Un equipo de investigación dirigido por científicos de la Universidad de California en Riverside ha desarrollado un flujo de trabajo computacional para analizar grandes conjuntos de datos en metabolómica, el estudio de pequeñas moléculas que se encuentran en células, biofluidos, tejidos y ecosistemas completos.
Más recientemente, el equipo aplicó esta nueva herramienta computacional para analizar contaminantes en el agua de mar del sur de California. El equipo capturó rápidamente los perfiles químicos del entorno costero y destacó las posibles fuentes de contaminación.
“Estamos interesados en comprender cómo se introducen estos tipos de contaminantes en los ecosistemas”, dijo Daniel Petrus, profesor asistente de bioquímica en UC Riverside, quien dirigió el equipo de investigación. “Encontrar qué moléculas en el océano son importantes para la salud ambiental no es sencillo dada la enorme diversidad química del océano. El protocolo que desarrollamos acelera enormemente este proceso. Una clasificación más eficiente de los datos significa que podemos comprender más rápidamente los problemas relacionados con la contaminación del océano”.
Petrus y sus colegas informan en la revista Protocolo de naturaleza El hecho de que su protocolo esté diseñado no sólo para investigadores experimentados, sino también con fines educativos, lo convierte en un recurso ideal para estudiantes y científicos que inician su carrera. Este flujo de trabajo computacional va acompañado de una aplicación web accesible con una interfaz gráfica de usuario que hace que el análisis de datos metabolómicos sea accesible para los no expertos y les permite obtener información estadística de sus datos en cuestión de minutos.
“Esta herramienta es accesible para una amplia gama de investigadores, desde principiantes hasta expertos, y está diseñada para usarse con el software de redes moleculares que mi grupo está desarrollando”, dijo el coautor Mingxun Wang, profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación. e Ingeniería. UCR “Para los principiantes, la orientación y el código que proporcionamos facilitan la comprensión de los pasos comunes de procesamiento y análisis de datos. Para los expertos, acelera el análisis de datos reproducibles, permitiéndoles compartir flujos de trabajo y resultados de análisis de datos estadísticos”.
Petrus explicó que el trabajo de investigación es único y sirve como un gran recurso educativo organizado a través de un grupo de investigación virtual llamado Virtual Multimix Lab o VMOL. Con más de 50 científicos participando de todo el mundo, VMOL es una comunidad de acceso abierto impulsada por la comunidad. Su objetivo es simplificar y democratizar el proceso de análisis químico, haciéndolo accesible a investigadores de todo el mundo, independientemente de su experiencia o recursos.
“Estoy increíblemente orgulloso de cómo este proyecto ha evolucionado hasta convertirse en algo impactante, que involucra a expertos y estudiantes de todo el mundo”, dijo Abjar Pakkir Shah, estudiante de doctorado del grupo Petrus y primer autor del artículo. “Al eliminar las barreras físicas y económicas, VMOL ofrece formación en espectrometría de masas computacional y ciencia de datos y pretende lanzar proyectos de investigación virtuales como una nueva forma de ciencia colaborativa”.
Todo el software desarrollado por el equipo es gratuito y está disponible públicamente. El desarrollo de software comenzó en 2022 durante una escuela de verano sobre metabolómica no dirigida en la Universidad de Tubinga, donde el equipo también presentó VMOL.
Petrus espera que el protocolo sea particularmente útil para los investigadores ambientales, así como para los científicos que trabajan en el campo biomédico y los investigadores que realizan estudios clínicos en la ciencia del microbioma.
“La versatilidad de nuestro protocolo se extiende a una amplia gama de campos y tipos de muestras, incluida la química combinatoria, el análisis de dopaje y la contaminación de alimentos, productos farmacéuticos y otros productos industriales”, afirmó.
Petrus obtuvo una maestría en biotecnología de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Darmstadt y un doctorado en bioquímica de la Universidad Técnica de Berlín. Realizó una investigación postdoctoral en UC San Diego, donde se centró en el desarrollo de sistemas de metabolismo ecológico a gran escala. En 2021, inauguró el Laboratorio de Metabolómica Funcional de la Universidad de Tubinga. Se unió a la UCR en enero de 2024, donde su laboratorio se enfoca en el desarrollo y aplicación de métodos basados en espectrometría de masas para visualizar y evaluar el intercambio químico en comunidades microbianas.