Bioinformática y análisis de datos
Convertir datos complejos en evidencia biológica interpretable
Analizamos e integramos datos clínicos, moleculares y ómicos para identificar patrones, contrastar hipótesis y construir resultados robustos, reproducibles y comunicables.
De datos complejos a resultados que puedas interpretar y utilizar
Habla con el equipo
Lo que los datos pueden ayudar a esclarecer
Partimos de la pregunta y del diseño del estudio para decidir qué comparaciones, asociaciones, integraciones o modelos son pertinentes y qué límites deben acompañar su interpretación.
- Asociaciones
¿Qué variables se relacionan con el fenotipo, la evolución o el resultado estudiado?
Evaluamos relaciones entre variables clínicas, moleculares y experimentales, ajustando el análisis al diseño y diferenciando los hallazgos exploratorios de las asociaciones que requieren confirmación.
Contextos donde puede aportar- Comparación de grupos Diferencias entre condiciones, fenotipos o grados de afectación
- Evolución y progresión Variables asociadas con trayectorias o resultados clínicos
- Respuesta
¿Qué factores ayudan a explicar la respuesta a una intervención o tratamiento?
Integramos medidas basales y longitudinales para estudiar heterogeneidad de respuesta, cambios dentro de cada individuo y diferencias entre grupos o momentos.
Contextos donde puede aportar- Intervenciones Cambio biológico asociado a tratamiento, nutrición o estilo de vida
- Seguimiento longitudinal Trayectorias individuales y evolución temporal
- Estratificación
¿Existen subgrupos con perfiles biológicos o clínicos diferentes?
Exploramos patrones multivariantes y fuentes de heterogeneidad para caracterizar perfiles, sin convertir una separación visual o un modelo exploratorio en una clasificación validada.
Contextos donde puede aportar- Fenotipos complejos Caracterización de poblaciones heterogéneas
- Priorización de señales Variables candidatas para una fase de validación
- Integración
¿Cómo conectar datos clínicos, moleculares y ómicos en una misma lectura?
Combinamos capas generadas por Biosfer con datos externos cuando la integración mejora la interpretación y existe una correspondencia clara entre muestras, variables y objetivos.
Contextos donde puede aportar- Integración multi-ómica Metabolómica, biomarcadores y otras capas moleculares
- Contexto clínico-molecular Conectar señales moleculares con fenotipo y outcomes
Estos contextos son ejemplos. El plan analítico se define según el diseño, el tamaño y la estructura de la muestra, la calidad de los datos y el grado de validación que requiere cada conclusión.
Consultar publicaciones relacionadasDel dato a una respuesta interpretable
Acordamos el punto de partida y avanzamos mediante un proceso trazable, proporcionado a la pregunta y al nivel de evidencia que necesita el estudio.
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Planificar
Diseñar el análisis
Definimos con el equipo investigador la pregunta, el diseño y la estrategia estadística antes de iniciar el análisis.
- Pregunta, hipótesis y variables de resultado
- Grupos, momentos de medida y comparaciones previstas
- Potencia, covariables y plan estadístico
Dos grupos, control e intervención, con metabolómica en suero en las visitas basal y final. -
Preparar
Preparar los datos para el análisis
Cuando el proyecto combina distintas fuentes, acordamos cómo estructurarlas, codificarlas y relacionarlas, preservando la procedencia y trazabilidad de cada variable.
- Consistencia, valores ausentes y límites de detección
- Preprocesamiento y normalización cuando proceden
- Vinculación de datos clínicos, biomarcadores y metabolómica
Las fuentes se relacionan en un conjunto analítico documentado, versionado y reproducible. -
Analizar
Describir, comparar y estimar
Estimamos el efecto de la intervención y su incertidumbre con métodos adecuados al diseño y a la naturaleza de los datos.
- Cambio basal-final y comparación entre grupos
- Modelos longitudinales y estimación ajustada
- Estructura multivariante y heterogeneidad de respuesta
La magnitud del efecto y su intervalo de confianza tienen prioridad sobre la significación aislada. -
Modelizar
Clasificar, predecir o estratificar
Cuando el objetivo lo requiere, evaluamos cuánto aporta la información metabolómica más allá de las variables clínicas.
- Modelos clínico, metabolómico y combinado
- Discriminación, calibración y contribución de variables
- Validación, sensibilidad y capacidad de generalización
La comparación de modelos permite valorar el incremento de información aportado por la metabolómica. -
Trasladar
Convertir los resultados en una herramienta útil
Si el proyecto lo necesita, transformamos el análisis en un entorno preparado para su interpretación o aplicación.
- Figuras e informes preparados para publicación
- Dashboards y herramientas de seguimiento
- Apps, software científico y soluciones SaaS
Un modelo validado puede trasladarse a una herramienta de investigación o seguimiento.
Antes de empezar un proyecto de datos
01 ¿Podéis analizar datos que no ha generado Biosfer?
Sí. Podemos trabajar con datasets clínicos, retrospectivos, longitudinales u ómicos generados por otros equipos. Antes de empezar revisamos formatos, metadatos, diseño, calidad y viabilidad de la pregunta propuesta.
02 ¿Podéis integrar metabolómica con variables clínicas u otras ómicas?
Sí, siempre que las observaciones sean comparables y exista información suficiente para vincular las distintas fuentes. La estrategia depende de la escala, la calidad y la correspondencia entre muestras y variables.
03 ¿Desarrolláis modelos predictivos?
Podemos desarrollar y evaluar modelos cuando responden a una pregunta definida y el tamaño y diseño del estudio lo permiten. Diferenciamos claramente desarrollo, validación interna y validación independiente antes de hablar de generalización.
04 ¿Podéis apoyar análisis orientados a publicación?
Sí. El alcance puede incluir estrategia analítica, figuras, tablas, descripción de métodos, resultados y soporte en la interpretación. Las responsabilidades y entregables se acuerdan para cada colaboración.
05 ¿Trabajáis con datos longitudinales o medidas repetidas?
Sí. Planteamos el análisis teniendo en cuenta la dependencia entre medidas, los momentos de seguimiento, la variabilidad individual y los datos incompletos.
06 ¿Podéis ayudar a identificar biomarcadores candidatos?
Sí. Podemos explorar y priorizar señales asociadas con un fenotipo o resultado. Los candidatos obtenidos en una fase exploratoria necesitan una estrategia posterior de confirmación y validación.
Hablemos de la pregunta que quieres resolver
No es solo generar gráficas: es transformar los números en una conclusión defendible.
Cuéntanos qué datos tienes, cómo se han generado y qué necesita responder el estudio. Valoraremos contigo la viabilidad, el plan analítico, los entregables y el nivel de validación adecuado.
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