AnyGenes® propose des services d’analyse de données à haut débit pour des projets de recherche génomique et transcriptomique, notamment à partir de données RNA-seq et autres NGS, de qPCR arrays et de microarrays d’expression génique.
Les approches statistiques et bioinformatiques peuvent être adaptées au jeu de données, au plan expérimental et à la question biologique afin d’évaluer la qualité des données, de comparer des groupes expérimentaux, de mettre en évidence des profils moléculaires et de prioriser des candidats pour des analyses complémentaires.
L’analyse de données moléculaires à haut débit peut compléter des études de réponse à des composés in vitro, la validation ciblée de biomarqueurs ou des analyses de méthylation de l’ADN selon les données disponibles, la question biologique et l’avancement du projet.
Caractérisez les réponses à des composés expérimentaux, leurs effets cellulaires et les modifications moléculaires associées à l’aide de modèles cellulaires et d’approches ciblées d’expression génique.
Découvrir le développement in vitro
Évaluez des biomarqueurs candidats par qPCR ciblée, avec des SignArrays® centrés sur les voies biologiques ou des panels d’expression génique personnalisés adaptés aux objectifs du projet.
Découvrir la validation de biomarqueurs
Étudiez la méthylation de l’ADN et la régulation épigénétique à l’aide d’approches moléculaires ciblées adaptées aux régions génomiques sélectionnées et à la question biologique.
Découvrir l’analyse de la méthylation
Analysez des données génomiques et transcriptomiques à l’aide d’approches statistiques et bioinformatiques adaptées aux profils d’expression, aux caractéristiques moléculaires et aux objectifs de recherche.
Les différentes technologies moléculaires génèrent des jeux de données dont la structure, les métriques de qualité et les besoins analytiques diffèrent. L’analyse doit donc tenir compte de la technologie utilisée, des comparaisons expérimentales et de l’objectif biologique.
Les données de séquençage peuvent être traitées et analysées à l’aide d’étapes de contrôle qualité, d’alignement ou de mapping lorsque cela est pertinent, de quantification et d’analyses bioinformatiques comparatives définies selon le projet. Les analyses NGS primaires et secondaires peuvent être intégrées en fonction des données et des besoins analytiques.
Les données d’expression génique ciblée peuvent être traitées, normalisées et comparées entre groupes expérimentaux afin d’examiner les profils d’expression de gènes sélectionnés ou de voies biologiques ciblées.
Les données issues de microarrays d’expression génique (puces à ADN) peuvent être analysées à l’aide d’étapes de prétraitement, de comparaisons statistiques et de visualisations adaptées à la plateforme et au plan expérimental.
L’approche analytique peut associer traitement des données, comparaisons statistiques, exploration des profils moléculaires et reporting structuré selon le type de données et les questions étudiées.
Évaluez la qualité du jeu de données et appliquez les étapes de prétraitement appropriées à la technologie avant les analyses statistiques ou comparatives en aval.
Comparez les groupes expérimentaux à l’aide d’approches statistiques sélectionnées en fonction du plan de l’étude, de la structure des données et de l’objectif de recherche.
Explorez des groupes de gènes ou d’échantillons présentant des profils moléculaires apparentés afin de mettre en évidence des structures ou regroupements associés aux conditions expérimentales.
Identifiez les caractéristiques moléculaires présentant des différences entre des groupes définis et priorisez les candidats pour leur interprétation biologique ou leur suivi expérimental ciblé.
Lorsque le jeu de données et les objectifs du projet s’y prêtent, des algorithmes de classification peuvent être envisagés pour explorer des profils moléculaires ou distinguer des groupes expérimentaux définis.
Les résultats peuvent être structurés sous forme de tableaux, de synthèses statistiques et de représentations graphiques afin de faciliter leur interprétation biologique et leur communication.
Une analyse structurée peut relier l’examen initial du jeu de données, le traitement statistique, la visualisation et l’interprétation biologique tout en tenant compte des caractéristiques de la plateforme et de l’étude.
Identifiez le type de données, les groupes expérimentaux, les comparaisons d’intérêt et les objectifs biologiques.
Évaluez la structure et la qualité du jeu de données afin de déterminer les étapes nécessaires avant les analyses statistiques en aval.
Appliquez les approches analytiques adaptées aux données, au plan expérimental et aux comparaisons étudiées.
Générez des représentations graphiques et identifiez les gènes, profils moléculaires ou autres éléments d’intérêt pertinents pour la question de recherche.
Organisez les résultats en vue de leur interprétation biologique et déterminez si des analyses complémentaires ou un suivi expérimental ciblé peuvent être utiles.
Analyse adaptée au projet : la succession des étapes peut différer entre des données RNA-seq, d’autres données NGS, des microarrays et des qPCR arrays. La démarche doit être définie en fonction des données disponibles et des objectifs de l’étude.
L’analyse de données génomiques et transcriptomiques à haut débit peut soutenir différents projets de recherche, du profilage de l’expression génique à l’étude des réponses moléculaires et des signatures candidates.
Comparez les profils d’expression entre groupes expérimentaux et examinez les gènes ou profils moléculaires associés à des conditions biologiques définies.
Analysez des données RNA-seq, de séquençage du génome entier (WGS) ou d’autres approches de séquençage à l’aide de méthodes bioinformatiques sélectionnées selon le type de données et les objectifs de l’étude.
Analysez des données de séquençage liées au microbiome lorsque ce type d’analyse correspond au périmètre et aux besoins du projet de recherche.
Étudiez les modifications moléculaires associées à des conditions de traitement définies et identifiez des gènes candidats ou des voies biologiques associés à une réponse expérimentale.
Comparez les profils moléculaires de modèles expérimentaux, notamment de systèmes génétiquement modifiés ou définis selon d’autres critères biologiques, en fonction du plan de l’étude.
Utilisez l’analyse à haut débit pour prioriser des gènes, des caractéristiques moléculaires ou des signatures candidates en vue d’une étude biologique approfondie ou d’une validation ciblée.
L’analyse à haut débit peut mettre en évidence des différences moléculaires et des profils d’expression, ainsi que des voies biologiques associées aux changements observés. Les résultats sélectionnés peuvent ensuite être étudiés à l’aide d’approches qPCR ciblées.
Utilisez les résultats statistiques, les profils d’expression et le contexte biologique pour sélectionner un ensemble ciblé de gènes à approfondir.
Évaluez si les gènes priorisés sont associés à des voies biologiques sélectionnées ou à des signatures moléculaires candidates pertinentes pour la question expérimentale.
Les candidats sélectionnés peuvent être examinés à l’aide d’amorces qPCR validées, de SignArrays® centrés sur les voies biologiques ou de panels personnalisés d’expression génique.
Selon la plateforme et le périmètre du projet, les résultats peuvent inclure des métriques de qualité, des analyses statistiques, des comparaisons de gènes ou d’échantillons, des visualisations graphiques et des rapports structurés.
Selon le projet, les résultats peuvent inclure des synthèses de qualité du séquençage, des résultats de mapping ou de quantification, des analyses différentielles, des tableaux et des représentations graphiques.
Découvrir l’analyse de données RNA-seq
Les comparaisons statistiques et les visualisations de l’expression génique peuvent aider à résumer les différences moléculaires entre des groupes expérimentaux définis.
Les données d’expression normalisées, les résultats comparatifs et les synthèses graphiques peuvent soutenir l’interprétation de panels géniques ciblés dans différentes conditions expérimentales.
Reporting : la nature exacte des résultats dépend du jeu de données, des méthodes analytiques et du périmètre du projet. Les résultats peuvent être organisés sous forme de tableaux, de figures et de rapports d’analyse afin de faciliter leur interprétation.
Réponses aux questions courantes sur les données génomiques et transcriptomiques, les analyses statistiques, les approches bioinformatiques et le suivi expérimental ciblé.
Les services d’analyse de données à haut débit utilisent des approches statistiques et bioinformatiques pour traiter, comparer et interpréter des jeux de données moléculaires issus notamment du RNA-seq et d’autres approches NGS, de microarrays d’expression génique ou de qPCR arrays. La stratégie analytique dépend de la plateforme, de la structure des données et de la question de recherche.
AnyGenes® peut travailler sur plusieurs types de données génomiques et transcriptomiques, notamment des données RNA-seq et autres NGS, des résultats de qPCR arrays et des données de microarrays d’expression génique. L’analyse doit être définie en fonction des données disponibles et des besoins du projet.
Oui. Les données RNA-seq et d’autres données de séquençage peuvent être traitées à l’aide d’étapes bioinformatiques adaptées au projet, notamment le contrôle qualité, la quantification, les analyses comparatives et la visualisation lorsque ces étapes sont pertinentes pour le jeu de données.
Oui. Les données de qPCR arrays peuvent être normalisées et comparées entre différentes conditions expérimentales afin d’examiner des profils d’expression génique ciblés, des voies sélectionnées et des modifications moléculaires associées aux conditions étudiées.
Les informations utiles comprennent notamment le type de données, les groupes expérimentaux, les annotations des échantillons, les comparaisons d’intérêt et la question biologique étudiée. Les besoins complémentaires dépendent de la plateforme et de l’analyse demandée.
Oui. Des gènes candidats, des voies biologiques ou des profils moléculaires identifiés au cours de l’analyse à haut débit peuvent être sélectionnés pour un suivi ciblé à l’aide d’amorces qPCR validées, de SignArrays® centrés sur les voies biologiques ou de panels personnalisés d’expression génique.
Présentez-nous votre type de données, votre plan expérimental, votre question biologique et les comparaisons que vous souhaitez étudier. Notre équipe scientifique peut discuter d’une stratégie d’analyse adaptée à votre jeu de données et déterminer si un suivi ciblé par qPCR peut compléter le projet.
