科研整体解决方案

Bioinformatics services
生信服务
对目前主流技术鉴定的蛋白质组、基因组、转录组、代谢组数据进行统计分析、功能分析及可视化分析,并可实现不同组学数据间的整合。

技术优势

  • 以蛋白质组学数据分析为核心,整合基因组及代谢组学数据。从数据的质量控制开始, 获取各个维度的信息,进而筛选与表型相关的重要分子。
  • 分析所使用的方法均采用最新自研或主流算法,所依据的注释信息均采用可信度高且 及时更新的知识库。

应用领域

  • 蛋白质芯片、质谱无标及有标定量蛋白质组数据
  • 核酸芯片及高通量测序的基因组、转录组数据(Bulk RNA-Seq OR scRNA-Seq)
  • 靶向及非靶向代谢组数据

分析流程

相关文献

  • [1]Dan Wang, Liuhui Yang, Ping Zhang, Joshua LaBaer, Henning Hermjakob, Dong Li, Xiaobo Yu, AAgAtlas 1.0: a human autoantigen database, Nucleic Acids Research, Volume 45, Issue D1, January 2017, Pages D769–D776,阅读全文
  • [2]Yang Cao, Qingyang Dong, Dan Wang, Ying Liu, Pengcheng Zhang, Xiaobo Yu, Chao Niu, TIDB: a comprehensive database of trained immunity, Database, Volume 2021, 2021, baab041, 阅读全文
  • [3]Wang D, Yang D, Yang L, Diao L, Zhang Y, Li Y, Wang H, Ren J, Cheng L, Tan Q, Zhang R, Han X, Zhang X, Wang B, Li D, Chen M, Hermjakob H, Li Y, LaBaer J, Zhou Z, Yu X. Human Autoantigen Atlas: Searching for the Hallmarks of Autoantigens. J Proteome Res. 2023 Jun 2;22(6):1800-1815. doi: 10.1021/acs.jproteome.2c00799. Epub 2023 May 14. PMID: 37183442.阅读全文