Análisis Funcional de Genes

La interpretación de resultados de análisis bioinformático es una tarea compleja que se puede facilitar con la realización de análisis funcionales. El análisis funcional de genes hace referencia a la anotación y análisis estadístico de listas de genes mediante métodos estadísticos para identificar anotaciones funcionales con las que los genes analizados están significativamente relaccionados.

Tipos de Análisis Funcionales

  • Over-representation analysis (ORA): comprueba la sobre-representación estadística de una lista de genes de interés en una lista de referencia. Se emplean métodos como el test exacto de Fisher de una cola o la distribución hipergeométrica.
  • Gene set enrichment analysis (GSEA): incorpora los valores de expresión, valores de FC o valores p de todos los genes para hacer test de análisis de significación estadística.
  • Integrative and modular enrichment analysis (MEA): tiene en cuenta las dependencias entre genes inferidas de redes biológicas, grafos de ontologías o combinaciones de diversos tipos de anotaciones.

Resultados proporcionados por nuestro servicio

Nuestro servicio aplica métodos estadísticos refrendados para el análisis funcional de resultados y emplea multitud de bases de datos públicas que hemos integrado para realizar estos análisis. De este modo conseguimos la reproducibilidad de los resultados y se preservan las referencias a las bases de datos públicas empleadas como fuente.
Estos son algunos de loss análisis funcionales que realizamos:

  • Análisis funcionales de enriquecimiento en listas de genes (ORA) con bases de datos públicas recopiladas e integradas por el servicio de bioinformática
  • Análisis GSEA con diversas bases de datos funcionales (GO, Pathways, etc.), que evitan fijar un punto de corte en los resultados del análisis de datos previo e identifican funciones celulares enriquecidas
  • Análisis MEA basados en redes de interacción/coexpresión, que integran los resultados a analizar con redes moleculares para identificar modulos significativos en la red
  • Visualización interactivas de los resultados