Características principales
- Data Upload
- Predictive Modelling
- Análisis de factores latentes
- Enriquecimiento del itinerario
- Data Visualization
Para realizar un análisis multiómico eficaz, primero hay que integrar diferentes conjuntos de datos. La herramienta Multiomics permite a los usuarios cargar e integrar múltiples tipos de datos ómicos en un único proyecto, garantizando la compatibilidad para el análisis posterior.
- Support for Genomics, Proteomics, Transcriptomics, and Phenotypic Data
Upload CSV files containing data from different omics types. - Define Experimental Designs
Select groups for analysis, configure pairwise or control-based comparisons, validate input files, and apply data harmonization techniques automatically. - Feature Selection
Remove uninformative or redundant molecular features to improve predictive model building. This structured approach to data upload enables faster and more accurate multiomics research by eliminating inconsistencies and automating preprocessing steps.
La modelización predictiva es un potente enfoque que permite a los investigadores identificar y priorizar las características moleculares más relevantes para los procesos biológicos y los resultados experimentales. La herramienta Multiomics incluye algoritmos de regresión logística y Random Forest para construir y organizar datos en modelos predictivos a partir de conjuntos de datos ómicos integrados.
- Explore Model Performance: Evaluate classification accuracy with metrics like F1-score, Area Under the Curve (AUC), and Balanced Accuracy.
- Assess Multiomic Feature Contributions: Identify biologically relevant biomarkers by ranking features based on model influence.
- Compare Model Types: Use multiple approaches to understand different underlying signals in multiomic data.
La variación biológica puede comprenderse mejor si se observan las distintas relaciones entre las diferentes capas ómicas, desde genes y transcritos hasta proteínas y metabolitos, siguiendo el "dogma central" de la biología molecular. La herramienta Multiomics incluye el análisis de factores latentes mediante DIABLO (Data Integration Analysis for Biomarker Discovery using Latent Components) para descubrir posibles relaciones.
- Integrar múltiples conjuntos de datos ómicos para identificar y seleccionar las características que mejor diferencian los grupos de resultados.
- Revele cómo varios tipos de datos (por ejemplo, transcriptómica, proteómica) se correlacionan entre sí, permitiéndole descubrir firmas biológicas compartidas o distintas.
- Modelizar conjuntamente estos conjuntos de datos con DIABLO para responder a preguntas sobre qué características impulsan las separaciones de grupos y proporciona información sobre el poder predictivo combinado de múltiples plataformas ómicas.
- Mediante el análisis de factores latentes, los investigadores pueden identificar características de gran impacto en todas las capas ómicas, lo que permite una comprensión más completa de las vías biológicas.
Los datos multiómicos son más valiosos cuando se vinculan a la función biológica. La herramienta Multiomics proporciona un análisis estadístico de enriquecimiento de vías utilizando una versión curada de REACTOME como referencia de las vías biológicas para maximizar la cobertura.
- Over-Representation Analysis (ORA): Identify Enriched Pathways
- Map Molecular Features to Pathways: Connect metabolites, genes, and proteins to biological pathways using REACTOME’s structured knowledge base.
- Rank Pathway Significance: Use hypergeometric tests to identify statistically overrepresented pathways in different experimental conditions.
- Visualize Pathway-Level Patterns: Use interactive plots to explore how experimental groups differ at the pathway level.
- Pathway Integration: Multiomic Pathway Analysis with REACTOME
- Generate Pathway Activity Scores: Apply Singular Value Decomposition (SVD) to calculate pathway-level metrics from multiomic data.
- Identify Key Pathways Driving Signal Variation: Using classification models to rank pathways based on their contribution to group differentiation.
- Improve Interpretability: Convert complex molecular measurements into pathway-level insights that are easier to analyze and communicate.
Al vincular los biomarcadores moleculares a las vías funcionales, los investigadores pueden comprender el contexto biológico más amplio de sus hallazgos.
La herramienta Multiomics ofrece visualizaciones personalizables para facilitar la exploración e interpretación de los datos:
- Multiomic Feature Importance Plots: Rank biomarkers based on their influence in predictive models.
- Latent Factor Projection Plots: Explore relationships between samples using dimensionality reduction techniques.
- Pathway Enrichment Dot Plots: Visualize the statistical significance of pathways in REACTOME-based enrichment analysis.
Estas herramientas interactivas permiten a los investigadores evaluar las principales conclusiones y generar rápidamente cifras listas para su publicación.
Multiomics Tool Overview
A pesar de la creciente importancia de la investigación multiómica, la combinación de datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos ha seguido siendo un reto, hasta ahora.
La integración de datos puede resultar una tarea laboriosa y costosa, ya que requiere inversión y conocimientos sobre múltiples herramientas de modelización estadística y visualización. Las herramientas de software multiómico Metabolonestán diseñadas para agilizar el proceso de los investigadores, desde la generación de datos hasta la obtención de información útil, en una solución unificada, con herramientas accesibles para todos los niveles de conocimientos en multiómica.
Multiómica en la plataforma bioinformática integrada de Metabolon
La herramienta Multiomics Metabolon, que forma parte de nuestra Plataforma Bioinformática Integrada (IBP), ofrece herramientas de software bioinformático de referencia para facilitar el acceso a la multiómica. Esta herramienta permite a los investigadores cargar, procesar y analizar datos multiómicos y, cuando se combina con datos metabolómicos, ofrece la visión más completa del fenotipo disponible.
Con el modelado predictivo multiómico, el análisis de factores latentes y el enriquecimiento de vías mediante REACTOME, la herramienta multiómica permite a los usuarios explorar eficazmente las relaciones entre diferentes capas ómicas, identificar biomarcadores clave y clasificar las señales a nivel de vías dentro de sus conjuntos de datos.
Request a demo to explore how multiomics software integration can drive new discoveries.
¿Por qué utilizar la herramienta Multiomics de Metabolon?
La nueva funcionalidad del software bioinformático Metabolonofrece un completo conjunto de herramientas web diseñadas para la investigación multiómica:
- Most Complete Out-of-the-Box Phenotypic Representation: Integrate multiple omics layers to provide a comprehensive biological view.
- Online Bioinformatics Tools for Biomarker Discovery: Access predictive modelling, latent factor analysis, and pathway enrichment in one platform.
- Flexible & Scalable Data Analysis: Customize experimental designs, feature selection methods, and identify predictive biomarkers using logistic regression, random forest, and latent factor models.
- Pathway Integration with REACTOME: Connect molecular data to curated pathway databases for functional interpretation.
La herramienta Multiomics de Metabolonpermite a los investigadores extraer más valor de sus datos y multiplicar el impacto de sus descubrimientos con una representación más completa y exhaustiva del fenotipo.
Casos prácticos y aplicaciones
La herramienta Multiomics ayuda a los investigadores a descubrir conocimientos biológicamente significativos mediante la integración de datos genómicos, transcriptómicos, proteómicos y metabolómicos en un único marco analítico. Al aprovechar el modelado predictivo, el análisis de factores latentes y el enriquecimiento de vías, los investigadores pueden acelerar los descubrimientos en áreas clave de la investigación de biomarcadores, el desarrollo de fármacos y los mecanismos de las enfermedades.
- Biomarker Discovery: Identifying Key Molecular Signatures
Understanding biomarkers that differentiate between experimental groups, disease states, or treatment responses is central to translational research. The Multiomics Tool enables researchers to identify molecular signatures associated with disease progression, drug efficacy, or therapeutic response and integrate additional multiomics data to reduce the risk of drug failure due to unknown variables. - Drug Target Identification: Prioritizing Pathways and Molecules for Therapeutic Development
Researchers can prioritize potential drug targets by mapping molecular features to biological pathways and focusing on the most biologically relevant molecules. The Multiomics Tool supports the identification of key metabolic and signalling pathways that are strongly associated with disease mechanisms and the prioritization of high-confidence drug targets for further validation and preclinical development. - Drug Mechanism Analysis: Understanding Biological Impact of Therapeutics
Multiomics data can help uncover how therapeutic compounds interact with biological systems, providing a more complete picture of mechanisms of action and potential off-target effects. With the Multiomics Tool, researchers can investigate how different omics layers interact to produce drug-induced changes in biological pathways. They can then use pathway enrichment to assess whether a compound activates or inhibits key disease-related pathways. - Generating Greater Biological Insights
By characterizing multiomic differences at both the molecular and pathway levels, researchers can gain a deeper understanding of disease mechanisms and therapeutic responses. This approach supports more effective biomarker-driven study designs that link molecular data to clinical outcomes and enhanced drug discovery workflows, enabling researchers to move from data generation to actionable insights faster.
