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- 2025年12月29日
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芯片数据成文服务
芯片数据成文服务
芯片作为高通量筛选技术越来越受到科研人员的欢迎，可以在短时间内帮助研究人员找到研究方向。芯片能帮研究人员迅速筛选到"candidate gene"，从而进行下一步的功能研究或biomarker筛选。 目前市场上的商业化芯片包括基因芯片、microRNA芯片、lncRNA芯片、DNA甲基化芯片、SNP芯片、chip-on-chip芯片等。随着芯片技术的发展，芯片种类越来越多，芯片密度也日益提高，这些在给研究者的科研工作带来极大便利的同时，也给研究者带来了"幸福"的烦恼。因为面对芯片实验产生海量的数据，研究者大多时候是觉得无丛下手。解析芯片数据需要具有专业知识的技术人员与生物信息分析人员合作，才能从数据中挖掘到与本研究相关的目的基因。
本公司具有生物医学背景的技术人员及生物信息分析人员，可以根据客户的研究背景及实验设计，为客户挖掘各种芯片数据并将芯片结果展示在文章中。
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文献和实验pianpianqiwu812 求助各位老师，近期我做了6张miRNA芯片，实验组3张，对照组3张，公司给我的数据只有相对值，没有P值。原因是芯片数量少，不需要做统计学分析。这种说法是否对？还有就是在计算差异倍数时是用实验组相对值分别除以对照组的相对值，倍数在2倍以上的入选。这样计算是否对，还是倍数计算也是要有相关软件的？我在这方面真是只菜鸟，不懂的很多，公司说的我感到有些可疑。:( zhujoker 这个你在做的时候就应该
上周的文章《课题不知道做哪个方向？ 学会这个，妥妥的》中不少人提出，芯片数据哪里来？怎么找呢？那么今天就来给大家揭晓这个问题的答案。 这里要提到全国最大的两个基因芯片公共数据，一个是 NCBI 的 Gene Expression Omnibus，简称 GEO，一个是 EBI（欧洲生物信息研究所）的 Array Expression 数据库。今天重点介绍 GEO。 图一：GEO 数据库 图二：Array Express GEO
刚才在网上看到的，不知道是不是有人发过了。 网址：http://www.csc.fi/oppaat/siru/ 下载地址：http://www.csc.fi/oppaat/siru/siruwww.pdf 分部分下载地址： Part I http://www.csc.fi/oppaat/siru/sirupartI.pdf PartII http://www.csc.fi/oppaat/siru/sirupartII.pdf PartIII http://www
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