Análisis Multiómico

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.
Archivos de entrada

Podemos llevar a cabo el análisis bioinformático a partir de:

  • Excel curado de valores cuantitativos para cada ómica

Puedes enviarnos tus archivos crudos en un disco duro o compartirlos a través de un FTP.

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.

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