【佳學(xué)基因檢測(cè)】基因解碼抓住多組學(xué)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、關(guān)鍵問題
1.找到了幾百甚至上千的顯著差異基因/蛋白,但不知如何從中挖掘有用的信息…
2.做了 KEGG 的 pathway富集分析,但差異基因/蛋白分散在幾十個(gè) pathway 中,也很難看出相互之間有什么關(guān)聯(lián)…
3.做了GO分類,但仍然無(wú)法解釋這些差異基因/蛋白是如何與這些生物功能相關(guān)的…
4.通過(guò)蛋白-蛋白相互作用數(shù)據(jù)庫(kù),得到了雜亂如麻的相互作用圖,不知如何將這些相互作用關(guān)系與研究的問題關(guān)聯(lián)起來(lái)…
5.擔(dān)心數(shù)據(jù)的假陰性和假陽(yáng)性可能會(huì)對(duì)后續(xù)生物學(xué)意義的深度挖掘造成較大的影響,但又不知道如何規(guī)避這些偏差…
基因解碼可以通過(guò)對(duì)敲減、過(guò)表達(dá)、或者藥物處理等獲得的差異基因一次進(jìn)行多個(gè)分析,其中包括了經(jīng)典通絡(luò)分析,功能與疾病分析,上游調(diào)控因子分析,調(diào)控效應(yīng)分析,分析網(wǎng)絡(luò)分析。
1.發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵分子、藥物在哪些公共的組學(xué)項(xiàng)目中顯著激活或抑制?
2.發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵信號(hào)通路或代謝通路、生物學(xué)功能在哪種類型的公共的組學(xué)項(xiàng)目中顯著激活或抑制?
3.這些關(guān)鍵分子、通路和功能富集到的項(xiàng)目有哪些共同特征?
4.發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵分子在公共數(shù)據(jù)集中的表達(dá)、突變、臨床相關(guān)性等特征怎樣?
基因解碼可以幫你解決這些問題
基因解碼是佳學(xué)基因的大數(shù)據(jù)分析,基因解碼分析使用的基本培訓(xùn)數(shù)據(jù)是由國(guó)外科研專家團(tuán)隊(duì)基于近20年收集的knowledge base,可以更加簡(jiǎn)單、快速、正確地挖掘細(xì)胞亞群背后的分子機(jī)理和生物學(xué)功能?;蚪獯a還整合OmicSoft中來(lái)自TCGA、GEO、ArrayExpress、ICGC、BLUEPRINT等國(guó)際項(xiàng)目的數(shù)據(jù),基因解碼中新增加的結(jié)構(gòu)功能活性關(guān)系圖可以快速查看單個(gè)分子、網(wǎng)絡(luò)、通路、功能等在>60,000多個(gè)分析項(xiàng)目中的活性變化。同時(shí),這60,000多個(gè)項(xiàng)目包含了詳細(xì)的疾病類型、用藥信息、處理方法、組織來(lái)源等生物學(xué)和臨床信息,可以挖掘具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的生物學(xué)或臨床特征。
眾所周知人類疾病表征的基因信息本質(zhì)解釋是一門工具學(xué)科,任何一門學(xué)科都是需要大量的時(shí)間去學(xué)習(xí)理解方能靈活運(yùn)用。但是如果能把所需的多維信息數(shù)據(jù)都整合到一個(gè)分析系統(tǒng)當(dāng)中從而只需稍加學(xué)習(xí)就能獲取同樣質(zhì)量甚至更好的結(jié)果呢?基因解碼做到了這一點(diǎn)呢?
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