En SINAE para el diseño y análisis de datos contamos con la tecnología de los Microarrays. Los Microarrays o chips son plataformas sólidas para analizar la expresión diferencial de genes y la evaluación de pérdidas o ganancias de ADN. Su funcionamiento consiste, básicamente, en medir el nivel de hibridación entre una sonda específica y la molécula (gen) diana, generalmente mediante fluorescencia y a través de un análisis de imagen. Esto indica el nivel de expresión del gen.
En el caso de los estudios de expresión génica, genómica funcional o transcriptómica existen una gran cantidad de microarrays disponibles que se pueden separar en dos categorías: microarrays de ADNc y microarrays de oligonucleótidos sintéticos de alta densidad. Los arrays de ADNc permiten comparar dos muestras en un mismo microarray debido al uso de dos colores; mientras los microarrays de oligonucleótidos comerciales tienen una mayor especificidad de hibridación.
Existen distintas compañías que desarrollan microarrays de ADN:
- Affymetrix
- Agilent Technologies
- CombiMatrix
- Eppendorf
- Febit
- GE Healthcare (antes Amersham plc)
- GenePix
- Illumina
- Nanogen
- Nimblegen Systems
- Ocimum Biosolutions (adquirida por MWG Biotech)
- Roche Diagnostics
En SINAE somos expertos en el diseño de estudios y análisis por medio de microarrays. SINAE ofrece distintos servicios para este tipo de proyectos en los que se realiza o se pretende llevar a cabo un análisis de expresión génica por medio de microarray:
- El diseño experimental del estudio.
- La determinación del número de muestras necesario.
- El asesoramiento sobre la recolección y el tratamiento de muestras, ARN y/o ADN para el análisis de expresión.
- El establecimiento del número de replicados adecuado para obtener resultados estadísticamente significativos.
- La elección de la plataforma adecuada al diseño de estudio.
- Los análisis de los datos obtenidos tras el análisis de expresión.
- La validación de los resultados por medio de otras técnicas.
- Control de calidad de los datos
- Procesado
- Normalización
- Análisis explicatorio Multivariante: Clutering y PCA (Análisis de Componentes Principales)
- Análisis Estadísticos (paramétricos, no paramétricos, Bayesianos)
- Expresión diferencial de genes
- Análisis de Enriquecimiento Funcional (Gene Ontology, KEET y rutas de señalización
- Redes de Genes y proteínas