L'épigénomique, un domaine en pleine expansion au sein de la génomique, explore les mécanismes complexes qui régulent l'expression des gènes par des modifications chimiques de l'ADN et des protéines associées. Ces changements épigénétiques ont des implications profondes pour divers processus biologiques et peuvent influencer le développement de maladies. À mesure que la compréhension de l'épigénomique s'élargit, le besoin de solutions d'analyse de données robustes et complètes augmente également. investigation épigénomique doit soigneusement aligner la sélection des protocoles expérimentaux avec l'analyse bioinformatique subséquente et vice versa, car les tailles d'effet peuvent être petites et ainsi échapper à la détection si un design intégratif n'est pas bien considéré.
Interaction de différents processus en raison de l'épigénétique.
Analyse bioinformatique de l'épigénétique : Décoder le langage de l'épigénome
La bioinformatique joue un rôle essentiel dans le déchiffrement du langage de l'épigénome. De nombreux outils et bases de données sont désormais disponibles pour aider à analyser les données épigénétiques, et ceux-ci deviennent de plus en plus importants pour résoudre les mystères cachés de la régulation génétique. Les outils et techniques de bioinformatique aident de diverses manières dans le domaine de l'épigénétique, dont les principales utilisations incluent la compréhension de la biologie des maladies causées par l'épigénome afin d'optimiser les thérapies, la conception d'outils pour l'analyse des données épigénétiques, et le développement de méthodes pour analyser et comprendre les grands ensembles de données épigénomiques. De nombreuses approches sont utilisées pour analyser les données épigénomiques, ce qui aide à comprendre la biologie des maladies telles que le cancer ainsi que de nombreux changements héréditaires. Les données épigénomiques générées à l'aide de techniques expérimentales telles que le séquençage par puce peuvent être analysées davantage à l'aide d'outils et de logiciels de bioinformatique, et de nombreuses bases de données ont été créées pour permettre la récupération de l'ensemble de données épigénomiques de tout tissu spécifique.
La bioinformatique ou l'analyse computationnelle sont devenues des approches utiles pour comprendre les mécanismes épigénétiques et analyser les données épigénomiques. Les stratégies computationnelles ont permis à diverses techniques expérimentales d'évoluer, ce qui aide à générer une grande quantité de données épigénétiques à traiter et à analyser ; cela nécessite des méthodes computationnelles appropriées pour traiter les données et contrôler la qualité des données épigénomiques. Les données épigénomiques prédites aident à comprendre la distribution génomique de l'information épigénétique.
Notre service
CD Genomics, une entreprise leader dans la recherche en génomique, propose un service exceptionnel d'analyse de données épigénomiques, permettant aux chercheurs et aux scientifiques de percer les mystères cachés dans les données épigénétiques. Nous disposons d'une équipe de bioinformaticiens hautement qualifiés qui optimisent constamment les pipelines pour fournir des résultats biologiquement significatifs dans des délais courts. En tirant parti d'algorithmes de pointe, d'outils informatiques et de techniques d'apprentissage automatique, CD Genomics permet aux chercheurs d'extraire des informations précieuses de leurs ensembles de données épigénomiques.
Études de la chromatine (ChIP-Seq, ATAC-Seq)
Études de méthylation (WGBS, RRBS, TBS, ÉPIQUE, MeDIP-Seq)
RNA-Seq
Appel de pics et annotation
Analyse exploratoire
Analyse des pics différentiels
Analyses des sites de liaison des facteurs de transcription
Analyse intégrative de plusieurs données omiques
Extraction de données avec des techniques d'apprentissage automatique
Essais épigénomiques : Dévoiler le paysage épigénétique
Les essais épigénomiques offrent un aperçu du paysage épigénétique en profilant divers aspects de la structure de la chromatine, de la méthylation de l'ADN et de la régulation des gènes. CD Genomics propose son expertise dans l'analyse des données générées par des essais épigénomiques populaires, y compris :
Études de la chromatine (ChIP-Seq, ATAC-Seq) : Comprendre la dynamique de la chromatine
La précipitation d'immunochromatine suivie de séquençage à haut débit (ChIP-Seq) et l'essai de chromatine accessible aux transposases suivi de séquençage (ATAC-Seq) permettent d'étudier les interactions ADN-protéine et l'accessibilité de la chromatine, respectivement. CD Genomics utilise des méthodes analytiques sophistiquées pour traiter et interpréter les données ChIP-Seq et ATAC-Seq, fournissant des informations précieuses sur la dynamique de la chromatine et les éléments régulateurs des gènes.
Données mappées ChIP-seq
Études de méthylation (WGBS, RRBS, BSAS, EPIC, MeDIP-Seq) : Décodage des motifs de méthylation de l'ADN
La méthylation de l'ADN, une modification épigénétique cruciale, joue un rôle central dans la régulation de l'expression génique. CD Genomics propose des services d'analyse pour diverses études de méthylation, telles que le séquençage bisulfite du génome entier (WGBS), le séquençage bisulfite à représentation réduite (RRBS), le séquençage d'amplicons bisulfites (BSAS), les puces EPIC et l'immunoprécipitation de l'ADN méthylé suivie de séquençage (MeDIP-Seq). Grâce à ces approches, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur le paysage de méthylation de l'ADN à une résolution de base unique ou de région méthylée.
Analyse des données de méthylation de l'ADN : Décoder le méthylome
CD Genomics excelle dans l'analyse des données de méthylation de l'ADN, en commençant par le contrôle de qualité et l'alignement des lectures de séquençage ou la normalisation des données de microarray. L'identification des sites méthylés permet de découvrir de plus grandes régions de méthylation de l'ADN ou des régions méthylées de manière différentielle (DMRs) entre les échantillons. CD Genomics fournit une annotation complète des DMRs, facilitant leur interprétation dans le contexte des gènes, des éléments régulateurs et d'autres caractéristiques génomiques. L'intégration avec les données d'expression génique permet aux chercheurs d'explorer l'association entre la méthylation de l'ADN et l'expression génique, ouvrant la voie à la découverte de biomarqueurs épigénétiques et à l'exploration du vieillissement biologique.
Le flux de travail de l'analyse de la méthylation de l'ADN.
Analyses des sites de liaison des facteurs de transcription : Déchiffrer la régulation transcriptionnelle
Les données épigénomiques, en particulier ChIP-seq et ATAC-seq, peuvent éclairer les sites de liaison des facteurs de transcription et leur rôle dans la régulation génique. CD Genomics offre une expertise dans l'identification des sites de liaison des facteurs de transcription à travers le génome en utilisant les données ChIP-seq. Grâce à l'analyse des empreintes des facteurs de transcription, des baisses étroites de l'accessibilité de la chromatine peuvent être interprétées comme des sites de liaison des protéines, fournissant des informations précieuses sur les facteurs de transcription impliqués. Coupler ces informations avec les données RNA-seq permet aux chercheurs d'examiner les effets combinés des facteurs de transcription sur l'expression génique de manière à haut débit.
Appel de pics et annotation : Identification des régions d'intérêt
L'un des étapes fondamentales dans l'analyse des données épigénomiques est l'appel et l'annotation des pics. CD Genomics utilise des algorithmes avancés et des outils d'appel de pics pour identifier les régions d'intérêt qui présentent des signaux épigénétiques significatifs. En localisant avec précision ces pics, les chercheurs peuvent concentrer leur analyse sur des régions génomiques ayant une signification fonctionnelle potentielle.
De plus, CD Genomics propose des services d'annotation complets, enrichissant les pics identifiés avec des informations pertinentes. Cela inclut l'association des pics avec des gènes voisins, des éléments régulateurs et des motifs de liaison. L'annotation des pics permet aux chercheurs de réaliser des analyses d'enrichissement de jeux de gènes et d'obtenir des informations plus approfondies sur les effets en aval des modifications épigénétiques.
Analyse des pics différentiels des données ATAC-seq de TCGA-KIRC
Analyse exploratoire : Visualisation et interprétation des profils épigénomiques
L'analyse exploratoire joue un rôle essentiel dans la compréhension des caractéristiques et des motifs au sein des données épigénomiques. CD Genomics utilise des techniques de visualisation puissantes telles que l'analyse en composantes principales (ACP), UMAP et t-SNE pour générer des représentations visuelles informatives des profils épigénomiques. Ces visualisations aident les chercheurs à identifier des similitudes entre les réplicats biologiques, à détecter des groupes d'échantillons distincts basés sur différents tissus, traitements ou points temporels, et à identifier des échantillons potentiellement aberrants nécessitant une enquête plus approfondie.
Analyse des pics différentiels : Découverte des différences épigénétiques
Comparer les profils épigénomiques entre différentes conditions est essentiel pour comprendre la nature dynamique de la régulation épigénétique. CD Genomics se spécialise dans l'analyse des pics différentiels, permettant aux chercheurs d'identifier des différences statistiquement significatives dans les signaux épigénétiques entre des échantillons ou des conditions expérimentales. En quantifiant la taille de l'effet et la signification statistique, les chercheurs peuvent obtenir des informations sur les altérations épigénétiques associées à des contextes biologiques spécifiques. Des visualisations, telles que les graphiques en volcan, aident à l'interprétation des résultats de l'analyse des pics différentiels et facilitent l'identification des régions avec des changements substantiels dans les états épigénétiques.
Intégration des données RNA-Seq et épigénomiques : Révéler les réseaux de régulation génique
L'intégration des informations épigénétiques avec les données transcriptomiques est cruciale pour comprendre les réseaux de régulation génique. La réalisation de séquençages RNA-Seq et épigénomiques, tels que ChIP-seq ou ATAC-seq, sur les mêmes échantillons permet une analyse intégrative, offrant une compréhension complète des programmes de régulation génique. CD Genomics se spécialise dans l'analyse des données RNA-Seq, fournissant aux chercheurs une compréhension approfondie de l'expression génique et de l'interaction entre les modifications épigénétiques et l'activité transcriptionnelle. CD Genomics se spécialise dans l'intégration de ces ensembles de données multi-omiques, permettant aux chercheurs de déchiffrer les connexions régulatrices entre les enhancers et leurs gènes cibles, ainsi qu'entre les facteurs de transcription et leurs cibles. En combinant les données d'expression génique avec les informations épigénomiques, les chercheurs peuvent découvrir des mécanismes régulateurs clés, identifier des régulateurs maîtres et obtenir des informations sur les conséquences fonctionnelles des modifications épigénétiques sur l'expression génique.
Analyse intégrative de données omiques multiples : unification du paysage épigénomique
L'intégration de plusieurs données omiques, telles que les données épigénomiques, transcriptomiques et protéomiques, offre une vue d'ensemble des processus biologiques. CD Genomics excelle dans l'analyse intégrative, utilisant des approches computationnelles sophistiquées pour découvrir des connexions entre les différentes couches omiques et révéler de nouvelles perspectives sur l'interaction complexe des mécanismes épigénétiques dans le développement et la maladie.
Bioinformatique et exploration de données : Extraction de trésors cachés à partir de données épigénomiques
À l'ère des grandes données, les techniques de fouille de données en bioinformatique sont essentielles pour extraire des informations précieuses à partir de grands ensembles de données épigénomiques. CD Genomics exploite des algorithmes et des approches avancés de fouille de données pour identifier de nouveaux motifs, corrélations et associations au sein des données épigénomiques. En appliquant des techniques d'apprentissage automatique et statistiques, CD Genomics peut découvrir des relations cachées entre les caractéristiques épigénétiques, identifier des signatures épigénétiques associées à des phénotypes ou des maladies spécifiques, et prédire l'impact fonctionnel des altérations épigénétiques.
CD Genomics : Votre partenaire de confiance dans l'analyse des données épigénomiques
En tant que leader dans la recherche en génomique, CD Genomics s'engage à fournir des services d'analyse de données épigénomiques de haute qualité et complets. Avec notre équipe de bioinformaticiens expérimentés, des technologies de pointe et des pipelines analytiques à la pointe de la technologie, nous permettons aux chercheurs et aux scientifiques de percer les secrets de l'épigénome et d'avancer dans notre compréhension de la régulation des gènes et des mécanismes des maladies.
Que vous ayez besoin d'analyses d'essai épigénomique, d'appel et d'annotation de pics, d'analyses de pics différentiels, d'analyses de sites de liaison des facteurs de transcription, d'analyses de données de méthylation de l'ADN, d'analyses intégratives ou de fouille de données bioinformatiques, CD Genomics propose des solutions sur mesure pour répondre à vos besoins de recherche spécifiques. Nos méthodologies robustes, notre contrôle qualité rigoureux et notre attention aux détails garantissent des résultats précis et fiables qui ouvrent la voie à des découvertes révolutionnaires.
Avantages du service d'analyse des données épigénomiques de CD Genomics :
Expertise en analyse bioinformatique : Notre équipe de bioinformaticiens qualifiés possède une vaste expérience dans l'analyse des données épigénomiques, garantissant des résultats précis et fiables.
Solutions sur mesure : Nous proposons des solutions d'analyse personnalisées pour répondre à vos objectifs et exigences de recherche spécifiques.
Technologies de pointe : Nous utilisons des technologies de séquençage avancées pour la génération de données de haute qualité, y compris ChIP-seq, ATAC-seq, WGBS, RRBS et RNA-seq.
Offres de services complètes : Nos services couvrent une large gamme de types d'analyse épigénomique, permettant une compréhension holistique de vos données.
Délai d'exécution rapide : Nous optimisons les pipelines d'analyse pour fournir des résultats biologiquement significatifs dans un délai court.
Approche collaborative : Nous travaillons en étroite collaboration avec vous, en sollicitant votre avis et en comprenant vos besoins en matière d'analyse.
Soutien aux manuscrits : Nous vous aidons à façonner la section des méthodes de vos manuscrits, en garantissant un rapport précis et transparent des méthodes d'analyse et des résultats.
Sécurité des données et confidentialité : Nous accordons la priorité à la sécurité des données et respectons des mesures strictes pour protéger vos données et garantir la confidentialité.
Contactez CD Genomics dès aujourd'hui pour débloquer le pouvoir de l'épigénomique et révolutionner votre recherche !
Références
- Shiqiang Zhang et al., Analyse systématique de l'accessibilité de la chromatine basée sur différents sous-types immunologiques du carcinome rénal à cellules claires. Carcinome cellulaire Frontières en oncologie 2021
- F. Marabita et al. Introduction aux types de données en épigénomique, 2015
- Zhanjiang (John) Liu, Yanghua He et Jiuzhou Song. Analyse bioinformatique de l'épigénétique. Bioinformatique en aquaculture : principes et méthodes. 2017
- Budhayash Gautam, Kavita Goswami, Neeti Sanan Mishra, Gulshan Wadhwa et Satendra Singh. Le rôle de la bioinformatique dans l'épigénétique. Tendances actuelles en bioinformatique : Un aperçu. 2018
À des fins de recherche uniquement, non destiné à un diagnostic clinique, un traitement ou des évaluations de santé individuelles.
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