Solutions Sur-Mesure pour vos Projets de Recherche
Basé à Lyon, AltraBio combine 20 ans d’expertise en bioinformatique, biostatistique et biologie pour analyser vos données omiques (transcriptomique, protéomique, épigénomique, etc.). Notre approche collaborative garantit des résultats alignés avec vos objectifs de recherche, qu’il s’agisse de découvrir des biomarqueurs, de décrypter des mécanismes biologiques ou d’intégrer des données multi-omiques.
Expertise en Biostatistique et Bioinformatique pour l’Analyse de Données Omiques
Nous évaluons la qualité des données (RNA-Seq, protéomique, etc.) et leur cohérence avec le design expérimental. Nous traitons les valeurs aberrantes et les effets non liés au design, garantissant ainsi la pertinence de l’analyse.
Les designs expérimentaux impliquent souvent plusieurs facteurs tels que le donneur, le type cellulaire, le traitement, la dose et les points temporels. Pour répondre aux questions biologiques de l’étude, notre équipe identifie le modèle statistique optimal pour vos données (ex : corrections d’effets de lot, analyse multi-facteurs).
Spécialisés dans l’intégration de différents types de données (transcriptomiques, cytométrie, données médicales, etc.), nous utilisons l’IA pour identifier des biomarqueurs ou des signatures moléculaires.
Nos Expertises par Type de Données Omiques
L’analyse transcriptomique permet d’étudier l’ensemble des ARN d’une cellule, révélant quels gènes sont actifs et à quel niveau. AltraBio utilise cette approche pour identifier des biomarqueurs et décrypter les mécanismes de régulation génique, notamment via des techniques comme le RNA-Seq, le single-cell et la transcriptomique spatiale.
Prestation complémentaire : Partenariat avec plateformes externes pour génération de données NGS (RNA-Seq, single-cell, spatiale).
L’analyse protéomique quantifie les protéines et leurs modifications, offrant une vue complémentaire aux données transcriptomiques. Notre expertise permet d’identifier des cibles thérapeutiques et de valider des biomarqueurs protéiques avec précision.
L’analyse génomique explore les variations génétiques (SNPs, mutations) et leur association avec des phénotypes ou maladies.
Prestation complémentaire : Partenariat avec plateformes externes pour génération de données NGS.
L’épigénomique étudie les modifications de l’ADN (méthylation, chromatine) qui régulent l’expression des gènes sans altérer la séquence. Notre équipe utilise ces analyses pour comprendre des mécanismes comme le vieillissement ou la réponse aux traitements.
Prestation complémentaire : Partenariat avec plateformes externes pour génération de données NGS.
L’intégration multi-omique combine plusieurs types de données (transcriptomique, protéomique, etc.) pour une compréhension systémique des mécanismes biologiques. Nous croisons ces données pour identifier des signatures moléculaires uniques.”
Expertise en Biologie
Nous analysons vos données omiques (transcriptomique, épigénomique, protéomique,…) dans leur contexte biologique pour extraire des insights actionnables.
Nous allons au-delà des listes de molécules et de voies biologiques : nous intégrons les connaissances biologiques disponibles dans la littérature scientifique et les bases de données afin de comprendre les mécanismes biologiques en jeu et formuler de nouvelles hypothèses à valider.
Rapports et Outils
Nos rapports, adaptés aux chercheurs et industriels, incluent des visualisations (volcano plots, heat maps) et des recommandations claires.
Chaque étude se concrétise par une réunion afin de clarifier les approches méthodologiques choisies et les résultats obtenus, assurant une compréhension optimale des résultats obtenus.
Les résultats des analyses statistiques sont également accessibles via l’interface web WikiBioPath. Cette plateforme offre à nos clients un ensemble d’outils de visualisation et d’analyse pour continuer à explorer leurs données. Ils peuvent facilement visualiser des volcano plots, générer de nouvelles heat maps, effectuer des PCA et réaliser des analyses d’enrichissement sur des sélections de gènes.
Découvrez WikiBioPath.
Pourquoi choisir AltraBio ?
« Even in the age of generative AI, Altrabio’s two decades of expertise in maths, stats, biology, and medical science remain invaluable. They don’t just talk, they do. No flashy marketing, no inflated costs, just solid, thoughtful work from study design to actionable insights. A trusted partner, for twenty years, in a world full of noise. Highly recommend working with them to make real sense of your complex biomedical and omics data. »
Découvrez comment nos solutions sur mesure en analyse de données omiques peuvent accélérer vos projets de R&D.
Nos Publications
Découvrez nos publications sur l’analyse de données omiques, reconnues par la communauté scientifique.
2026
Elliott, Tamara; Wang, Ziyin; Bonduelle, Olivia; Evans, Abbey; Day, Suzanne; McFarlane, Leon R.; de Bernard, Simon; Alves, Karine; Nourikyan, Julien; Wokam, Michele; Pollock, Katrina; Cheeseman, Hannah M.; Combadiere, Behazine; Shattock, Robin J.; Tregoning, John S.
Systems vaccinology analysis of saRNA immunization identifies an acute innate immune signature correlated with adaptive immunity Article de journal
Dans: Molecular Therapy Advances, vol. 34, no. 1, 2026, ISSN: 3117-387X.
@article{Elliott2026,
title = {Systems vaccinology analysis of saRNA immunization identifies an acute innate immune signature correlated with adaptive immunity},
author = {Tamara Elliott and Ziyin Wang and Olivia Bonduelle and Abbey Evans and Suzanne Day and Leon R. McFarlane and Simon de Bernard and Karine Alves and Julien Nourikyan and Michele Wokam and Katrina Pollock and Hannah M. Cheeseman and Behazine Combadiere and Robin J. Shattock and John S. Tregoning},
doi = {10.1016/j.omta.2026.201706},
issn = {3117-387X},
year = {2026},
date = {2026-03-12},
urldate = {2026-03-12},
journal = {Molecular Therapy Advances},
volume = {34},
number = {1},
publisher = {Elsevier BV},
abstract = {Self-amplifying ribonucleic acid (saRNA) vaccines are a next-generation RNA vaccine platform with great potential. Systems vaccinology provides a potent tool to interrogate vaccine-induced responses in volunteers and to dissect the mechanisms by which vaccines elicit a protective immune response or cause reactogenicity. In the current study, we performed transcriptomic analysis on blood samples collected from volunteers vaccinated as part of a phase I study of an saRNA vaccine expressing the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) spike antigen. We observed significant gene over-expression following both the prime and boost vaccinations. Over-expressed genes were predominantly associated with type I interferon signaling pathways and innate immune cell recruitment. This transcriptomic signature was reflected by an increase in cytokines in the plasma at the same time points and a significant increase in monocytes in the blood, both of which correlated with the antibody response to the vaccine. When individuals were segregated by the degree of reactogenicity, we also detected differences in gene expression related to immune responses. Overall, results show that saRNA induces a potent, acute inflammatory response with similarities to other RNA vaccines, and it will be important to further dissect the role of the over-expressed genes in immunogenicity and reactogenicity.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
2025
Ribeiro, Sara; Alves, Karine; Nourikyan, Julien; Lavergne, Jean-Pierre; de Bernard, Simon; Buffat, Laurent
Identifying potential novel widespread determinants of bacterial pathogenicity using phylogenetic-based orthology analysis Article de journal
Dans: Front. Microbiol., vol. 16, 2025, ISSN: 1664-302X.
@article{Ribeiro2025,
title = {Identifying potential novel widespread determinants of bacterial pathogenicity using phylogenetic-based orthology analysis},
author = {Sara Ribeiro and Karine Alves and Julien Nourikyan and Jean-Pierre Lavergne and Simon de Bernard and Laurent Buffat},
doi = {10.3389/fmicb.2025.1494490},
issn = {1664-302X},
year = {2025},
date = {2025-05-01},
urldate = {2025-05-01},
journal = {Front. Microbiol.},
volume = {16},
publisher = {Frontiers Media SA},
abstract = {<jats:sec><jats:title>Introduction</jats:title><jats:p>The global rise in antibiotic resistance and emergence of new bacterial pathogens pose a significant threat to public health. Novel approaches to uncover potential novel diagnostic and therapeutic targets for these pathogens are needed.</jats:p></jats:sec><jats:sec><jats:title>Methods</jats:title><jats:p>In this study, we conducted a large-scale, phylogenetic-based orthology analysis (OA) to compare the proteomes of pathogenic to humans (HP) and non-pathogenic to humans (NHP) bacterial strains across 734 strains from 514 species and 91 families.</jats:p></jats:sec><jats:sec><jats:title>Results</jats:title><jats:p>Using a dedicated workflow, we identified 4,383 hierarchical orthologous groups (HOGs) significantly associated with the HP label, many of which are linked to critical factors such as stress tolerance, metabolic versatility, and antibiotic resistance. Both known virulence factors (VFs) and potential novel widespread pathogenicity determinants were uncovered, supported by both statistical testing and complementary protein domain analysis.</jats:p></jats:sec><jats:sec><jats:title>Discussion</jats:title><jats:p>By integrating curated strain-level pathogenicity annotations from BacSPaD with phylogeny-based OA, we introduce a novel approach and provide a novel resource for bacterial pathogenicity research.</jats:p></jats:sec>},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Bonduelle, Olivia; Delory, Tristan; Moscardini, Isabelle Franco; Ghidi, Marion; Bennacer, Selma; Wokam, Michele; Lenormand, Mathieu; Petrier, Melissa; Rogeaux, Olivier; de Bernard, Simon; Alves, Karine; Nourikyan, Julien; Lina, Bruno; Combadiere, Behazine; Janssen, Cécile
Boosting effect of high-dose influenza vaccination on innate immunity among elderly: a randomized-control trial Article de journal
Dans: JCI Insight, 2025, ISSN: 2379-3708.
@article{pmid40036077,
title = {Boosting effect of high-dose influenza vaccination on innate immunity among elderly: a randomized-control trial},
author = {Olivia Bonduelle and Tristan Delory and Isabelle Franco Moscardini and Marion Ghidi and Selma Bennacer and Michele Wokam and Mathieu Lenormand and Melissa Petrier and Olivier Rogeaux and Simon de Bernard and Karine Alves and Julien Nourikyan and Bruno Lina and Behazine Combadiere and Cécile Janssen},
doi = {10.1172/jci.insight.184128},
issn = {2379-3708},
year = {2025},
date = {2025-03-01},
urldate = {2025-03-01},
journal = {JCI Insight},
abstract = {BACKGROUND: The high-dose quadrivalent influenza vaccine (QIV-HD) showed superior efficacy against laboratory-confirmed illness than the standard-dose quadrivalent influenza vaccine (QIV-SD) in randomized-controlled trials with elderly. However, specific underlying mechanism remains unclear.nnMETHODS: This Phase-IV randomized control trial compared early innate responses induced by QIV-HD and QIV-SD in 59 subjects aged >65 years. Systemic innate cells and gene signatures at Day (D) 0 and D1, hemagglutinin inhibition antibody (HIA) titers at D0 and D21 post-vaccination were assessed.nnRESULTS: QIV-HD elicited robust humoral response with significantly higher antibody titers and seroconversion rates than QIV-SD. At D1 post-vaccination, QIV-HD recipients showed significant reduction in innate cells, including conventional dendritic cells and natural killer cells than QIV-SD, correlating with significantly increased HIA titers at D21. Blood transcriptomic analysis revealed greater amplitude of gene expression in QIV-HD arm, encompassing genes related to innate immune response, interferons, and antigen processing and presentation and correlated with humoral responses. Interestingly, comparative analysis with a literature dataset from young adults vaccinated with influenza standard-dose vaccine highlighted strong similarities in gene expression patterns and biological pathways with the elderly vaccinated with QIV-HD.nnCONCLUSION: QIV-HD induces higher HIA titers than QIV-SD, a youthful boost of the innate gene expression significantly associated with high HIA titers.nnTRIAL REGISTRATION: EudraCT Number: 2021-004573-32.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}