Outil Multiomics

Recherche multiomique, simplifiée.

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 devenir longue et coûteuse, nécessitant des investissements et des connaissances dans de multiples outils de modélisation statistique et de visualisation. Les outils multiomiques de Metabolonsont conçus pour rationaliser le parcours des chercheurs, de la génération des données à leur analyse, dans une solution unifiée, avec des outils accessibles à tous les niveaux de connaissance de la multiomique.

La multiomique au sein de la plateforme bioinformatique intégrée de Metabolon

L'outil Multiomics de Metabolon, qui fait partie de notre plateforme bioinformatique intégrée (IBP), fournit des outils bioinformatiques de premier ordre pour rendre la multiomique accessible. Cet outil permet aux chercheurs de télécharger, de traiter et d'analyser les données multiomiques et, lorsqu'il est combiné aux données métabolomiques, il offre la compréhension la plus complète possible du phénotype.

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.

Demandez une démonstration pour découvrir comment l'intégration de la multiomique peut conduire à de nouvelles découvertes.

Caractéristiques principales

Téléchargement de données multiomiques : Organiser et intégrer les données multiomiques

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.

Prise en charge des données génomiques, protéomiques, transcriptomiques et phénotypiques
Télécharger des fichiers CSV contenant des données provenant de différents types de données omiques.

Définir des plans expérimentaux
Sélectionnez des groupes pour l'analyse, configurez des comparaisons par paire ou basées sur le contrôle, validez les fichiers d'entrée et appliquez automatiquement des techniques d'harmonisation des données.

Sélection des caractéristiques
Supprimez les caractéristiques moléculaires non informatives ou redondantes afin d'améliorer la construction de modèles prédictifs. Cette approche structurée du téléchargement des données permet une recherche multiomique plus rapide et plus précise en éliminant les incohérences et en automatisant les étapes de prétraitement.

Modélisation prédictive multiomique : Construire, évaluer et interpréter les modèles de biomarqueurs

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.

Explorer les performances du modèle : Évaluez la précision de la classification à l'aide de mesures telles que le score F1, l'aire sous la courbe (AUC) et la précision équilibrée.
Évaluez les contributions des caractéristiques multiomiques : Identifiez les biomarqueurs biologiquement pertinents en classant les caractéristiques en fonction de l'influence du modèle.
Comparez les types de modèles : Utilisez plusieurs approches pour comprendre les différents signaux sous-jacents dans les données multiomiques.

Modélisation prédictive multiomique : Construire, évaluer et interpréter les modèles de biomarqueurs

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.

Analyse d'enrichissement des voies de la multiomique : Contextualiser les résultats des biomarqueurs

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.

Analyse de surreprésentation (ORA) : Identifier les voies enrichies
Associer les caractéristiques moléculaires aux voies : Associer les métabolites, les gènes et les protéines aux voies biologiques en utilisant la base de connaissances structurée de REACTOME.
Classer l'importance des voies : Utiliser des tests hypergéométriques pour identifier les voies statistiquement surreprésentées dans différentes conditions expérimentales.
Visualiser les tendances au niveau des voies : Utiliser des graphiques interactifs pour explorer la manière dont les groupes expérimentaux diffèrent au niveau des voies.
PathIntegrate : 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.

Visualisation et interprétation des données

L'outil Multiomics fournit des visualisations personnalisables pour faciliter l'exploration et l'interprétation des données :

Graphiques d'importance des caractéristiques multiomiques : Classez les biomarqueurs en fonction de leur influence dans les modèles prédictifs.
Latent Factor Projection Plots : Explorer les relations entre les échantillons à l'aide de techniques de réduction de la dimensionnalité.
Pathway Enrichment Dot Plots : Visualisez la signification statistique des voies dans l'analyse d'enrichissement basée sur REACTOME.

Ces outils interactifs permettent aux chercheurs d'évaluer les principaux résultats et de produire rapidement des figures prêtes à être publiées.

Pourquoi utiliser l'outil Multiomics de Metabolon?

La nouvelle fonctionnalité bioinformatique de Metabolonoffre une suite complète d'outils en ligne conçus pour la recherche multiomique :

Représentation phénotypique prête à l'emploi la plus complète : Intégrez plusieurs couches omiques pour obtenir une vue biologique complète.
Outils bioinformatiques en ligne pour la découverte de biomarqueurs : Accédez à la modélisation prédictive, à l'analyse des facteurs latents et à l'enrichissement des voies dans une seule plateforme.
Analyse de données flexible et évolutive : Personnalisez les plans d'expérience, les méthodes de sélection des caractéristiques et identifiez les biomarqueurs prédictifs à l'aide de la régression logistique, de la forêt aléatoire et des modèles de facteurs latents.
Intégration des voies avec REACTOME : Connectez les données moléculaires aux bases de données sur les voies pour l'interprétation fonctionnelle.

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.

Démarrer la recherche en multiomique

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