生物信息学

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

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信号通路富集分析Pathway Enrichment Analysis

参与的显著、靶向的Pathway，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，同时将上下调的差异基因映射到每一个pathway map上，定位关键通路的关键基因。 1. 对差异基因进行显著性Pathway分析，得到具有显著性、靶向性的Pathway以及显著性Pathway对

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功能网络GOEA Analysis

功能网络——GOEA Network GOEA分析（Network visualization of Gene Ontology enrichment analysis of basal DE genes） Jaccard index, 又称Jaccard相似系数（Jaccard

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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

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lnc和信号通路的调控网络 lncRNA Target Pathway Network

lncRNA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

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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

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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

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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

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，详情请询价！

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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

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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

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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

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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

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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.

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MedAI-002 高通量PCR数据综合分析服务

MedAI-002 高通量PCR数据综合分析服务 分析内容包括： 差异基因分析 热图制作 PCA 分析 上游因子预测分析 基因关系网络图分析 信号通路分析 相关小分子物质预测分析 分析报告会以论文发表格式给予，包括TIFF格式图片、方法说明、图片说明、结论、参考文献以及试验结果后续

¥6000-15000

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人工智能虚拟筛药服务

、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验证有效，

￥2000-334000

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整合多类型RNA表达谱数据研究某疾病 ceRNA 调控机制分析

表达谱的异常与包括癌症在内的人类疾病息息相关，不仅适用于编码蛋白的信使RNA(mRNA)，同时还适用于人类转录组中的非编码转录本。目前，人类基因组中75％以上的组分能够产生出相应的的转录产物，但其中仅有2％具备编码蛋白的功能。由此可见，不具备编码蛋白功能的“暗物质”，即非编码转录

¥1000-9999

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表观组学甲基化测序/芯片数据分析

1、差异甲基化位点特征 本研究的数据来源于客户的甲基化测序数据 ， 包括 Top2000 HyperMethylated 和 Top2000 HypoMethylated 位点和相应注释。Top2000 Hyper满足 meth diff > 0.67 且 p value < 0.

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TCGA/GEO/SRA/EBI公共数据库高通量数据挖掘分析

利用公共数据库的数据，对 TCGA/GEO/SRA/EBI中疾病相关转录组数据进行深度挖掘，筛选疾病相关 mRNA、lncRNA，并利用临床数据获得预后相关的潜在分子靶标。 1、 公共数据获取和重注释 下载 TCGA 数据（https://tcga-data.nci.nih.gov

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【医药加】RNA甲基化（m6A）数据分析与课题设计

2、RNA甲基化测序和数据分析 3、RNA甲基化多组学整合分析思路及课题设计 4、利用公共数据库和多组学数据进行甲基化课题设计及基金申请 【授课方式】 1、理论结合实操； 2、案例讲解分析结合； 3、协助分析学员的实际数据 【详细日程表见下表】 RNA甲基化（m6A）数据分析与课

￥2800

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腾飞计划-生信分析+基础实验套餐=高分文章

精力在科研教育培训上。一起实验生信社是 至深至简，适合零基础入门的精品科研学习体系。将复杂和庞大的生信系统。深入浅出。我们坚持线上课程和线下指导相配合，让医生-定可以写出自己干湿结合(生信分析。基础实验)的SCI文章。公司的服务器向广大医生开放，数据可在客户监督下产生, 用最真实的

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生信分析服务 全转录组测序（mRNA+miRNA+lncRNA） 数据库挖掘 

三大优惠助力 1、免费预实验 2、课题整体外包八折起 3、凡在本公司完成实验服务，样本量达到一定要求（除少数特殊基因的引物外），项目签订后公司将为客户免费设计，客户无需自行购买或额外支付引物及试剂盒费用。 腾飞计划-生信分析+基础实验套餐：https://www.biomart.c

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