Contactez-nous Découvrez notre plateforme

PLATE-FORME BIOINFORMATIQUE INTÉGRÉE

Statistiques

Concevoir et exécuter des analyses personnalisées, gérer diverses configurations de métadonnées et visualiser les résultats de manière intuitive et perspicace.

Accéder à la démo
Voir la plate-forme bioinformatique
Accéder à la démo
Voir la plateforme bioinformatique

Aperçu des statistiques

Les statistiques incluses dans la plateforme bioinformatique intégrée de Metabolonoffrent une utilité et un contrôle supplémentaires pour l'exploration et l'interprétation de vos données. Au fur et à mesure que votre recherche se développe, l'outil de statistiques permet de tester des hypothèses et d'effectuer des analyses supplémentaires à l'aide de fonctions clés telles que l'élimination des valeurs aberrantes et la modification des métadonnées. Il permet également aux chercheurs d'effectuer des tests statistiques supplémentaires tels que des tests T et des analyses de la variance, le tout en suivant un processus simple, étape par étape.

Les chercheurs qui traitent de vastes ensembles de données d'échantillons ont souvent besoin d'aide pour filtrer les données inutiles et se concentrer sur ce qui est important. Les statistiques de la plate-forme bioinformatique comprennent des fonctions faciles à utiliser qui simplifient l'analyse des données et permettent d'obtenir des informations plus approfondies, même si l'on n'a pas d'expérience en bioinformatique ou en méthodes statistiques.

Statistiques au sein de la plateforme bioinformatique intégrée de Metabolon

L'outil Statistiques joue un rôle essentiel dans le soutien des initiatives de recherche complexes. Il permet aux utilisateurs de concevoir et d'exécuter des analyses personnalisées, de gérer diverses configurations de métadonnées et de visualiser les résultats de manière intuitive et perspicace.

Suppression des valeurs aberrantes
La fonction de suppression des valeurs aberrantes vous permet de supprimer des échantillons manuellement en les sélectionnant dans le tableau des métadonnées de l'échantillon. Vous pouvez également supprimer les valeurs aberrantes dans les modules PCA et PLS-DA pour une approche de la suppression des valeurs aberrantes basée sur les données.

Gestion des métadonnées
La recherche scientifique est itérative et ce que vous déduisez de vos échantillons de données peut évoluer. L'outil Statistiques permet une approche flexible de la mise à jour des métadonnées d'échantillon tout en conservant les copies originales et intermédiaires de la table de métadonnées. Les analyses statistiques sont associées à des instances distinctes de métadonnées d'échantillon, ce qui vous permet de continuer à explorer toutes les facettes de votre ensemble de données et de toujours retracer ce que vous avez fait.

Comparaison personnalisée avec Advanced Statistics
Les statistiques constituent la base de la recherche scientifique, permettant aux chercheurs d'aligner leurs méthodes sur les objectifs de la recherche et la structure des données sous-jacentes pour obtenir des résultats fiables et significatifs. L'outil Statistiques vous guide pas à pas dans la création de comparaisons et l'utilisation des statistiques les plus appropriées à la question de recherche. Choisissez parmi les tests T, l'ANOVA à une voie et l'ANOVA à deux voies pour itérer et tester rapidement les hypothèses et conserver un enregistrement complet de votre travail d'analyse.

Des statistiques puissamment personnalisables pour une analyse à fort impact

Test d'hypothèse
Visualisation immédiate des résultats
Rapports personnalisables
Intégration dynamique des métadonnées
S'attaquer aux valeurs aberrantes

Test d'hypothèse

Les statistiques offrent des outils avancés pour les tests d'hypothèses, permettant de tester rigoureusement les questions de recherche par rapport à des ensembles de données complexes, ce qui est essentiel pour valider les résultats et garantir l'exactitude scientifique.

Visualisation immédiate des résultats

Les utilisateurs peuvent immédiatement voir les résultats de leurs statistiques à travers tous les outils de visualisation intégrés, ce qui permet une interprétation et une prise de décision immédiates.

Rapports personnalisables

L'outil Statistiques permet de générer des rapports complets adaptés à des aspects spécifiques de l'analyse, ce qui est particulièrement utile pour partager les résultats avec les parties prenantes ou pour des publications.

Intégration dynamique des métadonnées

L'outil Statistiques permet l'intégration et l'ajustement des métadonnées de manière transparente. Les utilisateurs peuvent mettre à jour les facteurs, personnaliser les noms et modifier les niveaux, ce qui influe directement sur les analyses et les résultats visuels. Cela garantit l'exactitude et la pertinence des données et des hypothèses nouvelles.

S'attaquer aux valeurs aberrantes

Toutes les données ne sont pas pertinentes pour votre recherche et peuvent entraver l'identification de traits communs entre les groupes d'échantillons. La fonction de suppression des valeurs aberrantes vous permet de sélectionner des échantillons à exclure et de mettre en file d'attente un nouveau travail, afin d'affiner votre analyse en vous concentrant sur les tendances à fort impact et en réduisant le bruit.

Caractéristiques statistiques

Téléchargez vos propres statistiques

Plot PLSDA

Cet onglet vous permet de télécharger et de mélanger vos données statistiques existantes avec un projet existant. Cliquez sur le bouton "télécharger" et suivez les instructions pas à pas pour ajouter des dimensions et des filtres à vos tableaux de données et à vos visualisations.

Analyses

Plot PLSDA

L'onglet "Analyses" vous permet de suivre l'état et d'examiner les détails spécifiques des analyses dans le projet en cours. Les "analyses terminées" peuvent être activées pour être visualisées dans les autres modules de la plate-forme bioinformatique intégrée. Gardez une trace de l'ensemble de votre flux de travail statistique en un seul endroit et maintenez une traçabilité claire de votre activité de recherche.

Définir une nouvelle analyse

Lens Explorer_Vue d'ensemble des maladies

L'onglet "Définir l'analyse" suit un guide étape par étape pour lancer rapidement une analyse avancée de vos données en configurant la sélection des tests (par exemple, T-Test, ANOVA à une voie et ANOVA à deux voies), la sélection des données, les paramètres d'analyse et, enfin, les comparaisons spécifiques des groupes d'échantillons.

Modifier les métadonnées d'un échantillon

Lens Explorer_Vue d'ensemble des maladies

L'onglet "Modifier les métadonnées de l'échantillon" vous permet de visualiser et d'éditer les métadonnées originales et modifiées des échantillons d'un projet. Les métadonnées actualisées des échantillons peuvent alimenter de nouvelles analyses et comparaisons statistiques tout en conservant des copies persistantes des métadonnées précédentes à des fins de traçabilité.

Suppression des valeurs aberrantes

Lens Explorer_Vue d'ensemble des maladies

Cet onglet vous permet de supprimer des échantillons ou des valeurs aberrantes du tableau des métadonnées de l'échantillon afin de créer un nouvel ensemble d'échantillons. Les nouveaux ensembles d'échantillons sont réanalysés et les résultats sont alors disponibles pour être visualisés dans les autres modules de la plate-forme intégrée de bioinformatique, tels que le tracé de volcan ou l'ACP. Les valeurs aberrantes peuvent également être automatiquement détectées dans l'ACP et la PLS-DA et sélectionnées pour être supprimées.

Sous-ensemble Ensemble de données

Organisez votre recherche à votre convenance. Divisez les projets en groupes distincts d'échantillons appelés "ensembles d'échantillons" afin d'effectuer des analyses indépendantes sur ces derniers. Cette méthode est particulièrement utile pour les projets complexes comportant plusieurs expériences au sein d'un même projet et pour lesquels vous souhaitez isoler l'analyse d'échantillons spécifiques en fonction de la question de recherche posée.

Plate-forme bioinformatique

Vue d'ensemble
Analyse en composantes principales
Analyse discriminante par moindres carrés partiels (PLS-DA)
Diagramme de volcan
Analyse de regroupement
Analyse des voies d'accès
Lentilles pour biomarqueurs
Statistiques
Multiomique
Outil d'analyse du microbiome

Démonstration de la plate-forme bioinformatique

Des outils avancés d'analyse et d'enrichissement des données, des voies d'accès, des statistiques et des visualisations personnalisées sont inclus dans notre plateforme bioinformatique intégrée.

Commencer
logo d'un lieu de travail agréable

Démonstration de notre plateforme bioinformatique

Des outils avancés d'analyse et d'enrichissement des données, des voies d'accès, des statistiques et des visualisations personnalisées sont inclus dans notre plateforme bioinformatique intégrée.

En saisissant votre adresse électronique, vous acceptez de recevoir un suivi pour vous aider à compléter votre démo.

DÉMARRAGE

Parler avec un expert

Demandez un devis, obtenez des informations détaillées sur les types d'échantillons ou découvrez comment la métabolomique peut accélérer votre recherche. Nos coordonnées sont ici.

Retrouvez-nous sur :

Discuter avec un expert en métabolomique

✕

Références

1. Zgoda-Pols, J.R., et al., Une analyse métabolomique révèle une élévation du sulfate de 3-indoxyle dans le plasma et le cerveau lors d'une lésion rénale aiguë d'origine chimique chez la souris : étude des agonistes des récepteurs de l'acide nicotinique. Toxicol Appl Pharmacol, 2011. 255(1) : p. 48-56.

2. Bryant, J.A., et al., L'impact d'un traitement oral à base de microbiome purifié sur le microbiome gastro-intestinal. Nat Med, 2026. 32(1) : p. 186-196

3. McGovern, B. H., et al., « SER-109, un médicament expérimental ciblant le microbiome visant à réduire les récidives après une infection à Clostridioides difficile : enseignements tirés d'un essai de phase II ». Clin Infect Dis, 2021, 72(12), p. 2132-2140.

4. Feuerstadt, P., et al., SER-109, un traitement oral à base de microbiome contre les infections récurrentes à Clostridioides difficile. N Engl J Med, 2022. 386(3) : p. 220-229.

5. Hu, Z., et al., La métabolomique ciblée met en évidence de nouveaux biomarqueurs diagnostiques du cancer colorectal. Mol Oncol, 2025. 19(6) : p. 1737-1750.

6. Butler, F.M., et al., Les habitudes alimentaires végétariennes et les métabolites liés à l'alimentation sont associés à la fonction rénale dans la cohorte de l'étude Adventist Health Study-2. J Ren Nutr, 2025.

7. Stanford, J., et al., « Profilage métabolomique et évaluation de la qualité de l'alimentation dans le cadre d'un essai croisé randomisé portant sur des régimes alimentaires sains et courants ». Mol Nutr Food Res, 2025. 69(23) : p. e70271.

8. O’Connor, L.E., et al., Profilage métabolomique d’un régime alimentaire ultra-transformé dans le cadre d’un essai alimentaire croisé randomisé et contrôlé mené à domicile. J Nutr, 2023. 153(8) : p. 2181-2192.

9. Fritsch, D.A., et al., La fonction du microbiome est à la base de l'efficacité d'une intervention alimentaire enrichie en fibres chez les chiens souffrant de diarrhée chronique du gros intestin. BMC Vet Res, 2022. 18(1) : p. 245.

10. Leal, L.N., et al., « Un apport nutritionnel adéquat avant le sevrage améliore la productivité laitière et réduit le risque d'abattage chez les vaches Holstein ». J Dairy Sci, 2025. 108(6) : p. 5875-5888.

11. Ahsin, M., et al., La santé des sols et des pâturages est à l'origine de l'amélioration de la densité nutritionnelle de la viande bovine, telle que déterminée par la métabolomique non ciblée dans les systèmes d'élevage bovin nourri à l'herbe du sud des États-Unis. NPJ Sci Food, 2025. 9(1) : p. 151.

12. Yin, W., et al., Profil lipidique plasmatique chez différentes espèces pour l'identification de modèles animaux optimaux de la dyslipidémie humaine. J Lipid Res, 2012. 53(1) : p. 51-65.

13. Porter, F. D., et al., Les produits d'oxydation du cholestérol constituent des biomarqueurs sanguins sensibles et spécifiques de la maladie de Niemann-Pick de type C1. Sci Transl Med, 2010. 2(56) : p. 56ra81.

14. Needham, B. D., et al., Profils des métabolites plasmatiques et fécaux dans les troubles du spectre autistique. Biol Psychiatry, 2021. 89(5) : p. 451-462

15. Li, C., et al., L'estradiol et mTORC2 agissent en synergie pour favoriser la biosynthèse des prostaglandines et la tumorigenèse dans les cellules LAM déficientes en TSC2. J Exp Med, 2014. 211(1) : p. 15-28.

16. Green, P.G., et al., Flexibilité métabolique et remodelage inverse du cœur défaillant chez l'homme. Eur Heart J, 2025. 46(25) : p. 2422-2433.

17. Maekawa, H., et al., L'inhibition du SGLT2 protège la fonction rénale grâce à une répression épigénétique, dépendante de la SAM, des gènes inflammatoires en cas de stress métabolique. J Clin Invest, 2025. 135(19).

18. Wu, D., et al., Des criblages intégrés révèlent que la déplétion en nucléotides guaniniques, rendue irréversible par le ciblage de l'IMPDH2, inhibe le cancer du pancréas et potentialise l'inhibition de KRAS. Gut, 2026.

19. Schwerdtfeger, L.A., et al., Le microbiote intestinal et ses métabolites sont associés à la progression de la sclérose en plaques. Cell Rep Med, 2025. 6(4) : p. 102055.

20. Wu, H., et al., Dynamique du microbiome et du métabolome associée à un mauvais contrôle glycémique et aux réactions aux changements de mode de vie. Nat Med, 2025. 31(7) : p. 2222-2231.

21. Jacobs, J.P., et al., La thérapie cognitivo-comportementale pour le syndrome du côlon irritable entraîne des modifications bidirectionnelles de l'axe cerveau-intestin-microbiome associées à une amélioration des symptômes gastro-intestinaux. Microbiome, 2021. 9(1) : p. 236.

22. Pietzner, M., et al., « Les métabolites plasmatiques pour cartographier les voies métaboliques dans la multimorbidité liée aux maladies non transmissibles ». Nat Med, 2021. 27(3) : p. 471-479.

23. Faquih, T.O., et al., « Prédiction métabolomique robuste de l'âge à partir d'un large éventail de métabolites ». J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2025, vol. 80, n° 3.

24. Scherer, N., et al., « L'association de la métabolomique et du séquençage de l'exome met en évidence des effets graduels de variants hétérozygotes rares et délétères sur la fonction des gènes et les traits humains ». Nat Genet, 2025. 57(1) : p. 193-205.

25. Holmes, Z.C., et al., Une analyse métabolomique non ciblée du lait maternel provenant de mères en bonne santé met en évidence les facteurs à l'origine de la variabilité des métabolites. Sci Rep, 2024. 14(1) : p. 20827.

26. Titz, B., et al., Implications des facteurs de confusion oculaires pour les analyses protéomiques et métabolomiques de l'humeur aqueuse dans les maladies rétiniennes. Transl Vis Sci Technol, 2024. 13(6) : p. 17.

27. Bloom, S.M., et al., La dépendance en cystéine de Lactobacillus iners constitue une cible thérapeutique potentielle pour la modulation du microbiote vaginal. Nat Microbiol, 2022. 7(3) : p. 434-450.

28. Leimer, E.M., et al., Profil lipidique du liquide synovial humain à la suite d'une fracture intra-articulaire de la cheville. J Orthop Res, 2017. 35(3) : p. 657-666.