HyperMet Metabolomics Data Analysis Workshop

Die Natur der HyperMet-Forschung erfordert die Analyse umfangreicher, komplexer Datensätze. Um HyperMet-Forschenden eine praxisnahe Schulung in der Analyse von Metabolomics-Daten zu bieten – unter Verwendung von Daten aus ihren eigenen Projekten –, organisierten die Leiter des Projekts S09-HyperGraph, Dr. Gabi Kastenmüller und Dr. Dominik Lutter, den „HyperMet Metabolomics Data Analysis Workshop“. Unterstützt wurde der Workshop zudem von Dr. Konstantinos Makris, Dr. Werner Römisch-Margl und Gülsah Erdogan aus dem Projekt S09-HyperGraph.

Das Programm umfasste die Annotation chemischer Verbindungen, die Verarbeitung von Omics-Daten, statistische Analysen sowie den praktischen Umgang mit Daten in R/RStudio. Darüber hinaus nahmen die Teilnehmenden an einem praxisorientierten Datenanalyse-Hackathon teil und präsentierten Projektideen sowie Analyseergebnisse in interaktiven Diskussionsrunden.

Ein Schwerpunkt des Workshops lag auf der Umwandlung von Metabolomics-Rohdaten in biologisch aussagekräftige Ergebnisse. Zu den behandelten Themen gehörten Qualitätskontrolle, Filterung und Imputation fehlender Werte, Datennormalisierung und -skalierung, statistische Tests, die Korrektur von Batch-Effekten sowie Ansätze zur Identifizierung von Biomarkern mittels maschinellen Lernens. Während des gesamten Workshops wurden die Teilnehmenden dazu ermutigt, jeden Verarbeitungsschritt kritisch zu hinterfragen und analytische Entscheidungen zu dokumentieren, um die Reproduzierbarkeit und die biologische Relevanz ihrer Ergebnisse zu gewährleisten.

Die HyperMet-Forschung untersucht, wie Muskelwachstum (Hypertrophie) und Muskelabbau (Atrophie) den Stoffwechsel beeinflussen. Mehr Muskelmasse senkt das Risiko für Adipositas, Diabetes, Osteoporose und möglicherweise für Krebs. Wir erforschen die zugrunde liegenden Stoffwechselprozesse, um neue Strategien zur Prävention und im Alltag zu entwickeln.