生物信息学

诺禾致源二代基因组测序 WGS—全面广泛分析基因组变异 全面 可全面检测基因组变异类型，包括SNP、InDel、CNV、SV；可全面检测基因的编码区变异和非编码区变异。 WES—高深度检测编码区域遗传变异 外显子组测序（Whole Exome Sequencing，WES）利用探针

分子生物学变化机制模型，并筛选出重点代谢通路或者蛋白、基因、代谢、脂质产物进行后续深入实验分析与应用。 蛋白质组和代谢组联合分析流程 技术优势 1.通过对不同层面的表达水平分析，实现对蛋白质及代谢物的全谱分析； 2.同时实现从“因”和“果”两个方向探究生物学问题，相互间的验证作用更

微生物组学测序以特定环境中的整个微生物群落作为研究对象，无需分离培养，直接提取环境样本核酸进行测序，研究环境微生物的群落结构、物种分类、系统进化、基因功能、转录调控、代谢网络等，已经成为微生物领域不可或缺的重要研究手段。产品list： 宏基因组 16S/18S/ITS扩增子 细菌

、环境监测等的重要技术支撑。生物信息学在基因的功能发现、疾病基因诊断、蛋白质结构预测、基于结构的药物设计、药物合成和制药工业中起着极其重要的作用，生物信息学的应用大大加快了药物的研究开发进程。 一、常规RNAseq，DNAseq分析，及后续个性化分析 1.1 GO分析： 1.2 K

实验原理 磷酸化是一种普遍的存在的调节蛋白质功能的翻译后修饰(PTM)，占所有蛋白修饰的三分之一左右，影响细胞内信号转导、细胞增殖、凋亡、转录、代谢过程等等。在真核细胞中，磷酸化修饰只发生在丝氨酸（S）、苏氨酸（T）和酪氨酸（Y）这三种氨基酸的侧链上，细胞内pS:pT:pY的相对丰

Cellendes是一家生命科学公司，为三维细胞培养中细胞环境的控制提供全面的解决方案。Cellendes探索3D生命技术在复杂细胞分析和药物筛选组织模型以及生物医学工程中的应用。我们的应用领域包括基础研究、药物开发和生物医学工程。 Cellendes is a life sci

差异蛋白的 KEGG分析，聚类分析，蛋白质互作网络分析,转录组与蛋白质组关联分析 孚博生物优势提供诊断原料、原装试剂和细胞进口业务，同时，我们也可以为您个性化定制您感兴趣的研究项目。 我们进口的试剂厂商涵盖全球多国，除欧美厂商外，日本、韩国、奥地利、捷克、澳大利亚等数十个国家。除

提供以下服务:基因组分析、转录组分析、蛋白质组分析、系统生物学分析等, 详见公司网站 一、基因组分析 重测序分析： 寻找SNP，indel 插入缺失分析，CNV拷贝数变异分析，群体遗传学等 转录位点分析 SNP芯片分析 基因组功能注释与分析 通过生物信息学的方法解读微生物的基因组

全转录组测序基于二代测序平台，针对一份样本，同时分析mRNA、LncRNA、microRNA和circRNA，更为全面的分析不同样本间各种RNAs的表达差异以及它们之间的互作网络调控关系。可广泛应用于免疫机制研究、疾病领域研究、发育进化研究、致病机理研究和药物靶标研究等。 方案设

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Pathw

： 本公司需要签订技术服务合作合同； 本公司再试验结束后，如没要求，试验样本将统一销毁； 本公司不接受具有致病性和潜在危险的原始样本，此类样本请您提供样本DNA。

收集临床样本进行高通量测序/蛋白质测序所得到的各类数据，如转录组数据、全基因组数据、甲基化测序数据、宏基因组数据、外显子测序数据、长非编码RNA数据、蛋白质组数据，进行科学专业的分析，除了可以产生丰富的科研成果外，还可以发现用于疾病诊断和治疗的关键生物标志物。

； RIN≥7.0（动物），28S/18S≥1.0； 测序策略及数据量： 测序策略：PE125 / PE150 / PE250 数据量：一般测序8~10Gb 案例分析1： 对转基因水稻的研究发现对照组相比环形RNA的过表达能够降低亲本基因的表达水平，揭示了环形RNA与其线性形式是以

MassARRAY® DNA质谱阵列基因分析技术与其它技术在CNV定量中的比较 关注毅新博创 获取更多优惠信息

结合，从而抑制基因的转录。 解决方案 合生基因提供从生物信息学分析、基因编辑分子实验、细胞实验、动物模型制作的一站式技术服务，经我们优化的KBAB系统适用于任何基因的靶位点及哺乳动物细胞。合生基因开发的dCas9-KRAB系统，可实现单个基因的转录抑制，也可以通过构建gRNA文库，

BSR-seq： 该技术是将RNA－seq与BSA相结合，在转录组水平通过开发多态性标记进行基因的精细定位。 1、构建作图群体时间短：F2群体即可，大大减少构建高代纯合作图群体的时间； 2、开发连锁标记更高效：RNA-Seq数据提供BSA RNA Pool中的基因型信息，进行数据