Application of statistical analyses for identification of effect biomarkers from multiomics data

Mgr. Hana Vespalcová, Ph.D.

Doctoral thesis

Abstract:

V posledních letech se omické přístupy staly velmi populárními v environmentálních vědách a (eko)toxikologickém výzkumu. Tyto technologie umožňují analyzovat biologické děje u živých organismů na různých molekulárních úrovních, včetně genomiky, epigenomiky, transkriptomiky, metagenomiky, metatranskriptomiky, metabolomiky, proteomiky a lipidomiky. Prozkoumání omických a multi-omicých dat poskytuje cenné poznatky o složitých interakcích mezi organismy a jejich prostředím, stejně jako o účincích znečišťujících látek a toxických sloučenin na živé systémy. Díky tomu mohou výzkumníci získat komplexní pochopení molekulárních a biochemických odpovědí organismů na změny v životním prostředí a expozici toxickým látkám. Kromě omických technologií mají pro objasnění toxicity a mechanismů jejího účinku velký význam studie provedené in vitro. Tyto přístupy umožňují zkoumat účinky toxických sloučenin a jejich směsí na kultivované buněčné linie za předem definovaných podmínek v relativně krátkém čase. Analýza dávka-odezva zahrnuje modelování účinků expozice při různých koncentracích, což umožňuje charakterizovat specifické buněčné reakce na chemické látky. Správné využití bioinformatického postupu hraje klíčovou roli v celém zkoumaném tématu. Pro dosažení smysluplných a srozumitelných výsledků jsou zásadní vhodné zpracování dat a analýza. Omické technologie spolu s bioinformatickými a biostatistickými metodami neustále se rozvíjejí, proto je důležité provádět optimalizace a zůstat informovaný a aktuální s nejnovějšími pokroky. Cílem této disertační práce bylo vyvinout biostatistické metody přizpůsobené unikátním charakteristikám dat, zejména s důrazem na omické přístupy. Hlavním cílem bylo optimalizovat tyto metody tak, aby zajistily přesnost a spolehlivost při objasňování biologických mechanismů v organismech za různých podmínek a při hledání potenciálních nových biomarkerů. Celkově se výzkum zaměřoval na implementaci těchto metod v oblasti toxikologického výzkumu.

Abstract:

In recent years, omics approaches have become very popular in environmental sciences and (eco)toxicological researches. The omics technologies allow to analyze biological dynamics in living beings at various molecular levels, such as genomics, epigenomics, transcriptomics, metagenomics, metatranscriptomics, metabolomics, proteomics or lipidomics. The examination of the omics and multi-omics datasets yields valuable insights into the complex interactions between organisms and their environment, as well as the effects of pollutants and toxic compounds on living systems. As a result, researchers can obtain a comprehensive understanding of the molecular and biochemical responses of organisms to environmental changes and toxic exposures. In addition to omics technologies, in vitro studies are of great importance in understanding toxicity and mode of action. These approaches allow to investigate the effects of toxic compounds and their mixtures on cultured cell lines under predefined conditions in a relatively short time. Dose-response analysis involves modelling the effects of exposure at different concentrations, allowing characterisation of specific cellular responses to the chemicals. The proper application of a bioinformatic pipeline plays a crucial role in the entire investigated topic. To obtain meaningful and understandable outcomes, appropriate data processing and analysis are essential. Omics technologies, along with bioinformatic and biostatistic methodologies, are continuously evolving, and therefore, it is important to conduct these optimizations and stay informed and up-to-date with the latest advancements. The objective of this PhD thesis was to develop biostatistical methods tailored to the unique characteristics of the data, with particular emphasis on omics approaches. The main goal was to optimize these methods to ensure accuracy and reliability in elucidating biological mechanisms occurring in living being under various conditions, and discovering potential new biomarkers. Overall, the research focused on the implementation of these methods in the field of toxicological research.

Keywords

Omics approaches, Gene expression, Microbiome, Toxic compounds, Data processing, Quality control, Differential analysis, Dose-response analysis, Biostatistical pipeline

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 8. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 5. 9. 2023
• Supervisor: Mgr. Ondřej Adamovský, Ph.D.
• Reader: prof. Sébastien Duperron, Prof. Mirco Bundschuh, PhD.

Masaryk University

Faculty of Science

Doctoral programme / field:
Environmental Health Sciences / Computational biology, bioinformatics and modelling