipidomických a metabolomických dat

Význam tématu

Lipidomika a metabolomika generují obrovské množství dat, jejichž biologickou interpretaci brání technická variabilita, chybějící hodnoty a vysoká dimenzionalita. Robustní statistické metody a kvalitní vizualizace pomáhají odhalit významné rozdíly mezi biologickými skupinami a nalézt potenciální biomarkery. Přechod na nástroje v R a Pythonu umožňuje automatizaci, flexibilitu a opakovatelnost analýz.

Cíle a přehled studie

Recenze sumarizuje principy zpracování dat, doporučené statistické přístupy a hlavní grafické metody pro lipidomiku a metabolomiku. Shrnuje nástroje a balíčky v R a Pythonu vhodné pro začátečníky i pokročilé. Klade důraz na volně dostupné knihovny a ukazuje příklady pracovních toků z GitBook repozitáře.

Použitá metodika a instrumentace

• Příprava a normalizace dat: imputační metody (MCAR, MAR, MNAR), LOESS a SERRF pro korekci šarží.
• Předzpracování: logaritmické a jiné transformace, auto-/Pareto-škálování.
• Univariační testy: t-test/Welch/Mann–Whitney, ANOVA/Kruskal–Wallis, post hoc.
• Dimenzionální redukce: PCA, t-SNE, UMAP, (O)PLS(-DA).
• Vizualizace: boxploty, violin plots, volcano plot, lipid maps, fatty acyl chain plot, dendrogramy, heatmapy.
• Nástroje: RStudio, Jupyter Notebook, tidyverse, tidymodels, ggplot2, ggpubr, ggstatsplot, plotly, ropls, mixOmics, scikit-learn, seaborn.

Hlavní výsledky a diskuse

1. Zpracování chybějících hodnot: kNN a random forest pro různé typy MNAR; imputační metody na základě nejnižších hodnot a kvantilové regrese.
2. Normalizace a škálování: jejich zásadní vliv na PCA i další metody citlivé na rozptyl.
3. Univariační analýzy: výběr testu dle distribuce dat a velikosti souboru; správné zacházení s opakovanými srovnáními.
4. Multivariační analýzy: PCA objasňuje globální strukturu, t-SNE/UMAP zachycují lokální shluky; PLS-DA a OPLS-DA umožňují klasifikační modely a identifikaci relevantních proměnných.
5. Vizualizace: interaktivní a publikačně připravené grafy zjednodušují prezentaci komplexních výsledků.

Přínosy a praktické využití metody

• Zajištění reprodukovatelnosti a transparentnosti výzkumu.
• Snazší identifikace biomarkerů a vzorců v datových sadách.
• Využití otevřeného softwaru šetří náklady na licencovaná řešení.
• Podpora automatizace velkých dat a integrace metaanalýz.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Širší adopce end-to-end pracovních toků, např. tidyMass a OpenMS.
• Standardizace reportování lipidomických dat a certifikace validních repozitářů.
• Integrace AI a hlubokého učení pro predikční modely a interpretaci multi-omických dat.
• Interaktivní webové aplikace pro široké spektrum uživatelů v oblasti klinické a průmyslové analytiky.

Závěr

Recenze poskytuje ucelený přehled o nejlepších postupech v R a Pythonu pro statistické zpracování a vizualizaci zdravotně-relevantních lipidomických a metabolomických dat. Nabízí návody krok za krokem, doporučené knihovny a pracovní toky, které usnadní začátek i pokročilou analýzu. Využití volně dostupných nástrojů podporuje transparentní, škálovatelné a reprodukovatelné výzkumné postupy v omics oborech.