Caractéristiques principales
- Data Upload
- Predictive Modelling
- Analyse des facteurs latents
- Enrichissement des parcours
- Data Visualization
Pour réaliser efficacement une analyse multiomique, il faut d'abord intégrer différents ensembles de données. L'outil Multiomics permet aux utilisateurs de télécharger et d'intégrer plusieurs types de données omiques dans un seul projet, assurant ainsi la compatibilité pour l'analyse en aval.
- 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 modélisation prédictive est une approche puissante qui permet aux chercheurs d'identifier et de hiérarchiser les caractéristiques moléculaires les plus pertinentes pour les processus biologiques et les résultats expérimentaux. L'outil Multiomics comprend des algorithmes de régression logistique et de forêt aléatoire pour construire et organiser les données en modèles prédictifs à partir d'ensembles de données omiques intégrées.
- 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 variation biologique peut être mieux comprise en observant les différentes relations entre les différentes couches omiques, depuis les gènes et les transcriptions jusqu'aux protéines et aux métabolites, conformément au "dogme central" de la biologie moléculaire. L'outil Multiomics comprend une analyse des facteurs latents utilisant DIABLO (Data Integration Analysis for Biomarker Discovery using Latent Components) pour découvrir les relations possibles.
- Intégrer de multiples ensembles de données omiques pour identifier et sélectionner les caractéristiques qui différencient le mieux les groupes de résultats.
- Révéler la corrélation entre différents types de données (par exemple, transcriptomique, protéomique), ce qui permet de découvrir des signatures biologiques communes ou distinctes.
- La modélisation conjointe de ces ensembles de données avec DIABLO permet de répondre aux questions concernant les caractéristiques qui déterminent la séparation des groupes et donne un aperçu du pouvoir prédictif combiné de plusieurs plates-formes omiques.
- Grâce à l'analyse des facteurs latents, les chercheurs peuvent identifier les caractéristiques à fort impact dans les couches omiques, ce qui permet une compréhension plus complète des voies biologiques.
Les données multiomiques sont d'autant plus précieuses qu'elles sont liées à une fonction biologique. L'outil Multiomics fournit une analyse statistique de l'enrichissement des voies en utilisant une version curatée de REACTOME comme référence des voies biologiques afin de maximiser la couverture.
- 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.
En reliant les biomarqueurs moléculaires aux voies fonctionnelles, les chercheurs peuvent comprendre le contexte biologique plus large de leurs découvertes.
L'outil Multiomics fournit des visualisations personnalisables pour faciliter l'exploration et l'interprétation des données :
- 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.
Ces outils interactifs permettent aux chercheurs d'évaluer les principaux résultats et de produire rapidement des figures prêtes à être publiées.
Multiomics Tool Overview
Malgré l'importance croissante de la recherche multiomique, la combinaison des données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques est restée difficile jusqu'à présent.
L'intégration des données peut s'avérer longue et coûteuse, nécessitant des investissements et des connaissances dans divers outils de modélisation statistique et de visualisation. Les outils logiciels multiomiques Metabolonsont conçus pour simplifier le parcours des chercheurs, de la génération des données à l'interprétation des résultats, au sein d'une solution unifiée proposant des outils accessibles à tous, quel que soit le niveau de maîtrise des techniques multiomiques.
La multiomique au sein de la plateforme bioinformatique intégrée de Metabolon
L'outil Multiomics Metabolon, qui fait partie de notre plateforme bioinformatique intégrée (IBP), fournit des outils logiciels bioinformatiques de référence pour rendre la multiomique accessible. Cet outil permet aux chercheurs de télécharger, de traiter et d'analyser des données multiomiques et, lorsqu'il est associé à des données métabolomiques, offre la compréhension la plus complète du phénotype actuellement disponible.
Grâce à la modélisation prédictive multiomique, à l'analyse des facteurs latents et à l'enrichissement des voies à l'aide de REACTOME, l'outil Multiomics permet aux utilisateurs d'explorer efficacement les relations entre les différentes couches omiques, d'identifier les biomarqueurs clés et de classer les signaux au niveau des voies au sein de leurs ensembles de données.
Request a demo to explore how multiomics software integration can drive new discoveries.
Pourquoi utiliser l'outil Multiomics de Metabolon?
La nouvelle fonctionnalité logicielle bioinformatique Metabolonoffre une suite complète d'outils en ligne conçus pour la recherche multiomique :
- 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.
L'outil Multiomics de Metabolonpermet aux chercheurs d'extraire plus de valeur de leurs données et de multiplier l'impact de leurs découvertes grâce à une représentation plus complète du phénotype.
Cas d'utilisation et applications
L'outil Multiomics aide les chercheurs à découvrir des informations biologiquement significatives en intégrant des données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques dans un cadre analytique unique. En tirant parti de la modélisation prédictive, de l'analyse des facteurs latents et de l'enrichissement des voies, les chercheurs peuvent accélérer les découvertes dans les domaines clés de la recherche de biomarqueurs, du développement de médicaments et des mécanismes pathologiques.
- 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.
