Desde tejido bulk hasta resolución unicelular; flujos de trabajo transcriptómicos rigurosos y listos para publicación, potenciados por deep learning y adaptados a tu pregunta de investigación.
La transcriptómica impulsa el descubrimiento en todo el espectro de la investigación en ciencias de la vida.
Descubre la desregulación de la expresión génica en cáncer, neurodegeneración, enfermedades autoinmunes y raras.
Identifica nuevas dianas terapéuticas y caracteriza mecanismos de acción de fármacos a nivel transcriptómico.
Descubre y valida biomarcadores basados en expresión para diagnóstico, pronóstico o estratificación de tratamiento.
Define y anota poblaciones celulares con resolución unicelular en tejidos complejos y organoides.
Mapea redes regulatorias y cascadas de señalización alteradas bajo tu condición experimental.
Figuras listas para publicación, secciones de métodos y datos suplementarios para revistas de alto impacto.
Perfilado del transcriptoma completo a partir de tejido bulk o poblaciones celulares. Vamos más allá de los pipelines estándar con modelos estadísticos personalizados, garantizando que tus resultados de expresión diferencial sean biológicamente significativos.
Identificación robusta de DEGs con DESeq2, edgeR y modelos personalizados. Tenemos en cuenta confusores, efectos de lote y diseños experimentales complejos.
Anotación funcional e interpretación a nivel de rutas. Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes con listas pre-ordenadas y conjuntos de genes personalizados.
Detección de módulos basada en WGCNA para identificar clusters de genes con expresión coordinada. Correlación de módulos con rasgos clínicos o fenotípicos.
Identificación asistida por machine learning de firmas de expresión con poder discriminante. Selección de características para paneles diagnósticos o pronósticos.
Control de calidad riguroso con eliminación de librerías de baja calidad. Corrección de efectos de lote preservando la varianza biológica real mediante ComBat y limma.
Todos los resultados entregados como informes HTML completamente interactivos; volcano plots, heatmaps, PCA; que puedes explorar y compartir directamente.
FastQC, trimming, alineación al genoma de referencia
STAR / HISAT2 + featureCounts / Salmon
TMM, VST, selección de modelo personalizado
DESeq2 / edgeR con diseño multifactorial
Enriquecimiento de rutas, análisis de redes, informe
Parámetros de referencia para proyectos estándar de Bulk RNA-Seq. Diseños personalizados disponibles bajo solicitud.
| Parámetro | Especificación |
|---|---|
| Material de entrada | RNA total · Enriquecimiento Poly-A o depleción de rRNA |
| RNA mínimo de entrada | 500 ng (óptimo) · 100 ng (protocolo de bajo input disponible) |
| Integridad del RNA (RIN) | ≥ 7.0 recomendado · Protocolo compatible con FFPE disponible |
| Profundidad de secuenciación | 20–50 M lecturas por muestra (estándar) · hasta 100 M para targets de baja expresión |
| Longitud de lectura | Paired-end 150 bp (PE150) |
| Organismos aceptados | Humano · Ratón · Rata · Cualquier organismo con genoma de referencia |
| Muestras mínimas | 3 réplicas biológicas por condición (recomendado) |
| Calidad de datos | Q30 ≥ 85% · Datos brutos y procesados entregados |
| Entregables | Informe HTML interactivo · Matrices de conteos · Tablas DEG · Resultados de rutas · Texto de métodos |
Más allá de los pipelines estándar con Machine Learning avanzado; resolviendo la heterogeneidad celular con una resolución sin precedentes.
Aprovechando esta IA Generativa científica, logramos:
La integración estándar basada en PCA no elimina la variación técnica. Nuestro pipeline scVI separa la señal biológica del ruido de lote.
Eliminación de dobletes, exclusión de células de baja calidad, corrección de RNA ambiente
Pooling Scran o normalización probabilística scVI
El modelo generativo profundo aprende la representación biológica latente
Clustering Leiden + anotación de tipos celulares basada en marcadores
DE pseudo-bulk, inferencia de trayectorias, comunicación célula-célula
La mayoría de proveedores procesan tus datos con un pipeline automatizado genérico. Nosotros hacemos lo contrario; cada dataset se analiza con un flujo de trabajo construido específicamente para tu diseño experimental, biología y pregunta de investigación.