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上海英拜生物科技有限公司
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表达谱芯片数据分析,microRNA芯片数据分析,LncRNA芯片数据分析,DNA甲基化芯片数据分析,SNP芯片数据分析,RNA-seq数据分析,microRNA-seq数据分析)
本公司具体经验丰富的生物信息学分析人员,可为客户提供芯片(基因表达谱芯片,mciroRNA芯片,长链非编码芯片,DNA甲化芯片,chip-on-chip, microRNA-Seq,RNA-Seq数据深入挖掘分析)。
1、mRNA表达谱芯片分析项目
a)针对单组样本时间序列实验设计的数据分析包括基因聚类分析、共表达分析。
b)针对两组样本时间序列实验设计的数据分析包括差异时间表达模式基因筛选。共表达网络分析包括共表达网络构建、子网络聚类、子网络GO和KEGG Pathway的富积分析。
d)转录调控网络分析包括转录因子与靶标基因调控网络构建、差异基因在网络中的映射展示。
e)差异表达基因与microRNA关联分析包括预测microRNA的靶标基因、寻找靶标基因与差异表达基因相关关联的microRNA。
2、microRNA表达谱芯片分析项目
a)差异表达microRNA的筛选和聚类分析
b)microRNA靶基因预测
c)microRNA与靶标基因的调控网络构建
d)microRNA与编码蛋白基因共转录预测
e)microRNA与GO的调控网络构建
f)microRNA与KEGG Pathway的调控网络构建
g)microRNA甲基化位点预测
h)microRNA转录因子结合位点预测
i)microRNA与转录因子相互调控网络构建
j)转录因子与microRNA靶标基因调控网络构建
k)microRNA 、转录因子与靶标基因三者复杂调控网络构建
3、长链非编码表达谱芯片分析项目
①共表达网路构建
计算LncRNA与mRNA表达相关性,根据设定的域值筛选lncRNA与mRNA关系对,构建LncRNA与mRNA共表达网络。
②lncRNA靶基因预测
基于lncRNA与mRNA表达相关性以及lncRNA与mRNA基因组位置近邻关系,得到lncRNA的潜在靶标基因。
③lncRNA靶基因GO-Analysis基因功能显著性分析
结合基因功能数据库,并且通过分布统计计算,对差异表达的lncRNA靶标基因进行功能注释以及功能富集分析,可以快速准确发现目标基因群的核心功能。
④lncRNA靶基因Pathway-Analysis信号通路显著性分析
结合KEGG数据库,对差异表达的lncRNA靶标基因信号通路显著性分析,从而找到研究中发生显著变化的信号通路。
⑤局部共表达网络构建
研究lncRNA与mRNA的共表达网络的拓扑学特性,基于度筛选网络拓扑上重要的lncRNA,这些lncRNA极有可能是与研究背景相关的lncRNA,如下是重要lncRNA与mRNA的局部共表达子网络
⑥目的基因共表达网络构建
客户提供研究背景相关一组基因,根据表达相关性找出与这组基因相关的lncRNA,从而构建出感兴趣的共表达网络。
⑦差异lncRNA调控分析
LncRNA的分布特异性与时空特异性表明lncRNA转录过程也是受到严格调控的。通过提取差异lncRNA转录启位点上游4kb,下游1kb的区域,进行转录因子结合位点及CpG岛预测,从而发现可能调控LncRNA转录因子及可能的甲基化位点。
4、mRNA和microRNA表达谱芯片整合分析
a)利用Multi-Class Dif (RVM-F test)统计检验筛选差异表达microRNA、mRNA
b)利用TargetScan等软件预测差异表达microRNA的靶标基因
c)利用DAVID软件对差异表达microRNA的靶标基因进行GO功能集和KEGG Pathway的功能富积分析,筛选具有显著GO功能集和KEGG Pathway的功能富积的靶标基因,筛选靶标基因与其microRNA表达显著负相关性,最后构建microRNA-Gene调控网络。
d)利用结合转录因子与DNA结合位点的序列特征和转录因子与microRNA表达相关性的显著性方法构建转录因子与microRNA的调控关系网络,筛选重要转录因子(网络度大于等于10)。构建TF-microRNA-Gene的调控网络
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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
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
今天给大家介绍一种简单快速的基因芯片数据分析网站GCBI 基因云平台(www.gcbi.com.cn),可以让科研人员及医生低门槛并且快速的使用生物信息学进行基因相关的研究。 分析思路 先以表达谱数据为例介绍基本的分析思路: 1. 差异基因筛选: 对实验组和对照组进行差异基因筛选,筛选出与实验因素(可以是疾病、干扰或过表达等)相关的差异表达基因。 2. 差异基因功能与通路分析: 对差异基因基于 GeneOntology 和 KEGG 数据库进行显著
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DNA甲基化芯片数据分析.doc 附 (下载 38 次)
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