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ChIP-seq测序/circRNA测序/转录组测序ChIP-seq测序/circRNA测序/转录组测序 ChIP-seq测序 ChIP-seq采用特异性抗体对目的蛋白进行免疫沉淀后，分离与其结合的基因组DNA片段，并通过高通量测序，在全基因组范围内寻找目的蛋白特异结合的DNA位点，且可基于多个样品进行差异比较分析及特异蛋白结合位 |
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数据库挖掘 DCGL差异 共表达 基因 蛋白质互相 转录调控网络分析
地区：全国
服务名称：生物信息学
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￥90 ￥100 |
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分子动力学模拟服务分子动力学模拟服务 原理: 分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟是近年来飞速发展的一种分子模拟方法，它以经典力学、量子力学、统计力学为基础，利用计算机数值求解分子体系运动方程的方法，模拟研究分子体系的结构与性质。作为继实验和理论两种研究方法之后，研究分子体
地区：天津
服务名称：分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟是近年来飞速发展的一种分子模拟方法，它以经典力学、量子力学、统计力学为基础，利用计算机数值求解分子体系运动方程的方法，模拟研究分子体系的结构与性质。作为继实验和理论两种研究方法之后，研究分子体系结构与性质的第三种科学研究方法，分子动力学模拟已经被广泛应用于化学化工、材料科学与工程、物理、生物医药等科学和技术领域，起到越来越重要的作用。该技术不仅可以得到原子的运动轨迹，还可以观察到原子运动过程中各种微观细节。它是对理论计算和实验的有力补充。主要优点：动态的研究方法、丰富的分析手段、可与分子对接、药效团等分子模拟方法无缝结合等。
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¥100-1000 |
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多组学-代谢组+肠道微生物组联合分析产品介绍： 人体肠道内寄生着10万亿个细菌，它们的基因总数约为人自身基因数目的150倍。肠道微生物与宿主之间进行密切的信息交流，在代谢、免疫、神经系统调控中起到了重要作用，能影响体重和消化能力、抵御感染和自体免疫疾病的患病风险，还能控制人体对癌症治疗药物的反应。这些肠道微生物主要通
地区：全国
服务名称：代谢组+肠道微生物组联合分析
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精准DNA甲基化和羟甲基化测序(oxBS-seq)5mc和5hmc在小鼠胚胎干细胞基因组不同元件的百分量 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 lnc
地区：全国
服务名称：oxBS-seq
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IPA组学数据挖掘及联合分析IPA于近年新增的Analysis Match模块可能很少有人知晓。在当前组学数据越来越多，而IPA的条目摘取主要基于验证性的实验结果，其数据库增长速度远跟不上组学数据的产生速度。Analysis Match模块便是利用来自SRA，GEO，Array express，TCGA等大规
地区：上海
服务名称：IPA组学数据挖掘及联合分析
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趋势分析Gene Expression Trend Analysis趋势显著性分析——Gene Expression Trend Analysis 对于按照处理时间、浓度、疾病恶化程度顺序设计的序列实验，为了筛选出随样本顺序变化影响最显著、最主流的基因群，需要对样本的差异基因进行基因表达趋势分析。应用模糊聚类等机器学习方法，计算出随着时间、浓度梯度
地区：全国
服务名称：数据分析服务
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circRNA-miRNA-mRNA-Network构建circRNA调控网络——CircRNA-mRNA-miRNA-Network 分别对miRNA与mRNA、miRNA与circRNA进行靶向预测，并根据表达趋势取负相关。根据结果找出具有mRNA-miRNA-circRNA关系的mRNA/circRNA对。计算差异基因和差异c
服务名称：数据分析服务全国
提供商：cnkingbio
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lnc和信号通路的调控网络 lncRNA Target Pathway NetworklncRNA对通路的调控网络—— lncRNA Target Pathway Network 根据差异lncRNA和被调控靶基因的显著性通路，利用lncRNA和靶基因通路的属性，构建lncRNA Target Pathway Network。该网络反映目标lncRNA对Pathwa
地区：全国
简介：lncRNA对信号通路的调控网络
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通过生信分析发表文章指导项目介绍 众所周知，通过实验发表文章，需要的时间，经费，精力，对于科研工作者来说，是一种巨大的压力。可是看着周围的同事一个个都发表了SCI论文，每年的职称评选都跟自己擦肩而过，确实很不甘心。随着生物信息学分析的蓬勃发展，通过生物信息学分析的方式发表，是一种相对轻松、快捷、经费少的方
地区：全国
服务名称：纯生信分析发表文章指导
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个性化分析定制项目介绍 随着生物学、医学与药物开发中大数据的急速增长，标准化的生物信息学分析解决方案已经无法满足研发要求，需要更多的符合实际要求与研发目的的个性化数据分析方案；因此，我们联合在基因组学、遗传学、肿瘤学等各领域的专家学者、生物统计学专家、生物信息分析工程师，为客户提供个性化的、专业
地区：全国
服务名称：个性化分析定制
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公共数据库挖掘项目介绍 近几年，实验数据不断积累并存储在公用数据库中，可供广大科研工作者下载使用。因此，对这些数据进行整理，并进一步深度挖掘，已成为一个重要的研究方法；通过公共数据库分析，可以为客户有效节省科研经费，提高研究效率，实现对研究的前瞻性，减少了无意义的科研浪费。 选择南博屹的理由 约
地区：全国
服务名称：公共数据库挖掘
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生物信息培训项目介绍 本公司可以为客户提供多样化的个性化的生物信息学培训服务，面向科研院所老师及学术、在职科研工作者、有志于从事生物信息学工作的人员等，主要内容包括高通量测序数据分析、芯片数据分析、公共数据库挖掘、R语言、Python语言学习等，课程正在紧张的开发中，敬请期待！ 选择南博屹的理
地区：全国
服务名称：生物信息培训
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生信分析 不用做实验 SCI 1-4分 数据库挖掘 省时省心省钱
地区：全国
服务名称：生信SCI
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lncRNA测序一、服务介绍 长链非编码RNAs（long non-coding RNAs，lncRNAs）一般是指长度大于200 nt的RNA，位于细胞核内或胞浆中，不参与蛋白质编码功能，以RNA形式在多种层面上（表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等）调控基因的表达水平，在生命活动中具有重要作
地区：全国
服务名称：lncRNA测序
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基因组重测序一、服务介绍 全基因组重测序是对已知参考基因组序列物种进行不同个体间的基因组测序，并在此基础上对个体或群体进行差异性分析。通过全基因组重测序，研究者可以进行单核苷酸多态性位点（SNP）、拷贝数变异（Copy Number Variation，CNV）、插入缺失（InDel，Inse
地区：全国
服务名称：基因组重测序
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差异分析差异分析 1.分析目的 获取两个不同分组间的mRNA/lncRNA/miRNA表达、DNA位点甲基化的差异 2.数据来源 基因表达谱、非编码基因表达谱、DNA甲基化（客户自己测序，或者来源于GEO/TCGA等公共数据库的RNAseq、MicroArray、Methylation45
地区：全国
提供商：研载生物科技
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GO功能富集GO功能富集 1. 分析目的 利用差异表达的mRNA，分析其在哪些GO功能项有富集（包括生物学过程、细胞组分、分子功能三个方面） 2. 数据来源 差异分析结果中的显著mRNA 3. 分析方法 使用主流在线工具DAVID[3]（Version6.7, https://david-d.
地区：全国
提供商：研载生物科技
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KEGG通路富集KEGG通路富集 1.分析目的 利用差异表达的mRNA，分析其在哪些KEGG通路有富集 2.数据来源 差异分析结果中的显著mRNA 3.分析方法 使用主流软件GSEA[5]（http://software.broadinstitute.org/gsea）做KEGG富集分析，筛选统计
地区：全国
提供商：研载生物科技
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WGCNA功能模块分析WGCNA功能模块分析 1 分析目的 描述不同样品之间基因关联模式，用来鉴定高度协同变化的基因集,并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候选生物标记基因 2 数据来源 mRNA表达谱（或者差异表达mRNA的表达谱） 3 分析方法 使用WGCNA的R包（Version1.6
地区：全国
提供商：研载生物科技
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lncRNA-mRNA共表达lncRNA-mRNA共表达 1 分析目的 分析lncRNA与mRNA间的协同表达模式，寻找lncRNA潜在调控的编码基因，预测关键lncRNA的潜在调控功能 2 数据来源 基因表达谱数据（包含mRNA以及lncRNA） 3 分析方法 对于差异表达的LncRNA和miRNA，我们分
地区：全国
提供商：研载生物科技
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蛋白互作网络（PPI）蛋白互作网络（PPI） 1 分析目的 通过mRNA间的协同表达模式，分析mRNA间的相互作用，寻找核心的mRNA 2 数据来源 显著差异表达mRNA表达谱 3 分析方法 对上述差异mRNA，我们使用STRING数据库[9]构建相互作用网络，并根据基因的连接度确定其中的关键基因 4
地区：全国
提供商：研载生物科技
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ceRNA分析ceRNA分析 1 分析目的 通过对lncRNA-miRNA-mRNA三者调控关系的挖掘，从中发现疾病相关的重要调控lncRNA以及miRNA，以及这一ceRNA关系主要影响的功能 2 数据来源 基因表达谱、miRNA表达谱 3 分析方法 使用starbase数据库[10]（v3.
地区：全国
提供商：研载生物科技
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肿瘤SNPs统计分析肿瘤SNPs统计分析 1 分析目的 统计分析肿瘤样本中的体细胞单核苷酸变异（SNPs）信息，对比肿瘤vs正常，挖掘肿瘤样本中的SNPs分布以及基因的突变频率 2 数据来源 UCSC Xena 数据库中的肿瘤体细胞突变数据集 3 分析方法 对下载数据区分SNPs和small INDE
地区：全国
提供商：研载生物科技
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