Análisis Multiómico
Llevamos a cabo la integración de diferentes datos ómicos
Hacia el futuro de la investigación biomédica
Ofrecemos el análisis integrativo supervisado de datos transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos, para ayudar a identificar aquellos biomarcadores que más influyen en la clusterización de las muestras incluidas en tu experimento.
El análisis bioinformático que llevamos a cabo en Dreamgenics incluye:
- Asesoramiento personalizado, tanto en el diseño experimental como en la interpretación de resultados.
- Lectura y preprocesamiento de los datos, incluyendo la asignación de nombres a las columnas, filtrado de datos irrelevantes y reordenamiento según criterios específicos.
- Transformación y normalización de los datos para asegurar su comparabilidad y prepararlos para análisis posteriores.
- Evaluación de la calidad de los datos mediante análisis exploratorios, como el análisis de componentes principales (PCA), para identificar posibles patrones o problemas.
- Integración de datos de diferentes plataformas ómicas para realizar un análisis conjunto que permita obtener una visión global y coherente de los mismos.
- Análisis de enriquecimiento funcional para identificar rutas metabólicas y términos biológicos significativos, proporcionando contexto biológico a los resultados observados, tanto en las ómicas individualmente como en el análisis integrado.
- Identificación y anotación de metabolitos, facilitando la interpretación y la conexión con bases de datos públicas para su caracterización.
Análisis Multiómico
Conoce más información sobre nuestro análisis de integración de datos multiómicos descargando el folleto
Resultados en Genome One Reports
Los resultados de todos los análisis dan lugar a gráficos interactivos que se pueden explorar en nuestra plataforma Genome One Reports y descargarse en PDF para su uso en publicaciones científicas.
- Estudio de correlacción entre diferentes sets de datos ómicos
- Análisis individualizado de cada ómica: clusterización y enriquecimiento de rutas
- Gráficos Correlation Circle Plot, Circos Plot Multiblock, Relevance Networks, Loading Weights, Clustered Heatmap y Clustering Results
- Enriquecimiento de rutas y términos Gene Ontologies (WikiPathways, GO-MF, GO-CC y GO-BP) para cada ómica en todos los grupos experimentales
- Todas las tablas y figuras son fácilmente exportables, listas para ser utilizadas en publicaciones científicas
Preparación y Análisis Independiente
Error Rates
Correlation Coefficients
Individual Cluster
Análisis Integrado
Correlation Circle Plot
Circos Plot Multiblock
Relevance Networks
Loading Weights
Clustered Heatmap
Clustering Results
"La posibilidad de integrar diferentes sets de datos obtenidos en nuestro laboratorio a través de un análisis multiómico nos ha abierto nuevas vías de investigación en el estudio de las enfermedades humanas y para la identificación de nuevos biomarcadores. Gracias a la integración de diversos datos ómicos, incluidos transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos, obtenemos una mejor clasificación de los pacientes y una caracterización más precisa de la fisiopatología de la enfermedad."
Dr. Héctor González Iglesias
Investigador científico - CSIC
