El surgimiento de técnicas modernas de perfilación de expresión génica, como RNA-Seq, ha generado una gran cantidad de conjuntos de datos de alta calidad que abarcan todos los campos de la investigación biológica actual. Los grandes conjuntos de datos y las aplicaciones en constante expansión para las cuales pueden ser utilizados, como la investigación del empalme alternativo y otros, han creado nuevos desafíos para la gestión, exploración, análisis y visualización de datos. Aunque ha surgido una amplia variedad de paquetes de software para el análisis de datos de RNA-Seq, tanto de código abierto como comerciales, la mayoría no abordan simultáneamente los desafíos mencionados, ya que carecen de funcionalidades evidentes, como la estimación de la abundancia de RNA sobre regiones genómicas de interés no anotadas en tiempo real. Hemos desarrollado SeqCVIBE, una aplicación web R Shiny para la exploración interactiva, análisis, visualización y navegación genómica de grandes conjuntos de datos de RNA-Seq. SeqCVIBE permite múltiples visualizaciones y cálculos sobre la marcha, como análisis de expresión diferencial, promediando señales genómicas sobre regiones específicas del genoma y calculando abundancias de RNA sobre regiones personalizadas, potencialmente no anotadas, como los nuevos ARN largos no codificantes. Además, SeqCVIBE incluye una base de datos para datos preanalizados, donde los usuarios pueden navegar y explorar resultados, así como realizar una variedad de análisis básicos sobre la marcha y exportar los resultados. Finalmente, demostramos el valor de SeqCVIBE en la elucidación de la interacción de un nuevo lincRNA, WiNTRLINC1, y la señalización de Wnt en el cáncer de colon.