生物信息学服务

、ZINC、PDB等。 技术特点和优势。本服务采用了流行的USR算法，用于编码配体三维形状及快速匹配，允许跳出专利药物的化学结构空间。同时支持USRCAT算法，增强了药效功能团的识别与匹配。自主研发了两个算法的优化实现，从而加快筛选。 前瞻性应用案例。USR算法已在众多筛药实践中被

公司实力： Rapid Novor Inc是位于加拿大安大略省的一家专门从事抗体蛋白质测序技术的公司，是该领域的全球领先者。 该团队在该领域有超过20年的丰富经验，专注于基于质谱的蛋白质组学领域，开发了直接从头测序抗体蛋白质的技术，无需进入细胞株。 该公司的REmAb™抗体蛋白质

建库测序

实验室信息化管理平台的构建有效地打破传统实验教学模式和实验室管理模式，充分的将“信息化、开放式”管理理念发挥到最佳。鸿仁LIMS在高校实验教学中心原有软硬件基础上，采用信息化、AI智能、物联网等技术，构建了一个信息化管理系统。该系统以稳定可靠的计算机智能控制设备为基础，通过强大灵

易基因其他产品列表： 表 观 基 因 组 学 BS类 IP类 染色质类 转 录 组 学 sc RNA 微 生 物 组 学 Meta 多 组 学 分 析 scWGBS+scRNA WGBS MeDIP ATAC-seq lncRNA 扩 增 子 测 序 LHC-BS+ssRNA s

： 生物序列中的统计模式识别； 蛋白质结构信息与生物功能； 组学数据整合、分析和软件； 重要生物网络的重建与分析； 复杂疾病的多因素研究； 服务流程：客户咨询--项目评估--方案设计--合同签订--分析执行--结果审定--出具报告--项目验收 服务周期：根据服务内容不同确定，也可根

产品介绍 非靶向代谢组学（Untargeted Metabolomics）是通过比较对照组和实验组的代谢组，以寻找其代谢谱差异的一种研究方法。这些差异可能与临床生物标志物发现中研究的某些疾病相关，也可能与药物研发毒理研究中候选药物摄入后的代谢改变有关。可以通过非靶向代谢组学寻找差

一、 产品概述 eccDNA（extrachromosomal circular DNA）即染色体外环状DNA，广泛存在于包括人类在内的真核生物细胞中，它们通常是从正常基因组中分离或脱落下来，游离于染色体基因组之外的环状DNA分子。对酵母、线虫、纤毛虫和哺乳动物的eccDNA进行

样本量少、成本低、速度快！蒲川高通量基因分析系统是整合了基因检测技术、生物技术、计算机技术和人工智能技术的医药研发平台，可同时完成数百份样品检测，每组样品只需一万个细胞。结合我公司独有的生物信息分析计算系统，可用于探寻疾病病理机制、挖掘疾病特异生物标志物、寻找疾病治疗靶点；进行药

亿解基因数据解读系统 您是否有这样的苦恼？ Panel 测序、医学外显子测序、全外显子测序、全基因组测序，收获了海量测序数据的同时，如何分析？如何解读？ 您是否还在这样做数据分析解读？ 1.Fastq：原始测序数据获取 2.VCF：仅能实现SNP/InDel分析 3.数据库注释：

确定针对这些基因的可行药物治疗方案。 材料和方法 1、外显子组测序数据来源 数据其中adenocarcinoma样本5例和正常样本3例的外显子测序数据。该数据使用Illumina HiSeq-2000对提取的外显子DNA片段进行了测序。 2、外显子测序数据与参考染色体序列的比对 基

桥远生物拥有强大的生物信息专业团队，数据库挖掘、生物信息分析等领域有丰富的实践经验。主要针对： NCBI、EBI、不同主题数据库等公共资源与实验室自有数据的整合 功能基因组、基因差异表达、比较基因组等不同类型数据的整合 文献、比对结果、原始测序结果、图片、网页等不同格式数据的整合

Genetind致力于运用信息技术解决生命科学领域的各种复杂挑战。我们具有生命科学领域领先的数据分析平台建设经验。我们为医疗、科研机构和企业提供完善的大数据整体解决方案。 生物信息分析平台搭建服务 Liunx集群方案中的计算节点、I/O节点、登录节点、管理节点的操作系统可选用64

STR/SSR/微卫星分析/引物开发技术服务 内容 STR/SSR/微卫星分析 背景介绍： 微卫星标记（Microsatellite）也称为短串联重复序列（STR）或简单重复序列（SSR），是广泛分布在真核生物基因组中的简单重复序列。微卫星位点通常通过PCR扩增，扩增产物通过电泳

基因功能分类及Pathway分析 GO功能富集分析是判断某个具体的GO term是否富集，也就是在这个term上面映射到的基因数量是否得到一个标准，样本的GO功能分析是基于各自样本得到的差异基因来进行的，通过GO功能富集分析可以了解该样本行使的主要的生物学功能。 Pathway功

技术简介： 数字基因表达谱（DGE）是研究某一物种特定组织在特定状态下的基因表达情况，全面、经济、快速地检测不同材料间的差异表达基因。 生物信息分析： 1. 基因表达量的分布情况 2. 库容量饱和度分析 3. 基因在样品差异表达分析 4. 样品可重复性分析 5. 基因在正义链和反

转录组（transcriptome）广义上指某一生理条件下，细胞内所有转录产物的集合，包括信使RNA (mRNA)、核糖体RNA (rRNA)、转运RNA (tRNA)及非编码RNA (ncRNA)；狭义上指所有mRNA的集合。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

生物信息学分析内容： 1.原始数据处理和数据的质量控制。Raw data processing and data QC 2.拼接到基因组和参考的小RNA上。Alignment to genome and small RNA reference 3.确认小RNA的种类（rRNA,