Wir identifizieren Biomarker, Wirkstoffziele und mehr mithilfe von maschinellem Lernen, grossen Sprachmodellen, anderen KI-Modellen, Biostatistik und computergestützter Biologie.
Unsere Experten können Ihr Projekt in folgenden Bereichen unterstützen:
- Analyse molekularer Bilddaten;
- de-novo -Assemblierung von Sequenzierungsdaten;
- Analysen von gezielten, Exom- und Gesamtgenom-Sequenzierungen;
- vergleichende Genomanalyse;
- Analyse metagenomischer Daten;
- Analyse von Signalwegen und transkriptionellen Regulationsnetzwerken (Funktionsanalyse);
- Omics-Analyse;
- Datenvisualisierung;
- Genvorhersage und -annotation.
Förderung der Präzisionsmedizin durch Integration multiomischer Daten
Die Herausforderung
Die Umwandlung von Multi-Omics-Big-Data in funktionale Erkenntnisse, um die Prävention , Früherkennung und Vorhersage von Krankheitenzu ermöglichen , deren Verlauf zu überwachen und personalisierte Behandlungen zu entwickeln.
Unsere Lösung
Wir führen leistungsstarke Datenintegrationen mithilfe unserer innovativen Multiomik-Analysekompetenz durch. Unsere Teams sind in der Lage, große und heterogene Multiomik-Datensätze zu verarbeiten, und definieren zunächst die geeignete Datenintegrationsstrategie. Anschließend erstellen sie integrative statistische Modelle zur Analyse und Interpretation der Daten. Schließlich führen sie eine Pathway-Analyse durch, um Einblicke in die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen zu gewinnen. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Rhapsody haben wir beispielsweise Lipidomik-, Transkriptomik- und klinische Daten integriert, um potenzielle Biomarker für Typ-2-Diabetes zu identifizieren.
Umweltmetabolischer Fußabdruck zur Charakterisierung der Auswirkungen von (Bio-)Pestiziden
Die Herausforderung
Schätzen Sie die Resilienzzeit von exogenen Metaboliten in Böden, die mit einem Pestizid behandelt wurden, das synthetisch ist oder aus natürlichen Materialien gewonnen wurde.
Unsere Lösung
Wir führen Modellkinetiken von Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie (LC-MS) anhand von nicht zielgerichteten Metabolomikdaten durch, um die Dissipation der aus der Behandlung stammenden Stoffe vorherzusagen. So arbeiten wir beispielsweise mit der Universität Perpignan (Frankreich) zusammen, um den Verbleib eines mit einem Pflanzenextrakt behandelten Bodens zu verfolgen.
Gesamtgenomsequenzierungsanalyse zur Charakterisierung von Pilzpathogenen in verschiedenen Umgebungen
Die Herausforderung
Identifizieren Sie die genomische Heterogenität zwischen mehreren Mikroorganismen.
Unsere Lösung
Wir führen De-novo-Genomassemblierungen, Genannotierungen und Variantendetektionen an verschiedenen Isolaten von Pilzarten mit Gesamtgenomsequenzierungsdatendurch . Wir arbeiten mit dem Universitätsspital Lausanne (CHUV) zusammen, um Candida-Arten zu untersuchen.
