生物信息学服务

IPA软件 个性化分析

IPA软件 个性化分析 1. 功能全面准确 IPA分析内容包括：功能、疾病相关性分析，生物学下游效应分析，经典通路相关性分析，通路活性效应预测，转录调控分析，转录因子互作分析，非经典信号通路预测，相互作用网络分析，生物标志物筛选，多组学/多时间点/多剂量差异效应分析，功能、疾病背景

￥1500-2500

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IPA软件 个性化分析

IPA软件特色 1. 功能全面准确 IPA分析内容包括：功能、疾病相关性分析，生物学下游效应分析，经典通路相关性分析，通路活性效应预测，转录调控分析，转录因子互作分析，非经典信号通路预测，相互作用网络分析，生物标志物筛选，多组学/多时间点/多剂量差异效应分析，功能、疾病背景分子查询

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LC-MS/MS非靶向代谢组学技术服务

密切相关。 目前，基于液相-质谱质联用技术（LC–MS/MS）的非靶向脂质组学方法能够对生物样品中的超过35类脂质分子进行高覆盖率和高准确度的检测；如果在样本中添加同位素内标脂质标准品，可同时对其中的约30类脂质分子进行绝对定量分析。通过后续的生物信息学数据分析，从脂质角度系统地阐

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代谢组学检测以及分析服务

密切相关。 目前，基于液相-质谱质联用技术（LC–MS/MS）的非靶向脂质组学方法能够对生物样品中的超过35类脂质分子进行高覆盖率和高准确度的检测；如果在样本中添加同位素内标脂质标准品，可同时对其中的约30类脂质分子进行绝对定量分析。通过后续的生物信息学数据分析，从脂质角度系统地阐

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基于机器学习算法的多组学疾病诊断/肿瘤预后预测模型

基于机器学习算法的多组学疾病诊断/肿瘤预后预测模型 1 分析目的 构建合适的机器学习模型，对样本是否为疾病样本进行预测，或预测肿瘤病人的预后信息（1/3/5年生存率） 2 数据来源 基因表达谱、拷贝数变异数据、甲基化数据、转录调控数据等多组学数据 3 分析方法 将多个组学数据的公共

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结肠癌免疫相关建模分析

结肠癌免疫相关建模分析 1 背景介绍 结肠癌（COAD）是第三大常见癌症，发病率和死亡率不断增加全球[21]。尽管个性化精准治疗取得了重大进展，但其转移率很高，这种肿瘤的侵袭能力一直是降低死亡率的瓶颈，使其5年生存率保持在12％以下[22]。有报道结肠癌预后主要取决于临床病理特征和

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股骨头坏死ceRNA分析

股骨头坏死ceRNA分析 1 背景介绍 非编码RNA（ncRNA）的生物学功能已在许多人类疾病中得到广泛研究。在股骨头坏死（Necrosis of Femoral Head，NFH)的相关研究中，已有文献表明lncRNA与miRNA的重要作用，例如非编码基因HOTAIR通过抑制mi

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Cox多因素模型预测肿瘤预后

Cox多因素模型预测肿瘤预后 1 分析目的 利用生存分析结果中的预后相关临床表型以及基因表达等作为特征，构建cox多因素模型预测肿瘤病人的预后（1/3/5年生存率） 2 数据来源 TCGA/GEO数据库的临床数据（预后以及表型）、基因表达谱 3 分析方法 将数据集随机划分为训练集和

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全外显子组测序分析

技术概述 外显子占全基因组的1%-1.5%，该区域的变异与癌症、单基因遗传病、部分复杂疾病等密切相关。外显子捕获测序仅对外显子区域的序列进行测序，相对于基因组重测序成本较低，可以用很小的数据量获得大量有用信息，对研究基因的SNP、InDel等具有很大的优势。 WES结果可视化 图1

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mRNA转录组测序分析

技术概述 RNA测序不仅可以帮我们了解蛋白质编码基因在RNA水平的表达，还能研究参与基因表达调控的lncRNA,circRNA,miRNA等等。另外，RNA-seq数据不仅可以分析基因表达水平，还能用于分析可变剪切事件。 RNA-seq结果可视化 图1：基因表达差异基因分析 图2：

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数据挖掘之TCGA

：癌症病人按照TCGA的转录组数据进行聚类分析，聚类之前采用智预自主开发的特征值工程得到的量化指标。A，gap统计量确定聚类数目；B，k均值聚类将病人分为四大类。 图2：生存曲线分析 图3：突变类型分析 图4：top突变可视化 图5：免疫细胞浸润可视化 选择您感兴趣的数据集，定制您

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数据分析之单细胞

技术概述 近年来，单细胞技术被广泛应用于癌症研究和发育生物学研究，产生了大量有关疾病和正常组织的单细胞数据集。您可以选择您感兴趣的数据集，定制您感兴趣的研究问题，我们为您提供个性化数据挖掘。 细胞相互作用分析 图1：可视化感兴趣的信号通路及受体-配体互作 图2：Circular p

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中药非靶标代谢组学

中药非靶标代谢组学产品简介 中药是中华民族的瑰宝,是数千年临床经验的积淀与科学技术的结晶。中药产业是我国医药卫生领域的重要产业，对提高我国广大人民的健康水平做出了重大贡献，在国际上的地位也在不断提高。代谢组学强调把人或动物作为一个整体去研究，同时在方法学上具有无创伤、动态、接近生理

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肠道菌群非靶标代谢组学

人体内肠道微生物数量高达100万亿个,接近自身细胞总量的10倍,是人体的“第二基因组”，也被称为“人体另一个器官”。大量研究表明肠道菌群与糖尿病、肝脏疾病、心脑血管疾病、肾病、艾滋病、肿瘤等多种疾病密切相关，在人类健康和疾病中发挥着至关重要的作用。肠道菌群通过产生的代谢物对人体产

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中心碳代谢高通量靶标代谢组学

中心碳代谢(CCM)传统意义上包括糖酵解途径(EMP)、磷酸戊糖途径(PPP)以及三羧酸循环途径(TCA)。中心碳代谢是生物体所需能量的主要来源，并为体内其他代谢提供前体物质，且CCM中关键酶的酶活及蛋白表达水平具有遗传分辨性，类似于表型，可用于大致的种属分辨。鉴于CCM在所有生命

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神经递质高通量靶标代谢组学

酸碱、核苷酸类、受体等。 神经递质及其代谢产物广泛分布于中枢和外周神经系统，在维持各项生命活动中起着非常重要的作用。已经证实神经递质的失调或紊乱和多种神经疾病密切相关，如帕金森疾病(Parkinson's disease, PD)、焦虑、精神分裂、抑郁和阿尔兹海默病(Alzheim

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单细胞转录组测序数据分析

(A)尾巴的RNA分子（主要为mRNA）进行转录组全长扩增及高通量测序的一种高端技术，具体方法采用改进的Smart-seq2技术，能够满足高灵敏度、低偏好性的cDNA扩增，对转录本的整体覆盖情况进行了完善，实现了高水平的序列模板转换。在分析不同细胞间差异表达之外，还能深入检测到细胞

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bulk转录组测序数据分析

转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，主要包括 mRNA和非编码RNA 。转录组研究是基因功能及结构研究的基础和出发点，通过新一代高通量测序，能够全面快速地获得某一物种特定组织或器官在某一状态下的几乎所有转录本序列信息，从整体水平研究基因功能

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靶向测序及全外显子测序数据分析

基因组测序分为三大类： （1）全基因组测序（whole-genome sequencing，简称WGS）：顾名思义就是对整个基因组的所有碱基进行测序，以获得整个基因组的序列，主要应用有基因组组装、各类基因组变异鉴定，包括结构变异等。 （2）全外显子测序（whole-exome se

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甲基化850k芯片数据分析

芯片巨大成功的基础上，推出了新一代的DNA甲基化芯片。在数据上既包含了原450K芯片91%的位点，以充分利用原有450K珍贵数据，又增加了413,745个位点（总共853,307个CpG位点）。850K芯片全面覆盖基因启动子区、基因编码区、CpG岛以及ENCODE及FANTOM5计

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