検出されない代謝物を考慮したOver-Representation Analysis

抄録

Over-Representation Analysis はメタボロミクスにおけるエンリッチメント解析に広く用いられているが、メタボロームデータには未検出代謝物が多く含まれ、それらの扱いが解析結果に大きく影響することが知られている。本研究では、まず初めにメタボロミクスにおける未検出代謝物の扱いを、2つの既存手法を用いて整理した。バックグラウンドリストを設定しない ordinary ORA は未検出代謝物を暗黙のうちに非有意として扱った結果、経路有意性を過大に評価する可能性がある一方、検出された代謝物に対するORAは妥当ではあるが、やや保守的な評価となることが示された。

次に、既存の2手法に加えて、未検出代謝物を推定する naive ORA、weighted ORA、shrinkage ORA の3つの方法を比較した結果、naive ORA、weighted ORA、shrinkage ORA は、ordinary ORA よりは保守的ではあるものの、検出された代謝物に対するORAよりは有意性が得られやすく、全ての代謝物が検出された場合の理想的な結果により近い評価を与える可能性が示唆された。