Notas de publicación

Notas de la versión: Ya está disponible la herramienta Multiomics

25 de febrero de 2025

Una pregunta habitual que recibimos de nuestros clientes es "¿Cuándo me permitirá la Plataforma Bioinformática Integrada cargar mis datos multiómicos?". La gran noticia es que la respuesta es "¡Hoy!".

Entre bastidores, nuestros bioinformáticos y desarrolladores de software han estado trabajando para implementar una nueva Herramienta Multiómica que le permita cargar sus propios datos multiómicos, integrarlos en un proyecto existente y realizar modelos predictivos, enriquecimiento de vías y análisis interpretativos junto con sus datos metabolómicos. Las funciones ya están disponibles para su uso inmediato por parte de los clientes Metabolon , y los contactos con una licencia de demostración podrán explorar las funciones utilizando datos de demostración.

Nota: Esta versión forma parte de una beta abierta.

La Herramienta Multiómica, disponible dentro de la Plataforma Bioinformática Integrada, está todavía en desarrollo activo y, como tal, ha sido lanzada como parte de una beta abierta. Todos los proyectos existentes que accedan a la herramienta y los proyectos que se reserven durante la fase beta tendrán acceso perpetuo a la Herramienta Multiómica sin coste adicional, para todos los demás proyectos podremos cerrar la beta o ajustar la forma de acceder a las Herramientas Multiómicas en el futuro a medida que finalicemos nuestra hoja de ruta de desarrollo y sigamos aportando funcionalidades adicionales.

Visite la página de herramientas multiómicas

La Plataforma Bioinformática Integrada admite ahora análisis multiómicos: cargue grupos de comparación a partir de los metadatos de sus muestras e inicie análisis de modelos predictivos con sólo pulsar un botón.
El modelado predictivo integrado (regresión logística y bosque aleatorio) proporciona métricas completas del rendimiento del modelo e información sobre la importancia de las características.
El análisis de factores latentes basado en DIABLO proporciona herramientas interactivas de mapeo de muestras, cargas y visualización.
El análisis de vías multiómicas ofrece ahora los métodos Over-Representation Analysis (ORA) y PathIntegrate, que utilizan un mapeo curado de metabolitos en la base de datos REACTOME para maximizar la cobertura de las vías.

Para más información, visite la página de herramientas multiómicas.

Notas de la versión: Ampliación de la biblioteca

19 de junio de 2024

"Por favor, señor, quiero más..."

Metabolon es líder mundial en la identificación de pequeñas moléculas en muestras biológicas. ¿Dejamos que eso nos impida seguir aportando conocimientos aún más impactantes? Dígalo conmigo: No, ¡no lo hacemos!

Mediante la combinación de la biblioteca metabolómica más potente del mundo y las técnicas más avanzadas de aprendizaje automático, aumentamos regularmente el número de compuestos que podemos identificar de forma rutinaria en las muestras. Las mejoras más recientes de nuestra biblioteca, líder en el sector, incluyen clases de moléculas lipídicas y dipéptidas adicionales, lo que se traduce en una mayor cobertura en estas áreas para muchos estudios.

Lo que esto significa para usted: Si usted es un usuario habitual del Global Discovery Panel de Metabolon, es posible que vea nuevos compuestos en sus datos que no había visto antes (¡ganando!). Sinceramente, ¿quién no quiere ver más compuestos? Si no eres un usuario habitual, ¡enhorabuena y bienvenido, científico heroico! Sigue haciendo lo que haces para que el mundo sea un lugar mejor.

Si tiene alguna pregunta sobre su estudio, póngase en contacto con su representante Metabolon .

Notas de publicación: Global Discovery Panel

13 de marzo de 2023

¿Cuál es la nueva metodología?

El actual Global Discovery Panel deMetabolonutiliza cuatro métodos distintos de LC/MS: Neg, Pos Early, Pos Late y Polar. En esta actualización, el método Polar se retira en favor de dos nuevos métodos: NOS y HILIC, véase el gráfico siguiente. Esencialmente, hemos dividido la separación original basada totalmente en HILIC, el método "Polar", en estos dos nuevos métodos: un método de separación HILIC más corto y un nuevo método de fase inversa (RP). Estos dos nuevos métodos proporcionan una estabilidad y consistencia de detección mejoradas para aquellas moléculas detectadas originalmente por el método Polar. Estas moléculas incluyen pequeños ácidos orgánicos como los metabolitos del ciclo TCA (ahora en el método NOS) y azúcares (ahora en el método HILIC) como los metabolitos de la vía de la glucólisis.

¿Hasta qué nivel se validaron los métodos NOS e HILIC?

Metabolon cuenta con la certificación ISO 9001 y, como tal, dispone de un amplio sistema de gestión de la calidad y de los procedimientos de validación necesarios. Los nuevos métodos han sido sometidos al mismo rigor de validación analítica y biológica que nuestros métodos anteriores, incluyendo el análisis de una variedad de matrices diferentes para asegurar la calidad de los datos. Como resultado de este exhaustivo proceso de validación, puede esperar recibir los mismos datos metabolómicos de alta calidad que Metabolon ha producido siempre.

¿Qué compuestos pueden verse afectados por la nueva versión?

Más del 99% de los compuestos actualmente detectados e identificados en Global Discovery Panel tienen una detección similar o mejorada utilizando los nuevos métodos. Sólo los compuestos detectados anteriormente por el método Polar (ID de biblioteca 305) pueden verse afectados por esta actualización de versión. Los dos nuevos métodos que sustituyen al método Polar proporcionan una mayor estabilidad y consistencia de la detección a lo largo del tiempo para aquellas moléculas históricamente llamadas desde el método Polar.

Notas de publicación: Tablas de datos de clientes

4 de octubre de 2022

MEJOR, MÁS RÁPIDO, MÁS FUERTE

Bienvenido al último conjunto de notas de publicación de Metabolon. ¿Cómo va eso de la ciencia? Esperamos que hoy estés cambiando el mundo. Eres un héroe, y estamos orgullosos de ti; nunca lo olvides. Aquí están algunas ideas sobre lo que hay de nuevo en Metabolon.

PORTAL DEL CLIENTE

Corrección de errores

Se ha fijado el tamaño del cambio de pliegue de los metabolitos del mapa de rutas.
Corrección del enlace directo del Discovery Panel para los tokens caducados.

Mejoras generales del Portal:

Mejoras en la calidad de vida de los procesos de registro e inicio de sesión.
Código actualizado para soportar la próxima página de carga de manifiestos.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Si eres demasiado joven para saber qué es SkyNet, te recomendamos que veas la serie completa de Terminator ahora (o esta noche después del trabajo; conserva tu trabajo porque el mundo necesita más científicos).

Desde el plasma humano hasta los granos de maíz y todo lo demás, nuestro aprendizaje automático busca metabolitos en cualquier matriz de especies que nos envíe.
Para cualquier tipo de célula humana, acabamos de ampliar nuestro control de calidad automatizado para proporcionar una mayor supervisión del algoritmo central de aprendizaje automático: vigilamos a los vigilantes.

SERVICIOS

Y por "servicios" nos referimos a cosas geniales como los paneles de descubrimiento de Metabolon , los paneles dirigidos y los ensayos de un solo analito (¡Equipo Oxford Comma!) que le ayudan a explorar cosas nuevas.

Actualización de los nombres de los compuestos

Hace poco estábamos añadiendo compuestos a nuestra ya impresionante superbiblioteca, centrada en la biología, cuando nos dimos cuenta de que uno de los nombres de los compuestos era un poco ambiguo. Había un nombre más apropiado para describir la estructura de este compuesto. Como nos esforzamos por garantizar que los investigadores sepan cuál es la molécula real sobre la que estamos informando (incluidos los enlaces a bases de datos asociadas), estamos actualizando el nombre de la molécula O-metiltirosina a éster metílico de tirosina. No se preocupe, la identificación química sigue siendo la misma, por lo que sabrá que sigue rastreando el mismo compuesto de estudios anteriores. Además, para completar la historia, estamos añadiendo dos nuevos compuestos a la biblioteca para completar esta familia molecular, según el gráfico de abajo. ¡Que aproveche!

Identificación química	Nombre antiguo	Nuevo nombre
100002078	O-metil tirosina	Ester metílico de tirosina
100022738		O-metiltirosina
100022739		Metirosina

Notas de la versión: Portal del cliente

30 de diciembre de 2022

Corrección de errores
Moléculas pequeñas, círculos de tamaño adecuado. Se ha añadido una corrección de errores que redimensiona más granularmente los círculos de metabolitos basándose en el cambio de pliegue en la pestaña Pathway Explorer del Portal.
Se ha corregido un error de "clic rápido" que impide que el Explorador de rutas se bloquee al hacer clic demasiado rápido en la pestaña Enriquecimiento.
Mejoras de accesibilidad
Con el fin de que nuestro mapa de calor sea legible para todos, pronto aparecerán celdas azules y rojas en lugar de verdes y rojas. Además, esta actualización de colores coincidirá con lo que se ve en la tabla de estadísticas del portal.

Referencias

1. Zgoda-Pols, J.R., et al., El análisis metabolómico revela un aumento del sulfato de 3-indoxilo en plasma y cerebro durante la lesión renal aguda inducida químicamente en ratones: estudio de los agonistas de los receptores de ácido nicotínico. Toxicol Appl Pharmacol, 2011. 255(1): p. 48-56.

2. Bryant, J. A. y otros, «El impacto de un tratamiento oral a base de microbioma purificado en el microbioma gastrointestinal». *Nat Med*, 2026, 32(1): pp. 186-196

3. McGovern, B. H. y otros, «SER-109, un fármaco experimental basado en el microbioma para reducir la recurrencia tras la infección por Clostridioides difficile: conclusiones extraídas de un ensayo de fase II». Clin Infect Dis, 2021, 72(12): pp. 2132-2140.

4. Feuerstadt, P., et al., «SER-109, una terapia oral basada en el microbioma para la infección recurrente por Clostridioides difficile». N Engl J Med, 2022. 386(3): págs. 220-229.

5. Hu, Z., et al., «La metabolómica dirigida revela nuevos biomarcadores diagnósticos para el cáncer colorrectal». Mol Oncol, 2025. 19(6): p. 1737-1750.

6. Butler, F. M. y otros, «Los patrones alimentarios vegetarianos y los metabolitos relacionados con la dieta se asocian con la función renal en la cohorte del Estudio Adventista de la Salud 2». J Ren Nutr, 2025.

7. Stanford, J., et al., «Perfil metabolómico y puntuación de la calidad de la dieta en un ensayo cruzado aleatorizado sobre patrones alimentarios saludables y habituales». Mol Nutr Food Res, 2025. 69(23): p. e70271.

8. O’Connor, L.E., et al., Perfil metabolómico de un patrón alimentario ultraprocesado en un ensayo alimentario cruzado, aleatorizado y controlado realizado en el domicilio. J Nutr, 2023. 153(8): p. 2181-2192.

9. Fritsch, D. A. y otros, «La función del microbioma sustenta la eficacia de una intervención dietética con suplementos de fibra en perros con diarrea crónica del intestino grueso». BMC Vet Res, 2022. 18(1): p. 245.

10. Leal, L. N. y otros, «El aporte de nutrientes antes del destete mejora la productividad durante la lactancia y reduce el riesgo de sacrificio en vacas Holstein». J Dairy Sci, 2025. 108(6): págs. 5875-5888.

11. Ahsin, M., et al., «La salud del suelo y los pastos es la base de la mayor densidad nutricional de la carne de vacuno, según un análisis metabolómico no dirigido realizado en sistemas de engorde con pastoreo del sur de EE. UU.». NPJ Sci Food, 2025. 9(1): p. 151.

12. Yin, W., et al., Perfil lipídico plasmático en diferentes especies para la identificación de modelos animales óptimos de la dislipidemia humana. J Lipid Res, 2012. 53(1): p. 51-65.

13. Porter, F. D. et al., «Los productos de la oxidación del colesterol son biomarcadores sanguíneos sensibles y específicos para la enfermedad de Niemann-Pick tipo C1». Sci Transl Med, 2010, 2(56): p. 56ra81.

14. Needham, B. D. y otros, «Perfiles de metabolitos plasmáticos y fecales en el trastorno del espectro autista». Biol Psychiatry, 2021, 89(5): págs. 451-462

15. Li, C. y otros, «El estradiol y mTORC2 cooperan para potenciar la biosíntesis de prostaglandinas y la tumorigénesis en células LAM con deficiencia de TSC2». J Exp Med, 2014. 211(1): págs. 15-28.

16. Green, P. G. y otros, «Flexibilidad metabólica y remodelación inversa del corazón humano con insuficiencia». Eur Heart J, 2025. 46(25): pp. 2422-2433.

17. Maekawa, H., et al., La inhibición de SGLT2 protege la función renal mediante la represión epigenética, dependiente de SAM, de los genes inflamatorios en condiciones de estrés metabólico. J Clin Invest, 2025. 135(19).

18. Wu, D., et al., Los cribados integrados revelan que la disminución de los nucleótidos de guanina, que resulta irreversible al actuar sobre la IMPDH2, inhibe el cáncer de páncreas y potencia la inhibición de KRAS. Gut, 2026.

19. Schwerdtfeger, L. A. y otros, La microbiota intestinal y los metabolitos están relacionados con la progresión de la enfermedad en la esclerosis múltiple. Cell Reports Medicine, 2025. 6(4): p. 102055.

20. Wu, H., et al., Dinámica del microbioma y el metaboloma asociada al deterioro del control de la glucosa y a las respuestas a los cambios en el estilo de vida. Nat Med, 2025. 31(7): p. 2222-2231.

21. Jacobs, J.P., et al., «La terapia cognitivo-conductual para el síndrome del intestino irritable induce alteraciones bidireccionales en el eje cerebro-intestino-microbioma asociadas a la mejora de los síntomas gastrointestinales». Microbiome, 2021. 9(1): p. 236.

22. Pietzner, M., et al., «Metabolitos plasmáticos para perfilar las vías en la multimorbilidad de las enfermedades no transmisibles». Nat Med, 2021. 27(3): p. 471-479.

23. Faquih, T.O., et al., «Predicción metabolómica robusta de la edad basada en una amplia selección de metabolitos». J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2025, 80(3).

24. Scherer, N., et al., La combinación de la metabolómica y la secuenciación del exoma revela efectos graduales de variantes heterocigotas raras y perjudiciales sobre la función génica y los rasgos humanos. Nat Genet, 2025. 57(1): p. 193-205.

25. Holmes, Z.C., et al., «El análisis metabolómico no dirigido de la leche materna de madres sanas revela los factores que determinan la variabilidad de los metabolitos». Sci Rep, 2024. 14(1): p. 20827.

26. Titz, B., et al., «Implicaciones de los factores de confusión oculares en los análisis proteómicos y metabolómicos del humor acuoso en las enfermedades de la retina». Transl Vis Sci Technol, 2024. 13(6): p. 17.

27. Bloom, S. M. y otros, «La dependencia de la cisteína de Lactobacillus iners es una posible diana terapéutica para la modulación de la microbiota vaginal». Nat Microbiol, 2022, 7(3): pp. 434-450.

28. Leimer, E. M. y otros, «Perfil lipídico del líquido sinovial humano tras una fractura intraarticular de tobillo». J Orthop Res, 2017, 35(3): págs. 657-666.