A epigenómica, um campo em rápida evolução dentro da genómica, investiga os intrincados mecanismos que regulam a expressão génica através de modificações químicas ao DNA e às proteínas associadas. Estas alterações epigenéticas têm profundas implicações em vários processos biológicos e podem influenciar o desenvolvimento de doenças. À medida que a compreensão da epigenómica se expande, também aumenta a necessidade de soluções de análise de dados robustas e abrangentes. investigação epigenómica é necessário alinhar cuidadosamente a seleção dos protocolos experimentais com a análise bioinformática subsequente e vice-versa, uma vez que os tamanhos de efeito podem ser pequenos e, assim, escapar à deteção se um design integrativo não for bem considerado.
Interacção de diferentes processos devido à epigenética
Análise Bioinformática da Epigenética: Decodificando a Linguagem do Epigenoma
A bioinformática desempenha um papel fundamental na decifração da linguagem do epigenoma. Muitos ferramentas e bases de dados estão agora disponíveis que ajudam a analisar dados epigenéticos, e estas estão a tornar-se cada vez mais importantes na resolução dos mistérios ocultos da regulação genética. As ferramentas e técnicas de bioinformática ajudam de várias maneiras no campo da epigenética, cujos principais usos incluem a compreensão da biologia das doenças causadas pelo epigenoma, de modo a que as terapias possam ser otimizadas, o design de ferramentas para a análise dos dados epigenéticos e o desenvolvimento de métodos para analisar e compreender os grandes conjuntos de dados epigenómicos. Muitas abordagens são utilizadas para analisar os dados epigenómicos, que são úteis para ajudar a compreender a biologia de doenças como o câncer, bem como muitas alterações hereditárias. Os dados epigenómicos gerados através de técnicas experimentais, como a sequenciação de chip, podem ser analisados adicionalmente utilizando ferramentas e software de bioinformática, e muitas bases de dados foram criadas para permitir a recuperação do conjunto de dados epigenómicos de qualquer tecido específico.
A bioinformática ou a análise computacional tornaram-se abordagens úteis para entender os mecanismos epigenéticos e analisar os dados epigenómicos. As estratégias computacionais permitiram a evolução de várias técnicas experimentais, o que ajuda a gerar uma grande quantidade de dados epigenéticos para processamento e análise; isto requer métodos computacionais adequados para processar os dados e controlar a qualidade dos dados epigenómicos. Os dados epigenómicos previstos ajudam na compreensão da distribuição genómica da informação epigenética.
O Nosso Serviço
A CD Genomics, uma empresa líder em pesquisa genómica, oferece um excecional Serviço de Análise de Dados Epigenómicos, capacitando investigadores e cientistas a desvendar os mistérios ocultos nos dados epigenéticos. Contamos com uma equipa de bioinformáticos altamente qualificados que otimizam constantemente os processos para fornecer resultados biologicamente significativos num curto espaço de tempo. Ao aproveitar algoritmos de ponta, ferramentas computacionais e técnicas de aprendizagem automática, a CD Genomics permite que os investigadores extraiam informações valiosas dos seus conjuntos de dados epigenómicos.
Estudos de cromatina (ChIP-Seq, ATAC-Seq)
Estudos de metilação (WGBS, RRBS, TBS, ÉPICO, MeDIP-Seq)
RNA-Seq
Chamada e Anotação de Picos
Análise exploratória
Análise de picos diferenciais
Análises de locais de ligação de fatores de transcrição
Análise integrativa de múltiplos dados ómicos
Mineração de dados com técnicas de aprendizagem automática
Ensaios Epigenómicos: Revelando a Paisagem Epigenética
Os ensaios epigenómicos fornecem uma visão do panorama epigenético ao perfilar vários aspectos da estrutura da cromatina, metilação do DNA e regulação gênica. A CD Genomics oferece especialização na análise de dados gerados a partir de ensaios epigenómicos populares, incluindo:
Estudos de Cromatina (ChIP-Seq, ATAC-Seq): Compreender a Dinâmica da Cromatina
A Imunoprecipitação de Cromatina seguida de sequenciação de alto rendimento (ChIP-Seq) e o Assay para Cromatina Acessível a Transposase seguido de sequenciação (ATAC-Seq) permitem a investigação das interações entre DNA e proteínas e da acessibilidade da cromatina, respetivamente. A CD Genomics utiliza métodos analíticos sofisticados para processar e interpretar dados de ChIP-Seq e ATAC-Seq, proporcionando informações valiosas sobre a dinâmica da cromatina e elementos reguladores de genes.
Dados mapeados de ChIP-seq
Estudos de Metilação (WGBS, RRBS, BSAS, EPIC, MeDIP-Seq): Decodificando Padrões de Metilação do DNA
A metilação do DNA, uma modificação epigenética crucial, desempenha um papel fundamental na regulação da expressão génica. A CD Genomics oferece serviços de análise para vários estudos de metilação, como Sequenciamento de Bisulfito de Genoma Inteiro (WGBS), Sequenciamento de Bisulfito de Representação Reduzida (RRBS), Sequenciamento de Amplicões de Bisulfito (BSAS), arrays EPIC e Imunoprecipitação de DNA Metilado seguida de sequenciamento (MeDIP-Seq). Através destas abordagens, os investigadores podem obter informações sobre a paisagem de metilação do DNA com resolução de base única ou de regiões metiladas.
Análise de Dados de Metilação do DNA: Decifrando o Metiloma
A CD Genomics destaca-se na análise de dados de metilação do DNA, começando pelo controlo de qualidade e alinhamento das leituras de sequenciação ou normalização de dados de microarrays. A identificação de locais metilados permite a descoberta de regiões maiores de metilação do DNA ou regiões diferencialmente metiladas (DMRs) entre amostras. A CD Genomics fornece uma anotação abrangente das DMRs, facilitando a sua interpretação no contexto de genes, elementos regulatórios e outras características genómicas. A integração com dados de expressão génica permite aos investigadores investigar a associação entre a metilação do DNA e a expressão génica, abrindo caminho para a descoberta de biomarcadores epigenéticos e a exploração do envelhecimento biológico.
O fluxo de trabalho da análise de metilação do DNA.
Análises de Locais de Ligação de Fatores de Transcrição: Desvendando a Regulação Transcricional
Os dados epigenómicos, particularmente ChIP-seq e ATAC-seq, podem esclarecer os locais de ligação dos fatores de transcrição e o seu papel na regulação genética. A CD Genomics oferece especialização na identificação de locais de ligação dos fatores de transcrição em todo o genoma utilizando dados de ChIP-seq. Através da análise de pegadas de TF, quedas estreitas na acessibilidade da cromatina podem ser interpretadas como locais de ligação de proteínas, fornecendo informações valiosas sobre os fatores de transcrição envolvidos. A combinação desta informação com dados de RNA-seq permite que os investigadores analisem os efeitos combinados dos fatores de transcrição na expressão genética de uma forma de alto rendimento.
Chamada e Anotação de Picos: Identificação de Regiões de Interesse
Um dos passos fundamentais na análise de dados epigenómicos é a identificação e anotação de picos. A CD Genomics utiliza algoritmos avançados e ferramentas de identificação de picos para identificar regiões de interesse que exibem sinais epigenéticos significativos. Ao localizar com precisão estes picos, os investigadores podem concentrar a sua análise em regiões genómicas com potencial significado funcional.
Além disso, a CD Genomics oferece serviços de anotação abrangentes, enriquecendo os picos identificados com informações relevantes. Isso inclui associar picos a genes próximos, elementos regulatórios e motivos de ligação. A anotação de picos permite que os investigadores realizem análises de enriquecimento de conjuntos de genes e obtenham uma compreensão mais profunda dos efeitos subsequentes das modificações epigenéticas.
Análise de picos diferenciais dos dados ATAC-seq do TCGA-KIRC
Análise Exploratória: Visualização e Interpretação de Perfis Epigenómicos
A análise exploratória desempenha um papel vital na compreensão das características e padrões dentro dos dados epigenómicos. A CD Genomics utiliza técnicas de visualização poderosas, como Análise de Componentes Principais (PCA), UMAP e t-SNE, para gerar representações visuais informativas dos perfis epigenómicos. Estas visualizações ajudam os investigadores a identificar semelhanças entre réplicas biológicas, a detetar grupos de amostras distintos com base em diferentes tecidos, tratamentos ou pontos temporais, e a identificar potenciais amostras atípicas que requerem investigação adicional.
Análise de Pico Diferencial: Descobrir Diferenças Epigenéticas
Comparar perfis epigenómicos entre diferentes condições é essencial para compreender a natureza dinâmica da regulação epigenética. A CD Genomics especializa-se na análise de picos diferenciais, permitindo que os investigadores identifiquem diferenças estatisticamente significativas nos sinais epigenéticos entre amostras ou condições experimentais. Ao quantificar o tamanho do efeito e a significância estatística, os investigadores podem obter informações sobre as alterações epigenéticas associadas a contextos biológicos específicos. Visualizações, como gráficos de vulcão, ajudam na interpretação dos resultados da análise de picos diferenciais e facilitam a identificação de regiões com alterações substanciais nos estados epigenéticos.
Integração de Dados de RNA-Seq e Epigenómica: Revelando Redes Reguladoras de Genes
Integrar informações epigenéticas com dados transcriptómicos é crucial para entender redes regulatórias de genes. Realizar RNA-Seq e sequenciação epigenómica, como ChIP-seq ou ATAC-seq, nas mesmas amostras permite uma análise integrativa, oferecendo uma compreensão abrangente dos programas regulatórios de genes. A CD Genomics especializa-se na análise de dados de RNA-Seq, proporcionando aos investigadores uma compreensão completa da expressão génica e da interação entre modificações epigenéticas e atividade transcricional. A CD Genomics especializa-se na integração destes conjuntos de dados multi-ómicos, permitindo que os investigadores desvendem conexões regulatórias entre potenciadores e os seus genes-alvo, bem como fatores de transcrição e os seus alvos. Ao combinar dados de expressão génica com informações epigenómicas, os investigadores podem descobrir mecanismos regulatórios chave, identificar reguladores mestres e obter insights sobre as consequências funcionais das modificações epigenéticas na expressão génica.
Análise Integrativa de Múltiplos Dados Ómicos: Unificando a Paisagem Epigenómica
A integração de múltiplos dados ómicos, como dados epigenómicos, transcriptómicos e proteómicos, oferece uma visão holística dos processos biológicos. A CD Genomics destaca-se na análise integrativa, empregando abordagens computacionais sofisticadas para descobrir conexões entre diferentes camadas ómicas e revelar novos insights sobre a complexa interação dos mecanismos epigenéticos no desenvolvimento e na doença.
Mineração de Dados em Bioinformática: Extraindo Joias Ocultas de Dados Epigenómicos
Na era dos grandes dados, as técnicas de mineração de dados em bioinformática são essenciais para extrair informações valiosas de conjuntos de dados epigenómicos em grande escala. A CD Genomics utiliza algoritmos e abordagens avançadas de mineração de dados para identificar novos padrões, correlações e associações dentro dos dados epigenómicos. Ao aplicar técnicas de aprendizagem automática e estatísticas, a CD Genomics consegue descobrir relações ocultas entre características epigenéticas, identificar assinaturas epigenéticas associadas a fenótipos ou doenças específicas e prever o impacto funcional das alterações epigenéticas.
CD Genomics: O Seu Parceiro de Confiança na Análise de Dados Epigenómicos
Como líder em investigação em genómica, a CD Genomics está comprometida em fornecer serviços de análise de dados epigenómicos de alta qualidade e abrangentes. Com a nossa equipa de bioinformáticos experientes, tecnologias de ponta e pipelines analíticos de última geração, capacitamos investigadores e cientistas a desvendar os segredos do epigenoma e a avançar na nossa compreensão da regulação genética e dos mecanismos de doenças.
Se precisar de análise de ensaios epigenómicos, chamada e anotação de picos, análise diferencial de picos, análises de locais de ligação de fatores de transcrição, análise de dados de metilação do DNA, análise integrativa ou mineração de dados bioinformáticos, a CD Genomics oferece soluções personalizadas para atender às suas necessidades de pesquisa específicas. As nossas metodologias robustas, rigoroso controlo de qualidade e atenção ao detalhe garantem resultados precisos e fiáveis que abrem caminho para descobertas inovadoras.
Vantagens do Serviço de Análise de Dados Epigenómicos da CD Genomics:
Especialização em Análise Bioinformática: A nossa equipa de bioinformáticos experientes tem uma vasta experiência na análise de dados epigenómicos, garantindo resultados precisos e fiáveis.
Soluções Personalizadas: Oferecemos soluções de análise personalizadas para atender aos seus objetivos e requisitos de pesquisa específicos.
Tecnologias de Ponta: Utilizamos tecnologias de sequenciação avançadas para a geração de dados de alta qualidade, incluindo ChIP-seq, ATAC-seq, WGBS, RRBS e RNA-seq.
Ofertas de Serviços Abrangentes: Os nossos serviços cobrem uma ampla gama de tipos de análise epigenómica, permitindo uma compreensão holística dos seus dados.
Tempo de Resposta Rápido: Otimizamos os pipelines de análise para fornecer resultados biologicamente significativos num curto espaço de tempo.
Abordagem Colaborativa: Trabalhamos em estreita colaboração consigo, procurando a sua contribuição e compreendendo os seus requisitos de análise.
Apoio a Manuscritos: Ajudamos a moldar a seção de métodos dos seus manuscritos, garantindo uma reportagem precisa e transparente dos métodos de análise e resultados.
Segurança de Dados e Confidencialidade: Priorizamos a segurança dos dados e seguimos medidas rigorosas para proteger as suas informações e garantir a confidencialidade.
Contacte a CD Genomics hoje para desbloquear o poder da epigenómica e revolucionar a sua investigação!
Referências:
- Shiqiang Zhang et al., Análise Sistemática da Acessibilidade da Cromatina Baseada em Diferentes Subtipos Imunológicos de Carcinoma Renal de Células Claras. Carcinoma Celular Fronteiras em Oncologia 2021
- F. Marabita et al. Introdução aos Tipos de Dados em Epigenómica, 2015
- Zhanjiang (John) Liu, Yanghua He e Jiuzhou Song. Análise Bioinformática da Epigenética. Bioinformática na Aquacultura: Princípios e Métodos. 2017
- Budhayash Gautam, Kavita Goswami, Neeti Sanan Mishra, Gulshan Wadhwa e Satendra Singh. O Papel da Bioinformática na Epigenética. Tendências atuais em Bioinformática: Uma Perspetiva. 2018
Apenas para fins de investigação, não se destina a diagnóstico clínico, tratamento ou avaliações de saúde individuais.
Diretrizes para Submissão de Amostras
