The Integrated Bioinformatics Platform is your unparalleled solution for metabolomics research. Supported by Metabolon’s proprietary metabolite library, robust analytical tools, and reporting visualizations, you can collaborate with teams across the world to gain biological insights into your data.
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Elucidate findings faster with the coverage and confidence of Metabolon’s proprietary metabolite library, which is capable of detecting, identifying, and quantifying up to 5,400 annotated analytes in a single biological sample.
Multi-user, multi-site collaboration
Create new users and invite them to your projects, then share saved views and filters to collaborate from anywhere in the world to advanced multi-centered studies in one unified platform.
Data visualization tools
Take advantage of customization options to prepare your data for posters, presentations, and publications. Adjust colors, sizes, labels, and legends to make your plots and diagrams unique and easily understood.
Splash & Ripple
Metabolon’s new Splash & Ripple workflow works backward from metabolomic readouts, connecting perturbed metabolites to the proteins most likely to explain observed biological responses.
Starting with a perturbed metabolite profile, Splash & Ripple maps those metabolites onto curated protein relationships, applies deterministic scoring and AI-assisted reasoning, and delivers a ranked, evidence-linked set of candidate proteins and genes for further investigation.
PCA provides a first look at the main relationships in the data and observes highly correlated metabolomic profiles which may help with hypothesis generation and planning of more detailed analysis.
PLS-DA filtra eficazmente el ruido y se centra en los metabolitos más relevantes para distinguir entre grupos, ofreciendo una visión más clara de las características más impactantes de los datos.
Esta representación gráfica permite identificar de forma rápida e intuitiva los puntos de datos que presentan cambios de gran magnitud y son estadísticamente significativos, que suelen ser los de mayor interés biológico.
La agrupación es un método eficaz para organizar metabolitos y muestras en grupos significativos. Reduce la complejidad y orienta la investigación centrada en hipótesis.
El análisis de rutas puede guiar el diseño experimental, garantizando una utilización eficiente de los recursos y una exploración centrada en áreas biológicamente relevantes.
The Biomarker Lenses® tool is designed to refine metabolomics analysis by isolating specific metabolic or disease-related subsets of data.
Statistical analyses are performed on the log-transformed batch-normalized, imputed data using Metabolon’s internal pipeline, which uses the R computing language to perform statistical computations via a Jupyter Notebooks user interface.
Esta herramienta permite a los investigadores cargar, procesar y analizar datos multiómicos y, cuando se combina con datos metabolómicos, ofrece la comprensión más completa disponible del fenotipo.
Unifique los datos metagenómicos, metabolómicos y fenotípicos en una plataforma accesible y sin código que simplifica los análisis complejos sin comprometer la flexibilidad ni la profundidad y el rigor analíticos.
Metabolon’s Splash & Ripple workflow works backward from the metabolomic readout, connecting perturbed metabolites to the proteins most likely to explain the observed biological response.
Starting with a perturbed metabolite profile, Splash & Ripple maps those metabolites onto curated protein relationships, applies deterministic scoring and AI-assisted reasoning, and delivers a ranked, evidence-linked set of candidate proteins and genes for further investigation.
"Al combinar nuestra amplia experiencia en la industria con la tecnología de IA de vanguardia, estamos capacitando a los investigadores para navegar por datos complejos sin esfuerzo y acelerar los descubrimientos en las ciencias de la vida."
Ray Moran, Ph.D.
VP, Tech & Artificial Intelligence, Metabolon
La bioinformática es un campo interdisciplinar que combina la biología, la informática, las matemáticas y la estadística para analizar e interpretar datos biológicos, sobre todo a nivel molecular. Los enfoques bioinformáticos se utilizan para integrar y analizar datos procedentes de múltiples fuentes biológicas con el fin de modelizar y comprender sistemas y redes biológicos complejos. En general, la bioinformática desempeña un papel vital en el avance de nuestra comprensión de la biología, facilitando la investigación biomédica e impulsando innovaciones en campos como la medicina y la biotecnología.
Los métodos metabolómicos proporcionan una enorme cantidad de datos. La bioinformática desempeña un papel crucial en la investigación de estos datos al proporcionar herramientas y métodos informáticos para analizarlos, interpretarlos y extraer conclusiones. Esto permite la identificación de metabolitos asociados a estados biológicos y patológicos específicos, contribuyendo en última instancia a una comprensión más profunda de los procesos biológicos.
La plataforma bioinformática de Metabolonincluye los análisis multivariantes más utilizados: PCA, PLS-DA, agrupación jerárquica, diagrama de volcán y análisis de rutas. Además, la plataforma incluye Biomarker Lenses™, una herramienta única, que permite filtros analíticos avanzados para mejorar la exploración de sus datos mediante la agrupación de conjuntos particulares de metabolitos unidos por características compartidas, tales como la vía, la enfermedad o el interés.
Users will have access to the Bioinformatics Platform and all its capabilities with the purchase of the Global Discovery Panel.
Users can demo the Bioinformatics Platform for free by registering to access our demo data here. If you would like a more in-depth walkthrough of our Bioinformatics Platform from a metabolomics expert, please reach out here.
La Plataforma Bioinformática de Metabolonse distingue por priorizar la experiencia del usuario. Con un enfoque en la integración perfecta de herramientas, la creación de figuras personalizables de alta resolución y las capacidades de colaboración en tiempo real, los investigadores pueden acceder y analizar datos sin esfuerzo, lo que la convierte en la opción ideal para ensayos multicéntricos y garantiza resultados de calidad profesional para comunicar eficazmente sus resultados.
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