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Nos solutions

De l'étude de projet à l'analyse des données

Étudier, Comprendre, Analyser et Comparer

Découvrir

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Un espace laboratoire dédié aux études de projets, préparations expérimentales, simulations d'essais, analyse bioinformatique et biostatistique. La modélisation mathématique, les statistiques et l'informatique sont des outils indispensables pour concevoir les expérimentations et comprendre les données générées

Au fur et à mesure que la technologie et les tests progressent, l'interconnexion des Wetlabs et des Drylabs est devenue indispensable. Avec l'avancement des technologies de plus en plus d'analyses informatiques avant et après les expérimentations en laboratoire sont nécessaires. Grâce à nos partenaires, nous vous proposons des recherches méthodologiques et des simulations ainsi que des tests expérimentaux en laboratoire.

NotreLes services sont classés en 4 catégories :

Poject Studies

Études de projet

Il y a différentes étapes à définir avant de démarrer chaque projet ; Pour s'assurer que toutes ces étapes sont bien prises en compte et respectées, et que les résultats seront obtenus dans des conditions optimales, GENXMAP propose une étude de projet avant le lancement de chaque projet, Ces étapes sont réalisées en étroite collaboration entre le demandeur (Client) et le exécuteur (GENXMAP et partenaires) ; 

 

Différents chapitres de chaque étude de projet ;

  • Définir la question expérimentale exacte et clarifier le but de l'expérimentation

  • Classer par catégories le projet (en fonction de la complexité du projet, du temps, analyse et expertises besoin, coût, etc...

  • Définir le projet faisabilité et différentes personnes/plateformes impliquées dans le projet

  • Définir les statistiques nécessaire pour chaque projet

  • Définir le calendrier du projet

  • Définir le rendement de chaque étape en fonction des matières premières

  • Évaluation des risques de chaque étape

  • Définir le coût de chaque étape 

  • Présenter différentes alternatives à chaque étape du projet (le cas échéant)

  • Finalisation de l'étude de projet en proposant la meilleure stratégie basée sur une demande et un budget optimisé 

Data Analysis

L'analyse des données

Les résultats des tests obtenus doivent souvent être analysés par l'informatique afin de garantir une distribution correcte des données.

Les modèles informatiques sont de meilleurs outils pour représenter les fonctions biologiques lorsqu'ils sont appliqués à ce domaine.

 

La bioinformatique et la biostatistique sont des domaines interdisciplinaires qui permettent aux biologistes d'exprimer leurs besoins en matière de compréhension des systèmes complexes et aux informaticiens de développer des outils logiciels pour comprendre les données biologiques.

Mettre en place la meilleure éetude statistique

GENXMAP vous propose de réaliser l'analyse bioinformatiques et biostatistiques de vos données.
Les analyses basiques sont réalisées en interne ; pour les analyses approfondies, nous faisons appel à nos partenaires et collaborateurs. Chacun, expert dans son domaine, vous fournira une analyse précise, adaptée au projet et à la hauteur de vos attentes; en toute transparence et en toute confidentialité.

Bioinformatique et génomique

Assemblage de séquences :

Les techniques de séquençage produisent de courtes séquences qui doivent ensuite être assemblées. La technique de séquençage "shotgun", par exemple, génère des fragments de 35 à 900 nucléotides, qu'il faut ensuite assembler. L'alignement des séquences d'un génome connu, comme le génome humain, nécessite des ressources informatiques importantes, même si les progrès de l'informatique permettent d'aller plus vite. La présence de "trous" (lacunes) dans le génome est fréquente et nécessite un travail plus ciblé dans une deuxième étape.

Dans le cas de génomes inconnus (séquençage de novo), l'alignement peut être plus complexe, et il est possible que certaines régions soient très difficiles à séquencer.

Genome annotation:
 

L'annotation est le processus de marquage des spécificités d'une séquence d'ADN : typiquement les introns et les exons (séquences codantes), les séquences régulatrices, les profils de méthylation, etc.

Biologie évolutive :

L'analyse des séquences permet de mettre en évidence des liens entre les espèces, ce que l'on définit par le terme de biologie évolutive. Les phénomènes étudiés sont typiquement les duplications de gènes, les transferts horizontaux et les comparaisons de génomes à grande échelle, qui permettent de consolider ou de comparer les méthodes taxonomiques ou physiologiques utilisées jusqu'à présent pour la classification des espèces.

Les outils bioinformatiques permettront de construire des populations modèles pour prédire l'évolution du système sur le long terme.

Génomique comparative :

La comparaison de séquences commence par la comparaison entre deux séquences de gènes provenant de deux organismes différents.

Les différences observées, du niveau des mutations ponctuelles d'un nucléotide aux modifications au niveau des segments chromosomiques tels que les duplications, les transferts, les inversions, etc. permettent de comprendre la complexité de l'évolution.

Analyse des mutations :

Dans le cas de certaines maladies comme les cancers, les génomes des cellules atteintes sont très largement modifiés : réarrangements, mutations ponctuelles, etc.

La bio-informatique va permettre deux types d'analyses comparatives à partir des données de séquençage : entre les cellules cancéreuses et les cellules normales d'un organisme, et entre les cellules cancéreuses d'un organisme et les cellules cancéreuses d'autres organismes. Ce type d'étude permet de classer et de répertorier les modifications des génomes des patients atteints de cancer pour, à terme, gagner du temps en termes de diagnostic et proposer les meilleurs traitements.

Bioinformatique et transcriptomique

Analyse de l'expression génétique :

 

L'analyse de l'expression génétique nous donne un aperçu du transcriptome d'un échantillon et nous renseigne sur la composition et l'activité des cellules de cet échantillon. La plupart des analyses de données d'expression génique sont conçues pour quantifier les changements d'expression entre des groupes d'échantillons qui diffèrent par rapport à un traitement, une condition expérimentale ou un résultat.

Analyse de données unicellulaires :

 

L'analyse des données de séquençage de l'ARN d'une seule cellule (scRNAseq) permet d'étudier l'expression des gènes au niveau cellulaire. Cela permet de révéler des informations et des variations qui seraient autrement masquées si l'on considérait un échantillon dans son ensemble, comme c'est le cas avec l'ARNseq en vrac.

Les analyses de données ScRNAseq sont pertinentes pour une série d'applications telles que :

Identification de nouvelles sous-populations cellulaires et de leurs profils d'expression génétique 

Identification des états modifiés des populations cellulaires associés à la réponse aux médicaments ou à la survie 

Comparaison de la composition des types de cellules des échantillons dans différentes conditions 

Analyse de la trajectoire pour étudier le développement et la différenciation des types de cellules et identification des gènes associés à des lignées spécifiques ou à des états de développement.

Analyse des données de profilage des récepteurs immunitaires pour comprendre la composition des clonotypes TCR, BCR ou d'immunoglobulines (Ig) des échantillons.

 

L'analyse des données ScRNAseq d'un seul échantillon peut être utilisée pour classer les cellules de cet échantillon en types distincts ; cela révèle des informations sur les types de cellules présents et sur la manière dont ces types de cellules diffèrent en termes d'expression. En règle générale, cette classification est effectuée après réduction des dimensions et regroupement à l'aide des méthodes tSNE ou UMAP. Pour les échantillons multiples, scRNAseq facilite les comparaisons d'expression entre des types de cellules équivalents de différents échantillons pour mesurer l'effet d'un traitement, d'une condition ou d'un résultat, ainsi que les comparaisons de la composition des types de cellules d'échantillons provenant de plusieurs individus pour comprendre la variation de la composition cellulaire à l'échelle d'une population.

Biostatistique

Nous souhaitons contribuer à la conception et au développement de méthodologies statistiques utilisées dans les essais cliniques préalables à la mise sur le marché de nouveaux médicaments ou produits cosmétiques. Les études épidémiologiques visant à analyser les facteurs qui influencent la fréquence ou la distribution des maladies, l'analyse de données de type omique (génomique, transcriptomique, protéomique, etc.), ou encore l'analyse d'un nouveau produit alimentaire sur ses propriétés sensorielles et organoleptiques... Parce que les questions de santé sont prégnantes et que ce secteur génère d'énormes quantités de données, la Data Science et l'Intelligence Artificielle ouvrent de nombreuses perspectives et défis stratégiques, aujourd'hui et dans les années à venir.

Services généraux :

  • Planification avant le procès

  • Soutien à la faisabilité

  • Conseil statistique

Démarrage et planification des essais :

 

Nos partenaires biostaticiens et nous-mêmes pouvons vous accompagner dès le début de votre étude, afin de nous assurer que non seulement la taille de l'échantillon, mais aussi les hypothèses et les objectifs, la définition des ensembles d'analyses et des modèles statistiques à utiliser, ainsi que la conception de l'essai spécifié, garantissent le plus haut degré de confiance dans les résultats souhaités dès le début de la planification.
Nous savons également combien les essais bénéficient d'une configuration de base de données bien pensée et d'une contribution statistique à l'évaluation des risques de l'essai, afin de s'assurer que tous les risques de l'évaluation de l'essai sont bien compris et contrôlés dès le début.

Soutien à l'élaboration du protocole d'étude :

  • Conception de l'essai

  • Calcul de la taille de l'échantillon

  • Description des hypothèses et des estimations

  • Définition des ensembles d'analyse et des sous-groupes

Soutien pendant les essais en cours :

  • Suivi statistique centralisé

  • Réestimation de la taille de l'échantillon

  • Préparation du plan d'analyse statistique

  • Préparation de tableaux / figures / listes fictives

Soutien à l'analyse des essais :

  • Analyse complète de l'étude

  • Préparation du rapport statistique

  • Soutien au rapport d'étude clinique

  • Analyses post-hoc

Que vous développiez un nouveau médicament, que vous souhaitiez élargir l'indication d'un médicament déjà disponible ou que vous cherchiez à obtenir une certification CE pour votre dispositif médical : Nous sommes expérimentés et prêts à vous soutenir dans vos efforts. Nous pouvons vous apporter notre expertise au cours des différentes phases de votre essai ou tout au long de la préparation et de la conduite de l'étude.

Consulting & Expertise

Consulting & Expertise

A chaque étape de votre expérimentation, de la conception des tests à l'analyse des données acquises, nous pouvons vous mettre en contact avec des experts en génomique, transcriptomique, bioinformatique et biostatistique, afin de vous fournir une solution clé en main du début à la fin de votre expérience. Pour en savoir plus sur ce service, veuillez nous contacter.

Technical Assistance

Nos services de laboratoire sec sont classés en 4 catégories :

1. Études de projets

2. Analyse des données

Accessible en soumettant votre projet et votre devis

3. Assistance technique

  4. Consulting & Expertise

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Pour toute demande ou projet spécifique,

 nous nous ferons un plaisir de vous répondre

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