MSEA：定量的メタボロミックデータの生物学的に意味のあるパターンを識別するWebベースのツール

遺伝子セット濃縮分析（GSEA）は、事前定義された遺伝子セットのデータベースを使用してマイクロアレイ研究の遺伝子リストをランク付けし、遺伝子発現データの有意かつ調整された変化を特定するためのトランスクリプトームデータ分析で広く使用されている技術です。GSEAはトランスクリプトームデータを理解する上で重要な役割を果たしてきましたが、現在、メタボロミックデータを理解するために同様のツールは利用できません。ここでは、研究者が生物学的に意味のあるコンテキストでヒトまたは哺乳類の代謝産物濃度の変化のパターンを特定して解釈するのを支援するために、代謝産物セット濃縮分析（MSEA）と呼ばれるWebベースのサーバーを導入します。MSEAの開発の鍵は、さまざまな代謝経路、疾患状態、バイオ流体、および組織の位置をカバーする約1000の事前定義された代謝産物セットのライブラリの作成です。MSEAは、より専門的な分析のために、ユーザー定義またはカスタム代謝産物セットもサポートしています。MSEAは、過剰表現分析（ORA）、単一サンプルプロファイリング（SSP）、定量濃縮分析（QEA）を含むメタボロミック研究のための3つの異なる濃縮分析を提供します。ORAは複合名のリストのみを必要とし、SSPとQEAは複合名と複合濃度の両方を必要とします。MSEAは、関連する経路画像と疾患記述子へのハイパーリンクが埋め込まれた簡単に理解されたグラフまたはテーブルを生成します。非哺乳類またはより専門的な代謝研究のために、MSEAはユーザーが濃縮分析のために独自の代謝産物セットを提供できるようにします。MSEAサーバーは、代謝産物の共通名、同義語、および主要なデータベース識別子間の変換もサポートしています。MSEAには、ユーザーが、従来のアプローチで検出されない可能性のある関連する代謝産物のグループ間で、ユーザーが明白であると同様に「微妙でありながら調整された」変化を特定するのを支援する可能性があります。MSEAはhttp://www.msea.caで無料で入手できます。

Gene set enrichment analysis (GSEA) is a widely used technique in transcriptomic data analysis that uses a database of predefined gene sets to rank lists of genes from microarray studies to identify significant and coordinated changes in gene expression data. While GSEA has been playing a significant role in understanding transcriptomic data, no similar tools are currently available for understanding metabolomic data. Here, we introduce a web-based server, called Metabolite Set Enrichment Analysis (MSEA), to help researchers identify and interpret patterns of human or mammalian metabolite concentration changes in a biologically meaningful context. Key to the development of MSEA has been the creation of a library of approximately 1000 predefined metabolite sets covering various metabolic pathways, disease states, biofluids, and tissue locations. MSEA also supports user-defined or custom metabolite sets for more specialized analysis. MSEA offers three different enrichment analyses for metabolomic studies including overrepresentation analysis (ORA), single sample profiling (SSP) and quantitative enrichment analysis (QEA). ORA requires only a list of compound names, while SSP and QEA require both compound names and compound concentrations. MSEA generates easily understood graphs or tables embedded with hyperlinks to relevant pathway images and disease descriptors. For non-mammalian or more specialized metabolomic studies, MSEA allows users to provide their own metabolite sets for enrichment analysis. The MSEA server also supports conversion between metabolite common names, synonyms, and major database identifiers. MSEA has the potential to help users identify obvious as well as 'subtle but coordinated' changes among a group of related metabolites that may go undetected with conventional approaches. MSEA is freely available at http://www.msea.ca.