数据分析

有参考基因表达分析:
1. 测序基本结果分析
包括序列信息读取,测序数据质量好坏分析,序列的长度信息。
2. 基因组短序列比对
测序序列定位到参考基因组(Reference Genome)上,基于最大似然法分析(Most Likelihood)或者贝叶斯(Bayesian)概率分析,得到序列最有可能定位到基因组上的位置,并将无法比对上的序列进行切分后,分别比对到基因组上,得到跨越内含子的(Junction-Reads)。
3. 转录组测序质量评估
包括测序饱和度分析,序列比对质量分析,染色体分布情况,基因组位置覆盖情况等数据分析信息。
4. 可变剪接分析
基于测序序列和参考基因组的比对信息中的Junction Reads,我们可以按照ASD(烈冰最新研发的算法发表于NAR)算法计算得到不同样本的可变剪接的差异以及发生的位点,并且验证率能够在70%以上。
5. 基因表达分析
基于测序序列和参考基因组(Reference Genome)比对的信息,可以得到每一个基因覆盖的Reads的个数,并且准确地计算得到每一个基因的表达值,即RPKM。不仅如此,烈冰还通过Upper Quartile算法计算得到UQRPKM,对于基因表达进行更进一步地矫正。
6. Novel lncRNA预测
基于测序序列的比对情况,烈冰生物不仅可以计算表达值,还可以通过重建转录本的方式获得新的未知的基因的序列,以及表达情况。并通过烈冰的数据分析系统对于新转录本的编码能力进行评估,鉴定得到新lncRNA及其表达情况。
7. 差异筛选
基于基因的Reads覆盖情况以及基因表达值,烈冰帮助研究计算出最为准确的差异基因变化情况。同时,烈冰还能定制化得根据研究者的实际样本情况,变换并优化不同参数以及不同的差异筛选算法,如EB-Seq,DE-Seq,EdgeR,CuffDiff,能够得到最为准确的差异筛选结果。
8. 趋势分析(Series Cluster)
基于数学模糊聚类,烈冰为研究者提供
9. 功能分析(Gene Ontology)
基于基因的注释情况,烈冰生物整合了AmiGO,NCBI,Swissprot/Uniprot等不同的数据库的注释信息,基于Fisher精确检验得到,差异基因在功能中的富集情况,让研究者将数据分析结果和研究的研究方向结合起来。
10. 信号通路分析(Pathway)
基于基因的注释情况,烈冰生物整合了KEGG,Biocarta等不同的数据库的注释信息,基于Fisher精确检验得到,差异基因在功能中的富集情况,让研究者将数据分析结果和研究的研究方向结合起来。
11. GO-Tree分析(GO-Tree)
基于功能分析的结果以及烈冰数据库的GO的相关性,烈冰为研究者构建了GO-Tree,功能从属关系网络,为研究者从宏观和微观上对于差异所属功能进行了总结,帮助研究把测序数据,研究方向和某一个功能簇的基因结合起来。
12. 信号通路相关性网络(Path-Act-Network)
基于信号通路分析额结果以及烈冰数据中的信号通路的相关性,烈冰为研究者构建了Path-Act-Network,帮助研究者从宏观上梳理信号通路之间的上下游关系,寻找和研究方向相关的核心通路。
13. Gene-Act-Network
基于烈冰数据库中的基因与基因之间的相互作用关系,烈冰为研究者构建基因间相互作用关系网络(Gene-Act-Network),明确核心基因和枢纽基因,并将不同信号通路中的基因用实际数据库记载的关系链接起来,帮助研究者总结基因间的相互调控关系,筛选核心基因。

14. Co-Exp-Network
KEGG数据库仅只是针对数据库记载的基因间的相互作用关系进行分析,而很多时候我们需要对于未知的基因关系进行了解。同样地,基因间相互作用关系网络并不能计算出整个差异基因中,对于实验影响最大的最大的基因。因此基于基因的实测表达值,烈冰帮研究者构建共表达网络,协助研究者找到和最多的基因存在相关性的基因,即核心基因。同时基于具有共表达能力的基因具有类似功能,烈冰帮助研究者研究未知基因的功能,使得对于未知基因,新基因等的研究成为可能。
 

 

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