RNA-seq
Su solución a medida para el análisis de RNA-seq
El RNA-seq revolucionó la transcriptómica hace una década al permitir la secuenciación de todo el contenido de ARNm de una muestra. Desde entonces, se han implementado muchos métodos para analizar correctamente el RNA-seq de tipo 'bulk' y nos hemos convertido en expertos en su comprensión y aplicación.
Conozca TEnex: nuestro pipeline licenciado para el análisis de RNA-seq
El estándar para el análisis de RNA-seq es extraer genes diferencialmente expresados entre condiciones. Como especialistas en el genoma repetitivo, podemos ir un paso más allá analizando elementos transponibles que pueden alterar la expresión génica y se ha demostrado que juegan un papel en enfermedades, especialmente en cánceres.
Nuestro pipeline revisado por pares para analizar elementos transponibles (ET), que acuñamos TEnex, ha sido desarrollado en la EPFL y está licenciado a Nexco Analytics. Opcionalmente, podemos extraer esta información para complementar los análisis genéticos estándar.
Nuestros análisis se ajustan a los estándares y son adaptables a sus necesidades. Aplicamos métodos estadísticos que minimizan el número de falsos positivos para proporcionarle un conjunto robusto de genes diferencialmente expresados.
Aproveche el machine learning y años de experiencia
Tanto con datos brutos como con datos procesados, Nexco Analytics puede ayudar en ambos casos. Hemos trabajado en transcriptómica durante más de 15 años y podemos aplicar cualquier análisis posterior a sus datos.
Podemos ayudarle a comprender la relevancia biológica de los genes encontrados en sus datos utilizando múltiples herramientas como el enriquecimiento de conjuntos de genes (gene set enrichment), la ontología génica (gene ontology) o la deconvolución de tipos celulares.
Aplicamos técnicas de machine learning para desvelar patrones ocultos en los datos, desde un simple clustering o un análisis de componentes principales estándar hasta un modelado estadístico más avanzado, como random forest y regresión, por nombrar algunos.
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