MetClassNet: Kombination von Multinetzwerken zur Überbrück der Lücke zwsichen Genom-skalischen metabolischen Modellen und der nicht ziel-gerichteten Metabolomik

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Steffen Neumann; Privatdozent Dr. Michael Witting
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie ; Analytische Chemie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 431572533

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Der Stoffwechsel von kleinen Organismen, Menschen oder Pflanzen ist ein wichtiger biologischer Prozess, der durch Umwelteinflüsse, genetische Variationen, Ernährung und viele andere Faktoren beeinflusst wird. Die Aufklärung von Stoffwechselprozessen ist von entscheidender Bedeutung für die Steigerung des Ernteertrags, des Nährstoffgehalts und der gesundheitlichen Auswirkungen von Lebensmitteln. In der Medizin basiert das Verständnis von Krankheits- aber auch Heilungsprozessen, und die Entwicklung von Medikamenten, auf dem Wissen über das Metabolom, der Gesamtheit der kleinen Moleküle oder Metaboliten. Stoffwechselprozesse sind äußerst dynamisch und chemisch vielfältig. Die einzelnen Metaboliten sind durch (enzymatische) Reaktionen miteinander verbunden und bilden ein eng verknüpftes Netzwerk. Das deutsch-französische Projekt "MetClassNet: Kombination von Multinetzwerken zur Überbrück der Lücke zwsichen Genom-skalischen metabolischen Modellen und der nicht ziel-gerichteten Metabolomik" entwickelte Methoden zur Kombination verschiedener experimenteller und wissensbasierter Netzwerke. Die Multinetzwerke erlauben die verbesserte Datenanalyse, Visualisierung und Metabolitenidentifizierung. Verschiedene Organismen wurden als Modellsysteme und Testfälle für die im Rahmen von MetClassNet entwickelten datenanalytischen Ansätze genutzt. Der Fokus der Gruppe am Helmholz Zentrum München lag auf dem Fadenwurm Caenorhabditis elegans, einem weit verbreiteten Modellorganismus in der biomedizinischen Forschung, während die Gruppe am Leibniz Institut für Pflanzenbiochemie in Halle sich auf Pflanzenanwendungen konzentrierte. Die gesamte Software wurde unter einer Open-Source-Lizenz entwickelt und veröffentlicht. Mehrere Datensätze wurden nach den FAIR-Kriterien annotiert und in Open-Access Metabolomics Repositorien veröffentlicht. Die Ergebnisse wurden in mehreren Open-Access Artikeln publiziert und auf der Jahrestagung der internationalen Metabolomics Gesellschaft einem größeren Publikum vorgestellt.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Spectra consolidation of high-resolution tandem mass spectrometry data in LC-MS based nontargeted metabolomics and lipidomics. Metabolomics Society conference (virtual, 2020). Poster + flash talk
  L. Salzer & M. Witting
  
• Suggestions for Standardized Identifiers for Fatty Acyl Compounds in Genome Scale Metabolic Models and Their Application to the WormJam Caenorhabditis elegans Model. Metabolites, 10(4), 130.
  Witting, Michael
  
• GNPS ecosystem use case: Finding new molecules in Caenorhabditis elegans. SGMS School 2021
  Michael Witting
  
• Quo Vadis Caenorhabditis elegans Metabolomics—A Review of Current Methods and Applications to Explore Metabolism in the Nematode. Metabolites, 11(5), 284.
  Salzer, Liesa & Witting, Michael
  
• A Modular and Expandable Ecosystem for Metabolomics Data Annotation in R. Metabolites, 12(2), 173.
  Rainer, Johannes; Vicini, Andrea; Salzer, Liesa; Stanstrup, Jan; Badia, Josep M.; Neumann, Steffen; Stravs, Michael A.; Verri, Hernandes Vinicius; Gatto, Laurent; Gibb, Sebastian & Witting, Michael
  
• Description of FAHFAs in Caenorhabditis elegans. Metabolomics Society ConferenceCoference 2022. Poster
  Michael Witting, Ansgar Korf, Aiko Barsch & Sven Meyer
  
• Metabolite mapping strategies for untargeted metabolomics. Metabolomics 2022, Poster
  Sarah Scharfenberg, Clément Frainay, Elva Novoa, Michael Witting & Steffen Neumann
  
• MobilityTransformR: an R package for effective mobility transformation of CE-MS data. Bioinformatics, 38(16), 4044-4045.
  Salzer, Liesa; Witting, Michael & Schmitt-Kopplin, Philippe
  
• Multi-network integration to analyze non-targeted LC-MS metabolomics data from Caenorhabditis elegans, Metabolomics Society Conference 2022 Talk
  Liesa Salzer, Michael Witting, Elva Novoa, Clément Frainay & Fabien Jourdan
  
• Networks and Graphs Discovery in Metabolomics Data Analysis and Interpretation. Frontiers in Molecular Biosciences, 9.
  Amara, Adam; Frainay, Clément; Jourdan, Fabien; Naake, Thomas; Neumann, Steffen; Novoa-del-Toro, Elva María; Salek, Reza M.; Salzer, Liesa; Scharfenberg, Sarah & Witting, Michael
  
• APEX: an Annotation Propagation Workflow through Multiple Experimental Networks to Improve the Annotation of New Metabolite Classes in Caenorhabditis elegans. Analytical Chemistry, 95(48), 17550-17558.
  Salzer, Liesa; Novoa-del-Toro, Elva María; Frainay, Clément; Kissoyan, Kohar Annie B.; Jourdan, Fabien; Dierking, Katja & Witting, Michael
  
• Capillary electrophoresis-mass spectrometry as a tool for Caenorhabditis elegans metabolomics research. Metabolomics, 19(7).
  Salzer, Liesa; Schmitt-Kopplin, Philippe & Witting, Michael