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高通量測序
常規組學及多組學聯合分析
來源: | 作者:geneseed | 發布時間: 2020-09-24 | 411 次瀏覽 | 分享到:

生物信息學分析服務

常規組學及多組學聯合分析

常規組學分析:將常規的生物信息學分析內容進行組合使之標準化、模塊化,簡化了生物信息學分析的步驟,降低了分析的復雜度。包括mRNAlncRNAmiRNAcircRNA標準分析、表達譜芯片標準分析、miRNA芯片標準分析、甲基化芯片標準分析、全基因組測序標準分析、全外顯子組測序標準分析。

多組學分析:多組學分析是癌癥研究的重要手段,整合DNARNA等不同層面的數據分析,可以更加全面的了解腫瘤進化過程中的分子特征,為研究其調控機制提供綜合解決方案。

 

circRNA定制化分析及繪圖

吉賽生物生信部聯合多倫多大學創建了專門的circBank數據庫,為circRNA研究者提供最全面的人類circRNA注釋、circRNA-miRNA調控、翻譯潛能預測、疾病突變位點、m6A修飾和circRNA結構可視化等信息。依托前期circRNA大數據積累,可協助客戶完成circRNA測序數據重分析,ceRNA調控網絡、RBP結合預測、翻譯潛能和高級結構預測等個性化定制生信服務。


circbank數據庫主要包含以下幾方面功能
        1 circRNA基因全新命名
        2 circRNA基因基本特征注釋信息
        3 circRNA序列檢索提取功能
        4 circRNA結合miRNA預測
        5 circRNA翻譯蛋白潛能的預測評估
        6 circRNA基因序列保守性分析結果
        7 circRNA轉錄后修飾信息


 

 

生物醫學大數據挖掘分析

    隨著高通量測序技術的迅猛發展,各種生物醫學數據庫應運而生,大數據挖掘技術已成為生物醫學領域中最新最重要驅動力之一。GEO是當今最大、最全的公共基因數據資源庫,包括基因的表達、突變、修飾等信息,涵蓋幾乎所有的疾病,且單個實驗檢測樣品數目較多。TCGA數據庫包含11,000個病人的33種腫瘤的7個不同層面的基因數據(包括基因表達、CNVSNPDNA甲基化,miRNA,外顯子組等)和臨床數據,旨在解析癌癥發生的分子機制、腫瘤的亞型和治療靶點等,也可佐證實驗數據和提供新的研究思路,因此近年來基于GEOTCGA數據發表的文章指數級增長。

我們融合數據挖掘技術、生物信息學和醫學統計學,挖掘公共數據庫并提取有價值的信息,加速您的科研進度。

 

1公共數據挖掘

根據客戶需求,挖掘TCGAGEOSRA等公共數據庫蘊含的多層面的疾病數據,提供差異篩選、功能富集、靶基因預測、網絡分析、生存分析、分子標志物分析等多種生物信息學分析內容。

2 免疫浸潤分析

免疫浸潤分析可在轉錄組表達水平反映各樣本的免疫活性狀況,揭示組織細胞的免疫微環境。腫瘤具有很強的異質性,同一腫瘤在不同個體之間具有不同的免疫活性,而具有相似免疫活性狀況的樣本則可能處于相同的免疫微環境,免疫浸潤分析是腫瘤微環境分析的強有力手段。

3預后分子分型

通過分析癌癥等疾病樣本中的基因信息(表達、甲基化等)以及臨床信息,使用多種分類器挖掘預后相關標志物,為疾病的預后提供有效的預測模型。

4藥物靶點預測

根據用藥前后基因調控網絡的變化情況,找出潛在的藥物靶點,從而揭示藥物作用的機制。

5生物標記物分析

通過分析癌癥等疾病和正常樣本的基因信息(表達、甲基化等),使用分子建模的方法,發現早期診斷標志物。

 

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