Visualizando associações entre conjuntos de dados ‘ômicos’ pareados

CONTEXTO: Cada plataforma ômica agora é capaz de gerar uma grande quantidade de dados. Genômica, proteômica, metabolômica, interatomica estão sendo compiladas a uma velocidade cada vez maior e agora formam uma parte central da estrutura fundamental da biologia de sistemas. Recentemente, várias abordagens integrativas foram propostas para extrair informações significativas. No entanto, essas abordagens carecem de saídas de visualização para desvendar completamente as complexas associações entre diferentes entidades biológicas. RESULTADOS: As abordagens estatísticas multivariadas 'Análise de Correlação Canônica regularizada' e 'regressão de Mínimos Quadrados Parciais esparsos' foram recentemente desenvolvidas para integrar dois tipos de dados ômicos altamente dimensionais e selecionar informações relevantes. Usando os resultados desses métodos, propomos revisitar algumas saídas gráficas para melhor entender as relações entre dois dados ômicos e melhor visualizar a estrutura de correlação entre as diferentes entidades biológicas. Essas saídas gráficas incluem gráficos de Círculo de Correlação, Redes de Relevância e Mapas de Imagem Agrupados. Demonstramos a utilidade de tais saídas gráficas em vários conjuntos de dados biológicos e avaliamos ainda mais sua relevância biológica usando análise de ontologia gênica. CONCLUSÕES: Tais saídas gráficas são indubitavelmente úteis para ajudar na interpretação dessas promissoras ferramentas de análise integrativa e certamente ajudarão a abordar questões biológicas fundamentais e entender sistemas como um todo. DISPONIBILIDADE: As ferramentas gráficas descritas neste artigo estão implementadas no pacote R mixOmics, disponível gratuitamente, e em sua aplicação web associada.