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 生物信息学服务

芯片与测序结果的生物信息解码对于研究的深入至关重要。为了便于客户的研究,我们提供了人性化的后续生物信息学服务,不仅提供一目了然的芯片与测序实验报告,同时提供高质量的生物信息服务。
 
1.实验报告
 
    我们的实验报告,内容涵盖了芯片的原始数据和芯片图像。原始数据包含了各种格式的文件,包含了客户所需要的全部信息。所提供的芯片图像,便于客户查看芯片的各个细节和结果。
 
1) 芯片与测序的原始数据
包括原始的.EXP、.DAT、.CEL 及report 文件。
 
2) 芯片与测序图像
由该图像,客户可方便的查看芯片各个部分的细节,了解芯片杂交,洗脱,扫描过程的效果。
 
3) 各种分析结果
以文本文件格式提供给客户所有样品SNP位点的基因分型(Genotype Call)和置信度评分(Confidence Score)等。
Ø Genotyping Console软件给出的质控报告
 
Ø 样品SNP call结果总表
 
 
 
Ø 连锁不平衡性分析
 
 
Ø 人群分层分析
 
Ø 阳性位点深度过滤
 
 
Ø 单点关联分析
 
 
Ø 精确定位分析
 
 
Ø LncRNA芯片结果热图分析
 
Ø LncRNA芯片结果火山图分析
              
 
Ø lncRNA与mRNA共表达网络分析
 
Ø miRNA测序结果分析应用
 
 
2. 生物信息服务  
 
    我们还可根据客户需要提供相应的生物信息学分析服务。对于从基因芯片或二代测序得到的实验数据,我们提供专业分析服务。
 
Ø 基因功能分类注释:针对差异基因进行生物学功能分类,采用GO数据库中的功能聚类注释结果,并统计P-value值。
Ø 代谢通路分析(Pathway分析):建立信号通路和生物功能网络,将差异基因与相关信号通路整合和比较,根据统计检验方法(P-value)筛选出显著差异的代谢通路。
Ø 转录因子分析(TF分析):利用相关转录因子数据库,针对每个转录因子分析其在差异基因中的分布情况。统计寻找有差异的转录因子。
Ø 基因网络构建:采用贝叶斯方法,对表达数据进行机器学习,构建差异基因间的动态网络。
Ø 网络构建:利用文本挖掘、同源预测、PPI和基因融合等,进行网络构建。
Ø 疾病分型:主要是针对复杂疾病,采用芯片数据对这些疾病的子类进行区分定型。
Ø 聚类分析:主要是进行芯片间及差异表达基因间的双向聚类,对新基因进行功能预测,分类。聚类方法有层次聚类,K-means聚类及SOM等。
Ø 针对客户研究特点,设计并提供个性化分析服务。

 

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