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LipiDecipher: A Structure-Oriented Analytical Framework for Interpretable Clinical Lipidomics
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AI
DOI：10.3390/metabo16070494.png)
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摘要
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背景：临床脂质组学能够以高分辨率捕捉疾病相关的分子改变，但将复杂的脂质物种数据转化为可解释的生物见解仍然具有挑战性。现有的工作流程通常强调统计区分，而未能充分利用脂质物种中嵌入的结构信息。为解决这一差距，我们开发了LipiDecipher，一种面向结构的分析框架，旨在将脂质组学改变总结为可解释的结构模式，并提供数据库支持的生物学背景化。方法：LipiDecipher整合了差异脂质分析、结构解析总结、多元区分和基于知识的脂质-蛋白质/通路背景化。我们将该框架应用于一个回顾性血清脂质组学数据集，包括健康对照以及急性心肌梗死或PCI术后复发性心肌梗死患者。为提高透明度和稳健性，修订后的分析包括性别细分报告、性别和年龄的协变量调整敏感性分析，以及通过基于重采样的特征稳定性分析、重复交叉验证和置换检验对类别特异性LDA投影的内部分离稳定性评估。结果：该框架识别了研究组间独特的脂质改变，包括磷脂酰肌醇、鞘氨醇和甘油三酯重塑模式的变化。这些改变在结构层面总结时（包括脂质类别组成、酰基链长度和不饱和度）变得更加可解释。内部区分分析表明组间存在可分离性，而重复重采样突出了一组反复选择的脂质特征。基于知识的映射优先考虑了与甘油磷脂代谢、鞘脂代谢、膜重塑、炎症信号和能量相关过程相关的脂质相关生物学背景。重要的是，这些蛋白质和通路水平的输出被呈现为数据库支持的假设，而非所研究队列中靶点参与或通路激活的直接证据。结论：LipiDecipher为临床脂质组学提供了一个面向结构和以解释为重点的框架。在一个回顾性急性心肌梗死队列中，它能够从复杂的脂质组学数据中优先考虑候选脂质特征和生物学合理的假设。这些发现支持其作为假设生成分析工具的使用，但在建立机制或临床主张之前，仍需外部验证和实验随访。
Keyword:
lipidomics
myocardial infarction
computational biology
bioinformatics
structure–function relationship
lipid deconstruction
biomarker discovery
期刊
IF:
3.7
论文数:
6.6K
被引数:
1.9W
机构
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