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上传时间:2017-01-12 15:18:39
RNA-Seq 数据分析

用Strand NGS进行比对

 与转录组以及全基因组的比对来确保检测到新的可变剪切与新的基因
 可以处理各种长度以及各种文库构建的reads
 可以对gap和错配的个数进行自定义
 对截掉接头、低质量、设置过滤库来过滤reads进行参数设定



定量分析以及标准化

 计算基因,外显子以及转录水平的表达值
 合理地处理部分重叠的读取以及多重mapping读取
 用DESeq,TMM, Quantile,RPKM等方法进行归一化处理



差异表达

 在不同的实验条件下通过t-Test,Mann-Whitney,n-wayANOVA的方法找差异表达的基因
 用BenjaminiHochberg等方法进行多重校正测试
 P-Value,校正p-Value以及Fold Change计算和可视化



差异剪切

 用EM算法去卷积化从基因数计算转录本的数
 找到差异剪切的基因
 可视化基因视图



发现全新的区域

 找到已知基因的新外显子,新基因以及新的剪接点
 新基因的差异表达分析以及新的外显子对差异剪接的贡献的分析
 用保守打分对新的区域排序



转录本变异的检测

 SNP, MNP, 以及InDel (DIP)检测
 用dbSNP数据库注释来识别已知的新的突变
 预测转录本上类似非同义编码区等等区域的效应
 通过直观的操作界面进行SNP显著性分析



基因融合

 基因融合从配对的以及剪切的reads进行判断
 通过旁系同源注释基因融合以及通过假基因来过滤掉假阳性



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/Biocyc/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



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