Ofrecemos servicios avanzados de análisis multi-ómico e integración de datos complejos, diseñados para abordar preguntas biológicas, clínicas e industriales desde una perspectiva global. Trabajamos con todo tipo de datos ómicos, adaptando cada análisis a las necesidades específicas de cada proyecto y al nivel de profundidad requerido.

Analizamos y combinamos información procedente de genómica, transcriptómica, epigenómica, proteómica, metabolómica, microbioma, así como datos clínicos, fenotípicos, ambientales y experimentales. Nuestros enfoques permiten tanto el análisis individual de cada capa de datos como su integración conjunta, con el objetivo de extraer conocimiento accionable y obtener una visión sistémica de los procesos biológicos.

Diseñamos flujos de análisis personalizados y modulares que integran modelos estadísticos avanzados y técnicas de machine learning, escalables desde estudios exploratorios hasta modelos complejos orientados a predicción, estratificación, clasificación o apoyo a la toma de decisiones. En todos los casos, buscamos un equilibrio entre rigor estadístico, interpretabilidad biológica y rendimiento predictivo, adaptando las metodologías al contexto científico, clínico o industrial de cada estudio.

Si buscas:

• Descubrir relaciones causales y generar hipótesis comprobables -> las redes bayesianas ofrecen información transparente y mecanicista.
• Maximizar el rendimiento predictivo para estratificación de pacientes o diagnóstico -> las redes neuronales manejan la complejidad a escala.
• Mapear módulos funcionales, identificar reguladores clave o comparar múltiples métodos -> los enfoques basados en grafos e híbridos ofrecen flexibilidad y profundidad.

Redes Bayesianas Integrativas

Cuando la causalidad y la interpretabilidad son irrenunciables.

Las redes bayesianas destacan al modelar dependencias complejas manteniendo la plausibilidad biológica. Las usamos para inferir relaciones causales, identificar factores impulsores de enfermedad e integrar datos multi-ómicos con resultados clínicos. Cada arista en la red representa una dependencia estadística que puedes analizar, lo que hace que los resultados sean explicables para investigadores y clínicos.

Redes Neuronales

Cuando la precisión predictiva desbloquea valor clínico o comercial.

Las arquitecturas de aprendizaje profundo manejan datos de alta dimensionalidad e interacciones no lineales que los métodos tradicionales pasan por alto. Diseñamos redes neuronales específicas para cada tarea, desde autoencoders para reducción de dimensionalidad hasta redes neuronales de grafos para predicción de propiedades moleculares, con validación rigurosa para evitar el sobreajuste y garantizar la generalización.

Otras aproximaciones

Estrategias híbridas, de ensamble y basadas en grafos para retos complejos.

No todos los problemas encajan en un único marco. Combinamos priors bayesianos con arquitecturas neuronales, aprovechamos métodos basados en grafos para el análisis de vías y desplegamos modelos de conjunto que equilibran múltiples objetivos. Nuestro conjunto de herramientas incluye bosques aleatorios, máquinas de soporte vectorial, autoencoders variacionales y algoritmos personalizados adaptados a la estructura de tus datos.

Enriquecimiento de grafos y perspectivas de redes

El enriquecimiento de grafos, la centralidad y los análisis de comunidades revelan estructuras ocultas en tus redes biológicas. Identificamos nodos reguladores clave mediante métricas de centralidad, detectamos módulos funcionales mediante detección de comunidades y realizamos enriquecimiento de vías para conectar patrones moleculares con procesos biológicos. Estos métodos transforman redes de interacción complejas en unidades funcionales interpretables.