SOLUCIONES DE AGILENT PARA METABOLOMICA Y PROTEOMICA

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1 SOLUCIONES DE AGILENT PARA METABOLOMICA Y PROTEOMICA Herramientas de software Integradas Jaume C. Morales LC/MS Product Specialist Agilent Technologies Page 1 15 Febrero 2011

2 PROGRAMA Introducción Mass Hunter and METLIN Database Busqueda de compuestos e identificación en Base de Datos/Libreria Mass Profiler Professional / Pathway Analysis Análisis estadístico/diferencial, identificación y localización en vías metabólias Descanso / Café Agilent Spectrum Mill Proteomics Software Procesado de datos y Busqueda en librerias de peptidos/proteínas Cuantificación diferecial con SILAC/ITRAQ labelling Peptide Optimizer & MH QQQ Acq Proteómica cuantitativa por DMRM MasHunter BioConfirm Caracterización más exacta y rápida de peptidos y proteinas Sesión de preguntas y cierre

3 ASMS Metabolomics Bottleneck Summary 81% de los encuestados confirman que los retos son software NO hardware 1. Compound Identification 35% 2. Biological Significance 27% 3. Data Processing 14% 4. Statistical Analysis 5% 2009 ASMS Metabolomics Survey Results

4 MassHunter Workstation: From Ions to Answers MassHunter: el software de MS más popular Control, proceso y optimización adquisición datos de LC/MS, GC/MS and ICP-MS Cuantitativo: High-Throughput Quant con LC/GC-Q, QQQ, TOF, Q-TOF + UV Cualitativo: ID desconocidos, impurezas, confirmación formula molecular, cribados masivos,. Mass Profiler Professional (MPP) Análisis diferencial con PCA y ANOVA para descubrimiento y validación de biomarcadores. Comparación y Clasificación de muestras Análisis de Rutas Metabólicas ( Pathway Analysis opcional METLIN accurate mass MS/MS library (PCDL) Bases de Datos y Bibliotecas de Espectros de Compuestos Cribados masivos e ID de compuestos: Forénsicos, Tóxicos y Pesticidas con Bases de Datos personalizables de masa exacta (PCD) + RT (AMRT) y bibliotecas de espectros (PCDLs) Farma Workflows para ADME, Bioanálisis & Confirmación Compuestos MetID: Identificación de metabolitos exógenos conocidos Y desconocidos. BioConfirm: Caracterización de proteínas intactas, anticuerpos y péptidos sintéticos. Analytical Studio Reviewer (ASR): navegador resultados de pureza y confirmación.. Nuevo PearlHunter Proteomics Workflow Spectrum Mill: ID de proteínas mediante BD, cuantificación con o sin marcado ( label-free ) MPP: para descubrimiento y validación de biomarcadores.

5 Overview of Agilent Metabolomics Workflow Page 5

6 LCMS GCMS Agilent Metabolomics Workflow Separate & Detect Feature Finding Quantitate Alignment & Statistics Identify Pathways Mass Profiler (MP) GC/MSD GC-QQQ MassHunter Qual AMDIS or Find by chromatographic deconvolution ID Browser Mass Profiler Professional (MPP) Pathway module Cytoscape LC-TOF/QTOF LC-QQQ MassHunter Qual MFE, Find by Formula, Find by Ion Recursive 2 nd pass extraction with Find-by-Ion

7 MassHunter Qual Aumento de productividad. El interés del usuario está en obtener rápidamente toda la información disponible sobre los compuestos de una muestra Revolucionario procesado de datos: compound-centric Extrae automáticamente toda la información disponible del compuesto, no sólo masas y picos cromatográficos. Encuentra con fiabilidad: Todos los compuestos ionizados en sus muestras, Las diferencias entre muestras o grupos de muestras. Fácilmente confirmar e identificar desconocidos a través de: Confirmar o Generar la fórmula molecular Búsqueda Bases de datos AMRT (m/z exacta+ Tiempo retención Búsqueda en Bibliotecas de espectros de MS / MS.

8 MassHunter Qual

9 Mass Hunter Qual Busqueda de compuestos e identificación Plataforma cualitativa para diferentes tipos de instrumentación MS, MS/MS (UV y ADC) CONFIGURABLE Permite ajustar el amplio elenco de posibles tareas a las específicas del usuario / instrumento

10 Mass Hunter Qual Entorno gráfico Data Navigator Chromatogram Results Method Explorer Method Editor Spectrum Results

11 Mass Hunter Qual Orientado a compuestos Diferentes algoritmos de búsqueda de compuestos según origen : MS Targe MS/MS Auto MS/MS LC MFE & FBF MFE, FBF & Find by Target MFE, FBF & Find By Auto GC Deconvolution Deconvolution Deconvolution

12 Mass Hunter Qual Find Compounds by Chromatogram Deconvolution (GC/MS) Algoritmo diseñado para datos adquiridos en un GC/MS tanto para MS como MSMS. Similar a AMDIS, con discriminación de ruido, eliminación de artefactos y métricas de picos. Ejecuta secuencialmente : 1. Análisi del ruido 2. Percepción de compuestos. 3. Deconvolución espectral agrupando juntos aquellos iones con idéntico perfil de pico. Después de encontrar los compuestos, éstos pueden identificarse a través de algoritmos de MH en librerias espectrales (MH, NIST, Wiley, Fiehn.) y/o exportarlos a otros programas (MPP, NIST, mzdata, Xml )

13 Mass Hunter Qual Find Compounds by Target MS/MS (LC/MS) Algoritmo diseñado para uso con datos LC-MS/MS adquiridos especificando un ion precursor a un tiempo determinado, en un QTOF.

14 Mass Hunter Qual Find Compounds by Target MS/MS (LC/MS) Busca todos los espectros MS/MS para un único precursor m/z. Identifica: El ion m/z precursor del que se ha hecho MS/MS, Los m/z de fragmentos del precursor, o las diferencias neutras respecto a para espectros de pérdida o ganancia neutra. éste Generando : Un cromatograma MSMS TIC de los fragmentos del precursor UN espectro MS/MS promedio Los datos generados por Target MS/MS suelen tener un objetivo de cuantificación (MH Quant) o bien Post-Identificación Los espectros MS/MS pueden buscarse en una Librería de Espectros

15 Mass Hunter Qual Find Compounds by Auto MS/MS (LC/MS) Algoritmo diseñado para uso con datos LC-MS/MS provinientes de una adquisición de datos Data Dependant en un QTOF. MS MSMS

16 Mass Hunter Qual Find Compounds by Auto MS/MS (LC/MS) Este modo de adquisición trabaja en base a los espectros de MS. El Motor de decisión examina los espectros MS y en base a unos criterios, establecidos por el usuario, selecciona candidatos a los que aplicar MSMS. Identifica : La m/z del ion precursor para hacer MSMS. Los m/z de fragmentos del precursor, o las diferencias neutras respecto a para espectros de pérdida o ganancia neutra. éste Genera : un cromatograma MS y un espectro MS, un cromatograma MS/MS y un espectro MS/MS Los datos adquiridos en Auto MSMS,por su alto contenido en información suelen ser objeto de busqueda en librerias.

17 Mass Hunter Qual Find Compounds by Formula (LC/MS) Espectro Limpio Espectro real

18 Mass Hunter Qual Find Compounds by Formula (LC/MS) Algoritmo diseñado para uso con datos LC-MS proveniences de una adquisición datos Full Scan MS en un TOF ó QTOF.

19 Mass Hunter Qual Find Compounds by Formula (LC/MS) Este modo de adquisición trabaja en base a las Fórmulas elementales proporcionadas por el usuario. Se suministra el total de compuestos de los que se quiere confirmar su presencia. MH extrae los EIC sumando todas las especies iónicas que pueden pertenecer a cada compuesto (C12, C13, C14, Aductos e isótopos, multicargas, dimeros, etc.). Esos EIC son integrados, extrayendo luego los espectros MS de sus picos y confrontando los m/z y distribución isotópica medidos con los teóricos de la Fórmula suministrada. Algoritmo de ALTA sensibilidad, utilizado para screening o confirmación de falsos negativos.

20 Mass Hunter Qual Find Compounds by MFE (LC/MS) Avanzado Algoritmo de Deconvolución. Búsqueda de compuestos desconocidos. ESENCIAL en Metabolómica Masa exacta de todos los Compuestos Ionizados. Forma parte del soft. de TOF y Q-TOF

21 Mass Hunter Qual Find Compounds by MFE (LC/MS) MFE, antes que nada, elimina el background persistente a lo largo del tiempo.

22 Mass Hunter Qual Find Compounds by MFE (LC/MS) Luego, espectro X espectro busca relaciones entre formas iónicas gracias a la masa exacta y confirma distribucón isotópica. C14 (M+Na) + C13 (M+Na) + C12 (M+H) + C13 (M+H) + C14 (M+H) + Cl35 (M+Na) + Cl37 (M+Na) + C12 (M+Na) +

23 Mass Hunter Qual Find Compounds by MFE (LC/MS) A continuación confirma la presencia del compuesto por su perfil cromatográfico

24 Mass Hunter Qual Find Compounds by MFE (LC/MS) Generando al final un listado de posibles compuestos Features listos para identifcar o en bases de datos (METLIN, PCDB, CSV, ) o por generación de Fórmula (MFG), o bein exportar a tratamiento estadístico (MPP)

25 Mass Hunter Qual Identificación por MFG (LC/MS) MFE seguido de MFG Excelente combinación para la identificación de un desconocido. Average error: Standard deviation: 0.47 ppm 0.37 ppm 15 Febrero 2011

26 Mass Hunter Qual Identificación por MFG (LC/MS) Scoring based on Monoisotopic mass (varies in ppm) Mass Match + Isotope distribution (varies in %) Isotope spacing (varies in ppm) Abund. Match + Spacing Match = Overall Score Sin el uso de la información isotópica, la identificación hubiera sido incorrecta! 15 Febrero 2011

27 METLIN Database Aumento de productividad. METLIN DataBase es la versión EDITABLE y mejorada de Agilent de la biblioteca pública Metlin. Rápida Identificación de metabolitos así como incorporación de nuevos, personalizando la base de datos Analisis de Metabolitos usando METLIN con Tiempo de retención, Exactitud de masa y Distribución Isotópica

28 METLIN Personal Compound Database Base de datos específica para METABOLOMICA Instalada en el PC Contiene ~ compuestos ~8000 lípidos añadidos de LipidMaps Busquedas manuales o automatizadas Basadas en masas monoisotópicas Editable Añadir compuestos Asignar tiempos de retención cromatográfico a los metabolitos Crear bases de datos subsidarias Sincronizada com MassHunter Exclusivo de Agilent 15 Febrero 2011

29 METLIN Personal Compound Database AMRT Mayor especificidad en la identificación Búsqueda de la masa exacta mono-isotópica Requiere tiempo de retención Cálculo de la fórmula empírica usando la distribución isotópica Generación de la fórmula empírica para datos no identificados Adición del compuestos no identificados para seguimiento futuro. - tiempo de retención y fórmula propuesta Molecular Formula and METLIN Personal Metabolite Database Matching Applied to the Identification of Compounds Generated by LC/TOF-MS, T. Sana et al, Journal of Biomolecular Techniques 1 9: Febrero 2011

30 Methanol % METLIN Personal Compound Database AMRT AMRT Database Generation For METLIN PCDL 2.1 x 30 mm, 3.5 µm SB-C8 Guard 2.1 x 50 mm, 1.8 µm SB-aq C Over 700 Standards for most common metabolite classes analyzed Simple linear gradient: 2% methanol to 98% methanol in 13 minutes, 6 minute hold at 98% methanol; Flow rate 0.6 ml/min Compatible with ESI/APCI and positive/negative ionization modes EIC of each standard is evaluated: Retention Time and Accurate Mass are added to the METLIN Personal Metabolite Database 15 Febrero 2011

31 METLIN AMRT & Spectra Library Librería de metabolitos específica para LC-MS/MS Q-TOF Librería y base de datos de masa exacta LC-MS/MS Comparte contenido con la base de datos METLIN AMRT Incluye espectros MS/MS con ESI en modo positivo y negativo Los espectros MS/MS se generan partiendo del ion monoisotópico Se recogen espectros a tres energías de colisión distintas : 10, 20 and 40 Espectros MS/MS de standards procesados 10, 20, 40 ev La librería está siendo desarrollada en colaboración con Gary Siuzdak Fragmentos corregidos en masa y filtrados de ruido antes de ser añadidos. Identificación por doble busqueda en un sentido y reverso Resultado de la identificación cuantificado mediante un Match Quality Exclusivo de Agilent 15 Febrero 2011

32 METLIN AMRT & Spectra Library Urine Analysis: Compound Identification Using Accurate Mass Retention Time (AMRT) EIC of A m/z hay 6 distintos picos cromatográficos METLIN utilizando un margen de error de (+/- 5 ppm) proporciona 5 posibilidades Una mayor precisión o la distribución isotópica no ayudaría pues las formulas empíricas son idénticas C11H11NO3. La búsqueda en METLIN usando la masa exacta Y el tiempo de retención proporcionan una sóida posibilidad : 5-Methoxyindoleacetate 5-Methoxyindoleacetate 15 Febrero 2011

33 METLIN AMRT & Spectra Library Compound Identification In Urine: Targeted MS/MS Fragment m/z Hydroxyindoleacetic acid Reverse match 10 ev = 20 ev = 40 ev = Febrero 2011

34 LCMS GCMS Agilent Metabolomics Workflow Separate & Detect Feature Finding Quantitate Alignment & Statistics Identify Pathways Mass Profiler (MP) GC/MSD GC-QQQ MassHunter Qual AMDIS or Find by chromatographic deconvolution ID Browser Mass Profiler Professional (MPP) Pathway module Cytoscape LC-TOF/QTOF LC-QQQ MassHunter Qual MFE, Find by Formula, Find by Ion Recursive 2 nd pass extraction with Find-by-Ion

35 Mass Profiler Professional Differential Analysis Software Solution for Mass Spectral Data 15 Febrero 2011

36 Mass Profiler Professional Analisis Multivariante Metabólico Objetivo: Detectar diferencias observadas de fenotipo a nivel químico El análisis multivariante es una herramienta adecuada para detectar esas diferencias y puede puntuar la importancia del metabolito para el fenotipo. Pero no explica la biología subyacente Phosphoguanidinoacetate

37 Mass Profiler Professional MPP Workflow A new Compound Exchange File (.cef) enables recursive feature extraction.cef 1.cef.cef Raw feature lists 1 MFE 3 FBI GC/MS LC/MS.d MassHunter Qual 3 Refined feature lists.cef.cef.cef Combined binned List Mass Profiler Professional CASID Pathway Analysis MassHunter ID Browser.cef.cef 2 4.cef 5 Differential features Annotated compounds Allows recursive workflow to improve differential analysis statistics Allows annotation with compound IDs and MS/MS spectra Enables mapping to biological pathways More automation and convenience for differential analysis workflow

38 Mass Profiler Professional MPP Terminology Project Espacio de trabajo, contenedor de Experiments Experiment Colección de muestras analizadas en un conjunto Parameter Variable en un experimento (p.e. Tiempo o Temp) Condition Una o más muestras que representan un estado biológico común (p.e. Tiempo 14h) Interpretation Muestras agrupadas basadas en Conditions. (p.e. Tiempo vs Temp) Entity Entidad molecular para la cual se conoce tiempo de retención, masa y abundancia. Puede ser Identificada o NO Identificada. Technology Registro contenedor de la información de todas las Entities e información biológica sobre ellas (annotation)

39 Mass Profiler Professional MPP Terminology Interpretation 1: Define samples by parameter Grape Condition1: Cabernet Sauvignon (samples 1-4) Condition2: Merlot (samples 5-8) Condition3: Pinot Noir (samples 9-12) Interpretation 2: Define samples by parameter Country Condition1: USA (samples 1,2,5,6,9,10) Condition2: France (samples 3,4,7,8,11,12) Interpretation 3: Define samples by parameter Grape and Country Condition1: Cabernet Sauvignon-USA (samples 1,2) Condition2: Cabernet Sauvignon-France (samples 3,4) Condition3: Merlot-USA (samples 5,6) Condition4: Merlot-France (samples 7,8) Condition5: Pinot Noir-USA (samples 9,10) Condition6: Pinot Noir-France (samples 11,12) 15 Febrero 2011

40 Mass Profiler Professional MPP Interface Desktop area with views Project Navigator Tool & Menu bar Experiment Navigator Workflow Browser Status bar Legend Window 15 Febrero 2011

41 Mass Profiler Professional MPP Workflow Experiment Creation Agilent LC/MS Agilent GC/MS Agilent QQQ Generic (cvs, tsv, xls) mzxml from non-agilent Data Load Filtering Mass vs RT plot Normalization Baselining Experiment created Nivel avanzado, experto Nivel básico, inicial Advanced Workflow Guided Workflow

42 Mass Profiler Professional Alignment Summary Experiment READY Export for recursion possible Total number of aligned compounds found Number of compounds found in each sample is displayed. A flag is automatically assigned to each entity in each sample: Present entity is detected and abundance measured Absent entity is not found in sample. Nominal abundance value of 1.0 is given to these. MassHunterQuant data the user can determine how flags are assigned based on input files (Present, Marginal, Absent) 15 Febrero 2011

43 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 1 : Summary Report 1. Summary Report 2. Experiment Grouping 3. Filter on Flags 4. Filter by Frequency 5. QC on Samples 6. Significance Analysis 7. Fold Change 8. ID Browser identification

44 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 2: Grouping

45 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 3: Filter on Flags - Can be used to filter out entities which are rarely detected, therefore not very reliable - Similar to filter by frequency entities retained out of Filter on Present and Marginal (saturated entity)

46 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 4: Filter by Frequency 1547 entities retained out of 14502

47 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 5: QC on Samples By default, each sample is plotted according to its values for the first three Principal Components Principal Components are vectors that capture the most variance in the data. Assumption: samples within an experimental condition should be more similar to each other than to those from different conditions. Expect to see samples from the same experimental condition to group closer to each other than to samples of a different condition PCA to verify quality of Samples and separation of groups

48 PCA MassIs Profiler a Variable Professional Reduction Method PCA is a variable reduction Method PC 2 PCA to verify quality of Samples and separation of grou PC 1 An eigenvalue-eigenvector decomposition is performed on the covariance matrix of the entity expression values around zero The eigenvector corresponding to the largest eigenvalue is called the first principal component Successive principal components are eigenvectors corresponding to each smaller eigenvalue

49 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 6: Significance Analysis Entity by Chance False Discovery Rate Depending upon the experimental grouping, Mass Profiler Professional performs either T-test or Analysis of Variance (ANOVA) based on the samples.

50 Statistical Mass Profiler Tests Professional Guided Workflow Analysis Statistical Tests One-way Tests: Compare conditions defined by a single parameter (i.e Grape) T-test ANOVA Merlot Pinot Noir Merlot Pinot Noir Caber N-way Tests: Compare conditions defined by 2 or more parameters 2-way ANOVA 3-way ANOVA Grape Merlot Pinot Noir X Country USA France Grape Merlot Pinot Noir X Country USA France X Vintage

51 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 7: Fold Change Filter Sets Fold Change P> To more

52 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 8: ID Browser Entities will be annotated upon return to MPP Program

53 Mass Profiler Professional Guided Workflow Analysis Step 8: ID Browser - Return

54 After Guided Wizard Mass Profiler Professional After Guided Worklfow 3-Choose Plot 1-Choose Interpretation 2-Choose Analysis

55 Listing Entities Mass Profiler Professional Listing Entities

56 Exporting Entities as Inclusion List Mass Profiler Professional Exporting Entities Inclusion list for Target MS/MS on QTOF

57 Mass Profiler Professional MPP Workflow Experiment Creation Agilent LC/MS Agilent GC/MS Agilent QQQ Generic (cvs, tsv, xls) mzxml from non-agilent Data Load Filtering Mass vs RT plot Normalization Baselining Experiment created Nivel avanzado, experto Nivel básico, inicial Advanced Workflow Guided Workflow

58 Advanced Mass Profiler Analysis Professional MPP Advanced Workflow Use of Experiment Browser User defined Interpretations User defined Analysis Free use of Advanced tools & Utilities Experiment Browser is designed following usual workflow 15 Febrero 2011

59 Advanced Mass Profiler Analysis Professional Experiment Setup Quick Start Guide / Experiment Grouping / Create Interpretation Create conditions and Populate values Define Interpretations, group samples 15 Febrero 2011

60 Mass Profiler Professional Qualty control Goal: To remove poor quality or outlying samples before analysis Quality Control on Samples Assumption: Samples within the same experimental condition should be more similar in their global abundance profiles than samples from other experimental conditions Quality Control on Entities Goal: To remove entities which do not have reproducible measurements within a condition (%CV or SD) or entities which are rarely detected therefore not very reliable

61 Advanced Mass Profiler Analysis Professional Workflow : Analysis Analysis Tools for finding: Which entities are differentially expressed? What patterns of expression are there in the experiment? 15 Febrero 2011

62 Frequency Parametric Mass Profiler Test Professional Analysis- Parametric Test Parametric test Non- Parametric test Expression of Entity X Bell shaped distribution symmetrical about the mean MPP assume that you have sampled from populations where expression of Entity X follows a normal distribution Asymptotic Method Does not assume normal distribution Does not assume equal variances Ranks the order of normalized data across conditions for analyses With small number of replicates, nonparametric tests have less statistical power than the corresponding parametric tests P-value Calculation Methods Permutation Method

63 Mass Profiler Professional P-value Cut-off What type of error you are more comfortable with Type I Error (false positive): Calling entities differentially expressed when they really are not Type II Error (false negative): Not calling entities differentially expressed when they really are Choice of cut-off trades off between type I and type II errors 5HT1c NFL NMDA2C afgf GRa actin nachrd EGFR bfgf HT Brm SOD mglur IGF.I SC trkc mglur SC CNTFR pre-gad BDNF.rat GDNF IP3R L GAD H2AZ IP3R MK CCO mglur PDGFa IGF.II CNTF nachre IGFR GAP ODC SC NT PTN trk mglur cjun Ins MAP neno GRb TCP GRb S100beta p-value=0.05 Truly differentially expressed Unchanged between populations 15 Febrero 2011

64 Mass Which Profiler MTC to Professional Use? Multiple Testing Correction 1 entity = 1 individual test entities = tests With p-value = 0.05 and analyzing entities: 500 entities (0.05 x 10000) likely to appear significant by chance Number of false positives increases proportionally to number of tests being performed Performing multiple testing correction further decreases the number of false positives Bonferonni FWER Bonferonni Holm FWER Benjamini Hochberg FDR No Correction > Family-wise Error Rate (FWER) - Very conservative and does not tolerate any false positives > False Discovery Rate (FDR) - False positives a percentage of called entities > None - False positives a percentage of entities being tested More false negatives More false positives

65 Which MTC to Use? Mass Profiler Professional Post Hoc Tests Decreases rate of false positives, only available in MPP for one-way ANOVA tests MPP test options: Tukey s Honestly Significant Difference (HSD) test Student-Newman-Keuls (SNK) test Pink boxes contain entities whose expression does not differ significantly between the two conditions Blue boxes contain entities whose expression differs significantly between the two conditions

66 Mass Clustering Profiler Background Professional CLUSTERING Clustering is an unsupervised method for identifying patterns within datasets. 1) What do you want to cluster together? 2) What similarity metric to select? 3) What clustering algorithm will be applied? 15 Febrero 2011

67 Hierarchical Mass Profiler Clustering Professional Hierarchical CLUSTERING Overview: Hierarchical clustering algorithm can be used to group entities and conditions based on the similarity of their expression profiles Performing Hierarchical clustering on both entities and conditions result in a 2-dimensional dendrogram Most similar profiles are joined together into a group and groups are further joined in a tree structure until all data forms a single group 15 Febrero 2011

68 K-means Mass Profiler Clustering Professional K-means CLUSTERING Overview: Groups of Compounds that behave similarly User chooses K, the number of clusters to partition selected entities or conditions into Algorithm attempts to minimize intra-cluster variability and maximize inter-cluster variability 15 Febrero 2011

69 Mass Profiler Professional Pathway Analysis Pathway Anaylsis allows for Finding Biological Relevance of differencial entities Two types of pathway analysis in MPP: 1. Find Significant Pathways: Is there a significant enrichment of my entities of interest in a particular pathway? 2. Pathway Analysis: How do my entities of interest interact in a biochemical network? 15 Febrero 2011

70 Importing Mass Profiler and Professional Visualizing BioPAX Pathways Pathway Analysis BioPAX (Biological Pathway Exchange) is a standard pathway data exchange format. Pathways in the biopax format will have the extension.owl MPP users can import pathway data standard pathway sites in BioPAX level 1 or 2 format is a useful website which list repositories of pathways Databases for any organism of interest can be created using the Biopax files- Rice, zebra fish, chimpanzee, dog 15 Febrero 2011

71 Find MassSignificant Profiler Professional Pathways Tool Pathway Analysis Find Significant Pathway Is there a significant enrichment of my entities of interest in a particular pathway? Analysis will be performed on every pathway that has been imported into MPP for the matching organism and every pathway created in MPP 15 Febrero 2011

72 Mass Pathway Profiler Viewer Professional Pathway Viewer Layout of entities can be changed 6 options including cellular view 15 Febrero 2011

73 L-arginine [IRBC_pH9] avg :Raw [NRBC_pH9] avg :Raw L-ornithine [IRBC_pH9] avg :Raw [NRBC_pH9] avg :Raw citrulline [IRBC_pH9] avg :Raw [NRBC_pH9] avg :Raw Mass Profiler Professional Pathway Viewer Pathway analysis in MPP showing differential abundances for three compounds in the urea cycle L-Arg (Arginine) Ornithine Citrulline Infected Blood cells [IRBC_pH9] avg :Raw [NRBC_pH9] avg :Raw Non infected L-ornithine

74 Mass Profiler Professional Pathway Viewer - Legends Node-Legend Edges-Legend Relation-Legend 15 Febrero 2011

75 Mass Pathway Profiler Analysis Professional using Interaction Database Pathway Analysis Using Interaction Data Base Pathway Analysis in MPP can be used to find relationships between entities of interest. These may be direct interactions or other relationships such as common regulators or common targets. Pathway Analysis utilizes preloaded interaction databases. The information is extracted from literature using Natural Language Processing (NLP) algorithms to search PubMed abstracts. These databases contain details of biological and chemical entities, relationships between entities, and properties of these entities These must be downloaded from the Agilent server and are currently available for the following organisms: Human, Mouse, Rat, Arabidopsis, Drosophila, Yeast, E.coli, Rice, C.elegans, Plasmodium falciparum, Mycobacterium tuberculosis, B. Subtilis, C.reinhardtii, Zea mays, N.crassa The protein sections of these databases are organism specific. All other data is contained in the generic section of the database. 15 Febrero 2011

76 Relation from NLP inference Mass Profiler Professional Pathway Analysis Using Interaction Data Base UBE2L3 up-regulates the expression of MT1G. VEGFA modulates this up-regulation of expression UBE2L3 up-regulates the expression of MT1G. VEGFA modulates this up-regulation of expression 15 Febrero 2011

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