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Herramienta multiómica
Investigación multiómica, simplificada.
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 llevar mucho tiempo y resultar costosa, ya que requiere inversión y conocimientos en múltiples herramientas para el modelado estadístico y la visualización. Las herramientas multiómicas de Metabolonestán diseñadas para agilizar el proceso de los investigadores, desde la generación de datos hasta su análisis, en una solución unificada con herramientas accesibles para todos los niveles de conocimientos multiómicos.
Multiómica en la plataforma bioinformática integrada de Metabolon
La Herramienta Multiómica de Metabolon, parte de nuestra Plataforma Bioinformática Integrada (IBP), proporciona herramientas bioinformáticas de referencia para hacer accesible la multiómica. Esta herramienta permite a los investigadores cargar, procesar y analizar datos multiómicos y, cuando se combinan con datos metabolómicos, ofrece la comprensión 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.
Solicite una demostración para explorar cómo la integración multiómica puede impulsar nuevos descubrimientos.
Características principales
Carga de datos multiómicos: Organizar e integrar datos multiómicos
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.
para genómica, proteómica, transcriptómica y datos fenotípicos
Cargue archivos CSV que contengan datos de diferentes tipos de ómicas.Definir diseños experimentales
Seleccione grupos para el análisis, configure comparaciones por pares o basadas en controles, valide los archivos de entrada y aplique técnicas de armonización de datos automáticamente.Selección de características de radiofrecuencia
Eliminar características moleculares poco informativas o redundantes para mejorar la creación de modelos predictivos. Este enfoque estructurado de la carga de datos permite una investigación multiómica más rápida y precisa al eliminar las incoherencias y automatizar los pasos de preprocesamiento.Modelización predictiva multiómica: Construir, evaluar e interpretar modelos de biomarcadores
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 el rendimiento del modelo: Evalúe la precisión de la clasificación con métricas como la puntuación F1, el área bajo la curva (AUC) y la precisión equilibrada.
Evalúe las contribuciones de las características multiómicas: Identifique biomarcadores biológicamente relevantes clasificando las características en función de la influencia del modelo.
Compare tipos de modelos: Utilice múltiples enfoques para comprender las diferentes señales subyacentes en los datos multiómicos.
Modelización predictiva multiómica: Construir, evaluar e interpretar modelos de biomarcadores
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.
Análisis Multiómico de Enriquecimiento de Vías: Contextualizar los hallazgos de biomarcadores
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.
Análisis de sobrerrepresentación (ORA): Identifique rutas enriquecidas
Asigne características moleculares a rutas: Conecte metabolitos, genes y proteínas a rutas biológicas utilizando la base de conocimientos estructurada de REACTOME.
Clasifique la importancia de las rutas: Utilice pruebas hipergeométricas para identificar las vías estadísticamente sobrerrepresentadas en diferentes condiciones experimentales.
Visualice los patrones a nivel de vía: Utilice gráficos interactivos para explorar cómo los grupos experimentales difieren a nivel de ruta.
PathIntegrate: Análisis Multiómico de Vías con REACTOME
Generar Puntuaciones de Actividad de Vías: Aplique la descomposición del valor singular (SVD) para calcular métricas a nivel de vías a partir de datos multiómicos.
Identifique las vías clave que impulsan la variación de señales: Utilizar modelos de clasificación para clasificar las vías en función de su contribución a la diferenciación de grupos.
Mejorar la interpretabilidad: Convertir mediciones moleculares complejas en conocimientos a nivel de vías que sean más fáciles de analizar y comunicar.
Al vincular los biomarcadores moleculares a las vías funcionales, los investigadores pueden comprender el contexto biológico más amplio de sus hallazgos.
Visualización e interpretación de datos
La herramienta Multiomics ofrece visualizaciones personalizables para facilitar la exploración e interpretación de los datos:
Gráficos de importancia de características multiómicas: Clasifique los biomarcadores en función de su influencia en los modelos predictivos.
Latent Factor Projection Plots: Explore las relaciones entre muestras utilizando técnicas de reducción de dimensionalidad.
Pathway Enrichment Dot Plots: Visualice la importancia estadística de las vías en el análisis de enriquecimiento basado en REACTOME.
Estas herramientas interactivas permiten a los investigadores evaluar las principales conclusiones y generar rápidamente cifras listas para su publicación.
Demostración de la plataforma bioinformática
Explore, interprete y dilucide el impacto biológico de sus muestras mediante una herramienta lista para su publicación.
¿Por qué utilizar la herramienta Multiomics de Metabolon?
La nueva funcionalidad bioinformática de Metabolonproporciona un conjunto completo de herramientas basadas en la web y diseñadas para la investigación multiómica:
La representación fenotípica lista para usar más completa: Integre múltiples capas ómicas para proporcionar una visión biológica completa.
Herramientas bioinformáticas en línea para el descubrimiento de biomarcadores: Acceda a modelos predictivos, análisis de factores latentes y enriquecimiento de vías en una sola plataforma.
Análisis de datos flexible y escalable: Personalice los diseños experimentales, los métodos de selección de características e identifique biomarcadores predictivos mediante regresión logística, bosque aleatorio y modelos de factores latentes.
Integración de vías con REACTOME: Conecte los datos moleculares a bases de datos de vías curadas para la interpretación funcional.
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.
Descubrimiento de biomarcadores: Identificación de firmas moleculares clave
Comprender los biomarcadores que diferencian entre grupos experimentales, estados de enfermedad o respuestas a tratamientos es fundamental para la investigación traslacional. La herramienta multiómica permite a los investigadores identificar firmas moleculares asociadas con la progresión de la enfermedad, la eficacia de los fármacos o la respuesta terapéutica e integrar datos multiómicos adicionales para reducir el riesgo de fracaso de los fármacos debido a variables desconocidas.
Identificación de dianas farmacológicas: Priorización de vías y moléculas para el desarrollo terapéutico
Los investigadores pueden priorizar las posibles dianas farmacológicas asociando las características moleculares a las vías biológicas y centrándose en las moléculas más relevantes desde el punto de vista biológico. La herramienta Multiomics permite identificar las vías metabólicas y de señalización más importantes que están estrechamente relacionadas con los mecanismos de las enfermedades y priorizar las dianas farmacológicas de alta confianza para su posterior validación y desarrollo preclínico.
Análisis del mecanismo de los fármacos: Comprender el impacto biológico de las terapias
Los datos multiómicos pueden ayudar a descubrir cómo interactúan los compuestos terapéuticos con los sistemas biológicos, proporcionando una imagen más completa de los mecanismos de acción y de los posibles efectos no deseados. Con la herramienta multiómica, los investigadores pueden estudiar cómo interactúan diferentes capas ómicas para producir cambios inducidos por fármacos en las vías biológicas. A continuación, pueden utilizar el enriquecimiento de vías para evaluar si un compuesto activa o inhibe vías clave relacionadas con la enfermedad.
Mayor conocimiento biológico
Al caracterizar las diferencias multiómicas tanto a nivel molecular como de vías, los investigadores pueden comprender mejor los mecanismos de las enfermedades y las respuestas terapéuticas. Este enfoque permite diseñar estudios más eficaces basados en biomarcadores que vinculan los datos moleculares con los resultados clínicos y mejorar los flujos de trabajo para el descubrimiento de fármacos, lo que permite a los investigadores pasar más rápidamente de la generación de datos a la obtención de información práctica.
Introducción a la investigación multiómica
La Herramienta Multiómica de Metabolonya está disponible dentro de nuestra Plataforma Bioinformática Integrada (IBP) como parte de una versión beta abierta gratuita. Todos los clientes con acceso a proyectos dentro de la IBP tendrán ahora acceso a la Herramienta Multiómica sin coste adicional, y los nuevos proyectos creados durante la beta abierta incluirán la Herramienta Multiómica como estándar.
Solicite una demostración para explorar cómo la integración multiómica puede impulsar nuevos descubrimientos.
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