【佳學基因檢測】基因解碼抓住多組學數據分析的關鍵節(jié)點、關鍵問題
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 pathway 中,也很難看出相互之間有什么關聯…
3.做了GO分類,但仍然無法解釋這些差異基因/蛋白是如何與這些生物功能相關的…
4.通過蛋白-蛋白相互作用數據庫,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系與研究的問題關聯起來…
5.擔心數據的假陰性和假陽性可能會對后續(xù)生物學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…
基因解碼可以通過對敲減、過表達、或者藥物處理等獲得的差異基因一次進行多個分析,其中包括了經典通絡分析,功能與疾病分析,上游調控因子分析,調控效應分析,分析網絡分析。
1.發(fā)現的關鍵分子、藥物在哪些公共的組學項目中顯著激活或抑制?
2.發(fā)現的關鍵信號通路或代謝通路、生物學功能在哪種類型的公共的組學項目中顯著激活或抑制?
3.這些關鍵分子、通路和功能富集到的項目有哪些共同特征?
4.發(fā)現的關鍵分子在公共數據集中的表達、突變、臨床相關性等特征怎樣?
基因解碼可以幫你解決這些問題
基因解碼是佳學基因的大數據分析,基因解碼分析使用的基本培訓數據是由國外科研專家團隊基于近20年收集的knowledge base,可以更加簡單、快速、正確地挖掘細胞亞群背后的分子機理和生物學功能?;蚪獯a還整合OmicSoft中來自TCGA、GEO、ArrayExpress、ICGC、BLUEPRINT等國際項目的數據,基因解碼中新增加的結構功能活性關系圖可以快速查看單個分子、網絡、通路、功能等在>60,000多個分析項目中的活性變化。同時,這60,000多個項目包含了詳細的疾病類型、用藥信息、處理方法、組織來源等生物學和臨床信息,可以挖掘具有統(tǒng)計學意義的生物學或臨床特征。
眾所周知人類疾病表征的基因信息本質解釋是一門工具學科,任何一門學科都是需要大量的時間去學習理解方能靈活運用。但是如果能把所需的多維信息數據都整合到一個分析系統(tǒng)當中從而只需稍加學習就能獲取同樣質量甚至更好的結果呢?基因解碼做到了這一點呢?
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