SEAHORSE: Un motor de Serendipity que evalúa experimentos de muestreo relacionados con los ómicos heterogéneos

Área de la Ciencia:

• La genómica
• La bioinformática
• Biología de sistemas

Sus antecedentes:

• Los conjuntos de datos de acceso abierto a gran escala como GTEx y TCGA ofrecen datos multi-ómicos con información clínica y fenotípica.
• Estos recursos presentan oportunidades para descubrir correlaciones entre las características clínicas y genómicas, generando hipótesis y nuevos conocimientos.

Objetivo del estudio:

• Introducir SEAHORSE, una base de datos basada en la web y una herramienta de búsqueda diseñada para el análisis de datos exploratorios.
• Facilitar el descubrimiento de asociaciones estadísticas entre diversos elementos de datos dentro de grandes conjuntos de datos biológicos.

Principales métodos:

• SEAHORSE calcula previamente las asociaciones estadísticas entre los elementos de datos disponibles.
• Cuenta con una interfaz fácil de usar para explorar asociaciones a través de estadísticas resumidas, visualizaciones de datos y análisis de enriquecimiento funcional (utilizando datos de secuencia de ARN).

Principales resultados:

• La utilidad de SEAHORSE se demostró mediante la identificación de patrones de asociación sorprendentes.
• Estos patrones se observaron en múltiples tejidos en el Proyecto de Expresión de Tejidos de Genotipo (GTEx) y varios tipos de cáncer en El Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA).

Conclusiones:

• SEAHORSE proporciona una plataforma valiosa para el análisis de datos exploratorios de conjuntos de datos multi-ómicos.
• La herramienta ayuda a descubrir relaciones biológicas complejas y a generar hipótesis comprobables en genómica e investigación del cáncer.