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- 生物信息学是一门正在迅速兴起的交叉学科，它综合运用生物学、医学、药学、统计学、计算机科学等多种学科的各种工具和方法，来挖掘和阐释大量生物数据所包含的生物学意义。 博翀生物拥有专业的技术团队和多年的服务经验，可为您提供专业可靠有深度的蛋白质组学生物信息学服务
- 2026年01月06日
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生物信息学服务
蛋白互作网络（protein protein interaction network，PPI network）分析有助于从系统的角度研究疾病分子机制、发现新药靶点等等。由单个蛋白通过彼此之间的相互作用构成，分析大量蛋白在生物系统中的相互作用关系，揭示生物系统中蛋白质的工作原理、疾病状态下生物信号和能量物质代谢的反应机制及对未知蛋白进行功能预测。
GO分析
GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述，通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能、途径或者细胞定位。在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成，获得相对于本底参照显著富集的功能类别,通过该项分析可以找出在统计上显著富集的蛋白或者基因。
Pathway分析
通过差异基因的Pathway 分析，可以找到富集差异基因的Pathway 条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关，能直观地展示出某些基因在通路图中的变化关系，便于了解某一同路中基因的可能的相互作用关系。
IPA分析
Ingenuity Pathway Analysis (IPA®)是一款基于云计算的图形化界面生物信息学软件。IPA分析适用于基因表达、miRNA和SNP微阵列及代谢组学、蛋白质组学等数据的分析、整合和理解。能从生物学通路角度挖掘实验数据中隐藏的生物学意义，揭秘实验数据价值。
预测模型
通过人工神经网络、随机森林、逻辑回归等机器学习算法建立具有疾病预测能力的区分标志物，用于临床早期诊断或识别。
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文献和实验人类基因组研究已进入一个重要时期，2000年将获得人类基因组的全部序列，这是基因组研究的转折点和关键时刻，意味着人类基因组的研究将全面进入信息提取和数据分析阶段，即生物信息学发挥重要作用的阶段。到1999年12月15日发布的第115版为止，GenBank中的DNA碱基数目已达46亿5千万，DNA序列数目达到535万；其中EST序列超过339万条； UniGene的数目已达到7万个；已有25个模式生物的完整基因组被测序完成，另外的70个模式生物基因组正在测序当中；到2000年1月28日为止，人类基因组已有16
Sequence - Evolution - Function Computational Approaches in Comparative Genomics by Eugene V. Koonin National Center for Biotechnology Information, Bethesda, MD, USA Michael Y
生物学与信息科学是当今世界上发展最迅速、影响最大的两门科学。而这两门科学的交叉融合形成了广义的生物信息学，正以崭新的理念吸引着科学家的注意。生物信息学(Bioinformatics)是生命科学领域中的新兴学科，面对人类基因组计划所产生的庞大的分子生物学信息，生物信息学的重要性将越来越突出，它无疑将会为生命科学的研究带来革命性的变革。 生命现象是在信息控制下不同层次上的物质
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