Correlation networks are increasingly being used in bioinformatics applications For example, weighted gene co-expression network analysis is a systems biology method for describing the correlation patterns among genes across microarray samples Weighted correlation network analysis (WGCNA) can be used for finding clusters (modules) of highly correlated genes, for summarizing such clusters using the module eigengene or an intramodular hub gene, for relating modules to one another and to external sample traits (using eigengene network methodology), and for calculating module membership measures Correlation networks facilitate network based gene screening methods that can be used to identify candidate biomarkers or therapeutic targets These methods have been successfully applied in various biological contexts, eg cancer, mouse genetics, yeast genetics, and analysis of brain imaging data While parts of the correlation network methodology have been described in separate publications, there is a need to provide a user-friendly, comprehensive, and consistent software implementation and an accompanying tutorial The WGCNA R software package is a comprehensive collection of R functions for performing various aspects of weighted correlation network analysis The package includes functions for network construction, module detection, gene selection, calculations of topological properties, data simulation, visualization, and interfacing with external software Along with the R package we also present R software tutorials While the methods development was motivated by gene expression data, the underlying data mining approach can be applied to a variety of different settings The WGCNA package provides R functions for weighted correlation network analysis, eg co-expression network analysis of gene expression data The R package along with its source code and additional material are freely available at http://wwwgeneticsuclaedu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA
 

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WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis.

Functional analysis of large gene lists, derived in most cases from emerging high-throughput genomic, proteomic and bioinformatics scanning approaches, is still a challenging and daunting task. The gene-annotation enrichment analysis is a promising high-throughput strategy that increases the likelihood for investigators to identify biological processes most pertinent to their study. Approximately 68 bioinformatics enrichment tools that are currently available in the community are collected in this survey. Tools are uniquely categorized into three major classes, according to their underlying enrichment algorithms. The comprehensive collections, unique tool classifications and associated questions/issues will provide a more comprehensive and up-to-date view regarding the advantages, pitfalls and recent trends in a simpler tool-class level rather than by a tool-by-tool approach. Thus, the survey will help tool designers/developers and experienced end users understand the underlying algorithms and pertinent details of particular tool categories/tools, enabling them to make the best choices for their particular research interests.

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Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists

the growth of knowledge regarding the etiology and pathogenesis of diabetes has led many individuals and groups in the diabetes community to express the need for a revision of the nomenclature, diagnostic criteria, and classification of diabetes. As a consequence, it was deemed essential to develop an appropriate, uniform terminology and a functional, working classification of diabetes that reflects the current knowledge about the disease. (1)

Report of the expert committee on the diagnosis and classification of diabetes mellitus

XI. STRATEGIES FOR IMPROVING DIABETES CARE D iabetes is a chronic illness that requires continuing medical care and patient self-management education to prevent acute complications and to reduce the risk of long-term complications. Diabetes care is complex and requires that many issues, beyond glycemic control, be addressed. A large body of evidence exists that supports a range of interventions to improve diabetes outcomes. These standards of care are intended to provide clinicians, patients, researchers, payors, and other interested individuals with the components of diabetes care, treatment goals, and tools to evaluate the quality of care. While individual preferences, comorbidities, and other patient factors may require modification of goals, targets that are desirable for most patients with diabetes are provided. These standards are not intended to preclude more extensive evaluation and management of the patient by other specialists as needed. For more detailed information, refer to Bode (Ed.): Medical Management of Type 1 Diabetes (1), Burant (Ed): Medical Management of Type 2 Diabetes (2), and Klingensmith (Ed): Intensive Diabetes Management (3). The recommendations included are diagnostic and therapeutic actions that are known or believed to favorably affect health outcomes of patients with diabetes. A grading system (Table 1), developed by the American Diabetes Association (ADA) and modeled after existing methods, was utilized to clarify and codify the evidence that forms the basis for the recommendations. The level of evidence that supports each recommendation is listed after each recommendation using the letters A, B, C, or E.

Standards of Medical Care in Diabetes

New information regarding neuronal circuits that control food intake and their hormonal regulation has extended our understanding of energy homeostasis, the process whereby energy intake is matched to energy expenditure over time. The profound obesity that results in rodents (and in the rare human case as well) from mutation of key signalling molecules involved in this regulatory system highlights its importance to human health. Although each new signalling pathway discovered in the hypothalamus is a potential target for drug development in the treatment of obesity, the growing number of such signalling molecules indicates that food intake is controlled by a highly complex process. To better understand how energy homeostasis can be achieved, we describe a model that delineates the roles of individual hormonal and neuropeptide signalling pathways in the control of food intake and the means by which obesity can arise from inherited or acquired defects in their function.

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Central nervous system control of food intake

Le developpement rapide de nouveaux concepts et des outils de genetique moleculaire permet d’aborder differemment la recherche en nutrition. L’obesite est determinee par l’interaction de facteurs de predisposition, genetiques et environnementaux. Dans des casrares d’obesites monogeniques ou un gene a forte influence sur le phenotype est en cause, l’approche moleculaire a ete extremement puissante pour identifier les genes responsables et definir de nouveaux syndromes, associes notamment a des anomalies des voies leptine et des melanocortines. Pour les formes communes d’obesite (obesites polygeniques), la plupart des etudes analysent les associations genotypes/phenotypes independamment des facteurs d’environnement (alimentation, sedentarite, etc.). Un grand nombre de genes et regions candidates ont ete proposes. Parmi les facteurs qui limitent cette approche integree de l’obesite, on peut citer la difficulte de disposer de cohortes suffisamment grandes et l’insuffisance des outils d’analyse developpes pour acceder « sans hypothese a priori » aux questions d’interactions multiples. L’evolution est en train de s’operer. Le but de cette revue est de presenter quelques exemples d’etudes genetiques de l’obesite ainsi que lesnouveaux outils en developpement visant a etudier lacontribution relative de nombreux genes dans l’obesite et leurs reponses aux changements de l’environnement. L’etude conjointe de genes multiples auniveau de l’ADN ou de l’ARN est maintenant possible. Finalement, c’est certainement l’incroyable progres en bioinformatique qui autorisera l’integrationde ces multiples informations de nature differente (environnement, phenotype, genotype, expression dugene) et ameliorera notre comprehension de cettemaladie complexe. Des exemples de ces approches sedeveloppent chez l’Homme et l’animal.

Obésité humaine : vers les approches génomiques fonctionnelles

Revealing causality between heterogeneous data sources with deep restricted Boltzmann machines

The effects of the gut microbiota on human health are tremendous. Now, a study on the microbiota of wild mice sheds light on how the microorganisms that inhabit the gut between birth and weaning determine resistance to weight gain during adulthood.

Into the wild: early time-window for wild microbes to confer resistance to obesity.

L’obésité sévère est associée à une altération tissulaire majeure et une inflammation chronique dite de bas-grade ainsi qu’à des modifications de la composition et fonctionnalité du microbiote intestinal (MI). L’influence du MI sur le profil métabolique de l’hôte est étudiée, notamment au travers de nombreux métabolites produits par le MI et participant à la communication inter-organes. Les vitamines, en particulier, celles du groupe B, font partie de ces métabolites mais elles ont été négligées dans ce contexte. Parmi elles, la vitamine B7/biotine est impliquée dans de nombreuses fonctions physiologiques dont le métabolisme des lipides et des glucides. La supplémentation en biotine participerait à l’amélioration du métabolisme du glucose dans le diabète de type 2. Toutefois, peu de données existent à ce jour sur l’implication de cette vitamine dans les maladies métaboliques. Notre étude s’intéresse à la question de sa disponibilité et de son statut à la fois dans le microbiote et chez l’hôte en situation d’obésité sévère. Afin de répondre à ces interrogations, nous avons utilisé les données métagénomiques de la cohorte européenne MetaCardis, regroupant près de 2000 patients souffrant de diverses pathologies métaboliques et examiné différents modèles murins complémentaires (changements nutritionnels, chirurgie bariatrique, supplémentations et transfert de microbiote). L’analyse de données métagénomiques de patients avec des degrés d’obésité croissants a permis de mettre en évidence une altération du taux circulant et du métabolisme bactérien de production et transport de la biotine dans l’obésité sévère. Nous avons confirmé cette altération lors de l’induction de l’obésité par un régime riche en lipides chez la souris. La contribution du métabolisme bactérien aux niveaux circulants en biotine a été démontrée chez des souris dénuées de MI (Germ-free), traitées par antibiotiques, ou par transfert de MI (d’humain à souris). Enfin, le métabolisme de la biotine a été exploré dans différents modèles de prise en charge de l’obésité. La chirurgie bariatrique, connue pour induire des améliorations métaboliques et inflammatoires ainsi que des modifications du MI, est associée à une augmentation du potentiel bactérien de production et du taux circulant de biotine à la fois chez l’Homme et la souris. Enfin, la supplémentation concomitante en prébiotique et en biotine dans un modèle murin d’obésité installée (induite par régime gras) a induit une limitation de la prise de masse grasse et de la détérioration du métabolisme glucidique. Ce traitement combiné a permis d’améliorer la diversité du MI ainsi que le métabolisme bactérien de la biotine. Ces résultats originaux suggèrent pour la première fois l’importance de la biotine, et plus généralement des vitamines B, dans l’obésité sévère et ouvrent des perspectives d’investigation clinique de supplémentation en prébiotique et biotine pour la prise en charge de l’obésité. 

Karine Clément

Papers

Obésité humaine : vers les approches génomiques fonctionnelles

Revealing causality between heterogeneous data sources with deep restricted Boltzmann machines

Into the wild: early time-window for wild microbes to confer resistance to obesity.

La biotine, une vitamine altérée dans le microbiote et chez l’hôte en situation d’obésité sévère : intérêt de la supplémentation