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我们的产品覆盖了化学信息学,生物信息学,以及实验室信息管理
针对您的研究需求

我们为您选择最适合您的产品
上传时间:2017-01-12 15:20:31
DNA-Seq 数据分析

目标区段重测序

 导入目标区域的BED文件
 过滤掉目标区域外面的Reads
 评价目标重测序区段的有效性
 找到那些几个样本里覆盖率低的目标区域
 在目标区段中检测SNP以及其他变异



质量控制管理: library QC

 多项质量控制内容包括比对前QC,比对后QC,illumina测序平台QC,建库QC
 对每例样本自动生成QC文件
 以PDF格式导出QC报告



质量控制管理:目标序列捕获测序QC

 有效的分析靶向序列捕获测序实验数据
 目标区段范围内的质量控制
 评估各个测序样本在目标区段的reads覆盖情况



全基因组测序

 可以在您的台上电脑上进行人类或者其它物种的全基因组分析
 通用的台式电脑就可以进行分析,推荐的基本配置可为4GB RAM,4核,2TB的硬盘空间



局部重新比对

 将比对到indel附近的reads进行局部重新比对
 将indel附近的比对错误率降到最低



碱基质量分数再校准

 reads的碱基质量值进行重新校正,降低错误率和系统误差
 通过每个测序循环的数据以及按错配类型来校准质量分数
 使reads中碱基的质量值能够更加接近真实的与参考基因组之间错配的概率



工作流的执行

 分析的工作流可以包含过滤,局部重新比对,碱基质量重新校正以及SNP的查找
 工作流支持原始的比对以及直接导入第三方产生的比对后结果
 工作流可以定制



变异的检测

 SNP检测的算法以检测到SNPs,MNPs,以及小的InDels
 在每个样本上可视化变异的详细信息以及dnSNP的注释
 支持VCF以及VAL导入



变异可视化

 可以拖拽SNP的结果到基因组浏览器上可视化
 可以可视化SNPs,MNPs以及InDels以及覆盖度,reads以及其他的注释



找到显著的SNP

 可以寻找正常-肿瘤,多组比较,低频度变异,稀有变异,以及体细胞变异
 通过直观的操作见面进行SNP的过滤



变异支持浏览

 引导式的可视化以验证查看每个单独的SNPs
 根据碱基质量或者mapping的质量显示不同的颜色
 对reads进行聚类以使强化变异的位置
 用链的信息注释聚类的结果



SNP效应分析

 对于检测到的转录本SNPs鉴定其效应
 分析各种不同的效应,包括非同义编码,剪切位点,终止子获得等
 可视化转录的氨基酸序列
 可以过滤感兴趣的效应
 用COSMIC等数据库对变异进行注释



发现有害变异

 基于dbNSFP上的非同义变异的功能注释过滤变异
 基于SIFT,Polyphen,LRT,以及Mutation Taster的预测分数找到有害的变异
 基于phyloP以及GERP++_RS的保守打分过滤
 基于千人基因组的等位基因频率过滤



结构变异分析

 基于配对末端的数据检测结构变异
 找出大的结构变异包括大的插入,缺失,倒置,以及易位
 用基因组浏览器进行结果确认



拷贝数变异分析

 基于正常样本查找实验样本拷贝数变异的区段
 在预处理阶段引入GC偏移修正值
 包含样本的染色体倍数和正常细胞的污染的估算



GO 分析与通路分析

 GO富集分析用以检测富集基因的Ontology条目
 Single Experiment Analysis (SEA)单实验分析
 Multi-Omic Pathway Analysis (MOA)多实验多组学分析
 应用wiki pathways,Biocyc pathways,或者BioPax pathways,或者用自然语言处理从Pubmed的摘要等进行相互作用网络分析。