Detectar marcadores metabolómicos en pacientes con cáncer de pulmón.

Disponemos de 2 grupos de sujetos: 5 pacientes con cáncer de pulmón (LC) y 5 pacientes sanos (CONTROL) en los que se han evaluado el nivel de 22 metabolitos de interés.

Los datos se obtuvieron mediante resonancia magnética y previamente se realizó un procesamiento que incluyó la integración de los espectros correspondientes a cada metabolito y su posterior normalización conjunta.

1. Abre el fichero de datos metabolitos.txt con una hoja de cálculo e inspecciona su contenido. Habrá tantas columnas como sujetos y tantas filas como metabolitos que queremos valorar.
2. Sube este fichero txt en Babelomics desde el menú “Upload”. Tendremos que indicar el tipo de dato que subimos: “Data matrix expression”. En este link se describen los diferentes tipos de datos que podemos utilizar en Babelomics: https://github.com/babelomics/babelomics/wiki/Data-types
3. Tenemos que informar a la herramienta que los primeros 5 sujetos pertenecen al grupo “lung cancer” y los 5 siguientes son “controles”. Esta información la incluiremos desde “Processing / Edit your uploaded data”, siguiendo las indicaciones del asistente de este editor. Para ello generamos una variable que llamaremos “GRUPO” y utilizaremos los valores “LC” y “CONTROL” para etiquetar cada uno de los valores. Tras asignar un valor a cada sujeto, guardaremos los cambios.
4. Ahora Babelomics ya conoce el grupo al que pertenece cada individuo y seguimos con el siguiente paso: la detección de diferencias de metabolitos entre ambos grupos.
5. Si queremos conocer las diferencias de los niveles de metabolitos entre ambos grupos, utilizaremos la opción “Differential Expression / Microarray /Class Comparison” (no son datos de microarrays pero la forma de trabajar es la misma, por eso seleccionamos este menú):
   • Select your data: indicamos a Babelomics que queremos trabajar con el fichero “metabolitos”.
   • Seleccionamos la variable que establece los grupos (a veces podemos disponer de varias variables) e indicamos los grupos que queremos comparar. Me interesa LC vs CONTROL.
   • Escogemos un método de comparación que nos guste (empezaremos con el t-test) y un procedimiento de ajuste de p-valores (de momento el que hay por defecto).
   • Asignamos un nombre al job y lo ejecutamos!

1. ¿Cuántos marcadores significativos encontramos?
2. ¿Cuáles tienen un nivel más alto en Lung Cancer que en Control?
3. ¿Y qué marcadores presentan niveles menores en Lung Cancer que en Control?
4. ¿Cómo interpretamos el heatmap que nos proporciona Babelomics?
5. Nos hubiera gustado que la “Creatina” hubiese sido un marcador de interés. ¿Puedes bajar desde Babelomics todos los resultados e inspeccionar los resultados en este metabolito?