Skip to main content

Methods for Integrated analysis of Multiple Omics datasets

Article Category

Article available in the folowing languages:

Aprovechamiento de datos masivos para mejorar la salud metabólica

Un equipo científico de la Unión Europea estudia formas de combinar grandes conjuntos de datos biológicos para desentrañar los mecanismos de trastornos metabólicos como la obesidad y la hipertensión.

Salud

Los trastornos metabólicos como la obesidad, la diabetes y la hiperglucemia están al alza en la actualidad. Otra tendencia vigente es la disponibilidad de grandes volúmenes de datos biológicos que no se aprovechan con la eficacia necesaria. El proyecto financiado con fondos de la UE MIMOMICS (Methods for integrated analysis of multiple omics datasets) aprovecha estos datos para entender mejor los mecanismos de los trastornos metabólicos humanos. El proyecto se dedica a los datos ómicos, esto es, conjuntos de datos que describen el genoma, el proteoma o el metaboloma al completo de un organismo. La ciencia produce grandes volúmenes de este tipo de datos, pero hasta ahora nadie ha estudiado, por ejemplo, las relaciones entre el genoma y el metaboloma. Este tipo de información podría ayudar a los científicos a comprender mejor los trastornos metabólicos. MIMOMICS tiene acceso, a través de organizaciones científicas asociadas, a dos conjuntos de datos de grandes dimensiones que contienen datos genómicos, proteómicos y metabolómicos. Sus responsables aprovecharon estos conjuntos de datos para analizar datos ómicos combinados. Otra parte relevante del proyecto se ha dedicado a armonizar los conjuntos de datos para proceder a su comparación. El software y los protocolos creados se han puesto a disposición de la comunidad científica. Los resultados de la labor inicial realizada han dado lugar a métodos con los que predecir la salud metabólica y la composición del organismo en función de perfiles genómicos y metabolómicos. Esta investigación generará en un futuro predicciones sanitarias de mayor calidad a partir de datos ómicos y mejorará la salud metabólica de la población.

Palabras clave

Metabólico, salud, conjuntos de datos, enfermedades metabólicas, ómica, metaboloma

Descubra otros artículos del mismo campo de aplicación