Ein von Wissenschaftlern der University of California in Riverside geleitetes Forschungsteam hat einen rechnergestützten Arbeitsablauf für die Analyse großer Datensätze im Bereich der Metabolomik entwickelt. Dabei handelt es sich um die Untersuchung kleiner Moleküle in Zellen, Bioflüssigkeiten, Geweben und ganzen Ökosystemen.
Zuletzt setzte das Team dieses neue Computertool ein, um Schadstoffe im Meerwasser in Südkalifornien zu analysieren. Das Team erfasste rasch die chemischen Profile der Küstenumgebungen und hob potenzielle Verschmutzungsquellen hervor.
„Wir möchten verstehen, wie solche Schadstoffe in das Ökosystem gelangen“, sagte Daniel Petras, Assistenzprofessor für Biochemie an der UC Riverside, der das Forschungsteam leitete. „Herauszufinden, welche Moleküle im Ozean für die Umweltgesundheit wichtig sind, ist aufgrund der enormen chemischen Vielfalt des Ozeans nicht einfach. Das von uns entwickelte Protokoll beschleunigt diesen Prozess erheblich. Eine effizientere Sortierung der Daten bedeutet, dass wir Probleme im Zusammenhang mit der Meeresverschmutzung schneller verstehen können.“
Petras und seine Kollegen Bericht im Journal Naturprotokolle dass ihr Protokoll nicht nur für erfahrene Forscher, sondern auch für Bildungszwecke konzipiert ist und es somit eine ideale Ressource für Studenten und Nachwuchswissenschaftler darstellt. Dieser rechnerische Arbeitsablauf wird von einer zugänglichen Webanwendung mit einer grafischen Benutzeroberfläche begleitet, die die Analyse metabolomischer Daten für Laien zugänglich macht und es ihnen ermöglicht, innerhalb von Minuten statistische Einblicke in ihre Daten zu gewinnen.
„Dieses Tool steht einem breiten Spektrum von Forschern zur Verfügung, vom absoluten Anfänger bis zum Experten, und ist auf die Verwendung in Verbindung mit der molekularen Netzwerksoftware zugeschnitten, die meine Gruppe entwickelt“, sagte Co-Autor Mingxun Wang, Assistenzprofessor für Informatik und Ingenieurwesen an der UCR. „Für Anfänger erleichtern die von uns bereitgestellten Richtlinien und Codes das Verständnis gängiger Schritte zur Datenverarbeitung und -analyse. Für Experten beschleunigt es die reproduzierbare Datenanalyse und ermöglicht es ihnen, ihre Arbeitsabläufe und Ergebnisse der statistischen Datenanalyse zu teilen.“
Petras erklärte, dass die Forschungsarbeit einzigartig sei und als umfangreiche Bildungsressource diene, die von einer virtuellen Forschungsgruppe namens Virtual Multiomics Lab (VMOL) organisiert werde. Mit mehr als 50 teilnehmenden Wissenschaftlern aus aller Welt ist VMOL eine von der Community betriebene, frei zugängliche Community. Ihr Ziel sei es, den Prozess der chemischen Analyse zu vereinfachen und zu demokratisieren und ihn Forschern weltweit zugänglich zu machen, unabhängig von ihrem Hintergrund oder ihren Ressourcen.
„Ich bin unglaublich stolz zu sehen, wie sich dieses Projekt zu etwas Wirkungsvollem entwickelt hat, an dem Experten und Studenten aus der ganzen Welt beteiligt sind“, sagte Abzer Pakkir Shah, Doktorand in Petras‘ Gruppe und Erstautor des Artikels. „Durch die Beseitigung physischer und wirtschaftlicher Barrieren bietet VMOL Schulungen in computergestützter Massenspektrometrie und Datenwissenschaft an und zielt darauf ab, virtuelle Forschungsprojekte als neue Form der kollaborativen Wissenschaft zu starten.“
Die gesamte vom Team entwickelte Software ist kostenlos und öffentlich verfügbar. Die Softwareentwicklung wurde während einer Sommerschule für nicht zielgerichtete Metabolomik im Jahr 2022 an der Universität Tübingen initiiert, wo das Team auch VMOL startete.
Petras geht davon aus, dass das Protokoll insbesondere für Umweltforscher sowie im biomedizinischen Bereich tätige Wissenschaftler und Forscher, die klinische Studien in der Mikrobiomwissenschaft durchführen, von Nutzen sein wird.
„Die Vielseitigkeit unseres Protokolls erstreckt sich auf ein breites Spektrum von Bereichen und Probentypen, einschließlich kombinatorischer Chemie, Dopinganalyse und Spurenkontamination von Lebensmitteln, Arzneimitteln und anderen Industrieprodukten“, sagte er.
Petras erhielt seinen Masterabschluss in Biotechnologie von der Hochschule Darmstadt und seinen Doktortitel in Biochemie von der Technischen Universität Berlin. Als Postdoktorand forschte er an der UC San Diego, wo er sich auf die Entwicklung groß angelegter Methoden der Umweltmetabolomik konzentrierte. Im Jahr 2021 gründete er das Functional Metabolomics Lab an der Universität Tübingen. Im Januar 2024 kam er zur UCR, wo sich sein Labor auf die Entwicklung und Anwendung massenspektrometriebasierter Methoden zur Visualisierung und Bewertung des chemischen Austauschs innerhalb mikrobieller Gemeinschaften konzentriert.
Weitere Informationen:
Abzer K. Pakkir Shah et al., Statistische Analyse von merkmalsbasierten molekularen Netzwerkergebnissen aus nicht zielgerichteten Metabolomikdaten, Naturprotokolle (2024). DOI: 10.1038/s41596-024-01046-3