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微生物富集分析中 Reporter Score 的误用

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研究论文

● 原文链接DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.95

● 2023年2月23日，浙江大学吴顶峰和同济大学刘蕾等在iMeta 在线发表了题为“Misuse of reporter score in microbial enrichment analysis ”的文章。

● Reporter score是一种改良的微生物富集分析的新方法。但由于许多研究者对原有方法缺乏全面、系统的认识，并在多篇文章中被错误使用，导致严重的雪球效应。本研究着重分析了这种误用对微生物研究产生的负面影响，并希望本文能够促进研究者们对统计的严谨性和重要性的认识，以加强对后续研究的可靠性和可重复性。

● 第一作者：刘蕾

● 通讯作者：吴顶峰 (dfw_bioinfo@126.com)

● 合作作者：朱瑞新

● 主要单位：同济大学生命科学技术学院，上海第十人民医院；浙江大学医学院儿童医院，国家儿童临床医学研究中心

亮点

● Reporter score算法可用于揭示代谢物网络中的转录调控模式，近年来已被引入到微生物研究领域，进行通路富集分析

● 由于缺乏对原方法的全面系统的认知，许多文章错误的使用了Reporter score，具体表现为对其符号含义的误解

● 在科学研究中，对统计技术的误解或误用可能会导致结果不可靠和不可重现等问题

摘要

新算法和新统计技术的实施在微生物组的快速发展中发挥了重要作用。Reporter score是一种改良的微生物富集分析的新方法。但由于许多研究者对原有方法缺乏全面、系统的认识，并在多篇文章中被错误使用，导致严重的雪球效应。Reporter score误用的原因主要是研究者们误将其加号或减号作为调控方向。我们着重分析了这种误用对微生物研究产生的负面影响，并希望本文能够促进研究者们对统计的严谨性和重要性的认识，以加强对后续研究的可靠性和可重复性。

视频解读

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全文解读

背景

由于富集分析在降低复杂性、增强解释力方面的优势，俨然已成为生物信息学研究中的常用技术。目前已有许多富集分析方法，包括超几何检验、Fisher 精确检验和基因集富集分析 (GSEA)等。富集分析能够促进表达数据的生物学解释，特别是用于转录组的研究。而随着宏基因组数据的爆炸式增长，为了全面深入地了解微生物功能，各种富集方法已经在微生物研究中实施。除了上述传统方法外，近期出现了一种新的假设驱动方法，被称为reporter score。此方法最初是为了揭示代谢网络中的转录调控模式而开发的，目前已被引入微生物研究中进行功能富集分析。然而，我们发现许多微生物组研究误用了reporter score，基于错误的目的使用该方法，或者对该方法得到的结果产生误解，从而导致误导性结论和严重的雪球效应。鉴于该情况，我们迫切需要重新审视reporter score在微生物功能富集分析中的使用的合理性并分析其误用的原因。此外，本文指出在生物信息学研究中，尤其是在修改或迁移已有方法至新的研究领域时，统计严谨性的非常重要。本文的目的是提高研究人员对统计严谨性的认识，尽早避免误用reporter score算法，从而减轻该方法错用造成的雪球效应，并提出避免类似问题再次发生的相关建议。

误用reporter score导致微生物研究中产生误导性结论

Reporter score算法由 Patil 和 Nielsen于 2005 年开发，最初用于识别代表代谢调节热点的代谢物（图1A）。通过利用差异转录数据，对代谢图的所有酶节点计算student’s t 检验以获得 P 值。对于每个酶节点，使用逆累积正态分布 θ^-1, 将P_ei转换为Z score (即Z_ei)。为了识别报告代谢物（reporter metabolite），每个代谢物节点都将根据其 k 邻近酶聚合Z score进行评分。通过减去平均值μ_k，再除以σ_k（从代谢图中随机选择

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