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商家新闻

精选生物信息学服务

品   牌:
shquanmai
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43513
市场价:
¥ 0.00

上海泉脉生物科技有限公司

地   址: 上海市松江区新松江路926弄开元新都会所3楼

联系人: shquanmai

邮   箱: jiangqf0712@hotmail.com

电   话: 02154038325

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  • 品牌: shquanmai   公司: 上海泉脉生物科技有限公司
    • 提供商: 上海泉脉生物科技有限公司
      服务名称: 生物信息学服务

      一、表达谱芯片数据分析

      1. 样本主成分分析(PCA)

      目的:展示样本的分布情况,考察样本生物学重复的均一性
      要求:至少2组数据
       
       

      2. 统计分析(Statistical Analysis)

      2.1 单因素两组数据统计分析(T-test)

      目的:单个因素影响下,筛选两组样本的差异基因,p值越小,显著性越大。
      要求:至少两组数据,每组数据3个或3个以上的生物学重复。如病例组和正常组间的差异基因。

      2.2 单因素多组数据统计分析(One-Way ANOVA)

      目的:只考虑一个影响因素,筛选2组以上样本之间的差异基因。
      要求:至少三组数据,每组数据3个或3个以上的生物学重复。如药物刺激下的对照组、疾病组、治疗组间的差异表达。

      2.3 多因素数据统计分析(N-way ANOVA)

      目的:筛选多个因素影响下的两组或者多组样本间的差异基因。
      要求:多个影响因素下的两组或者多组数据,每组数据3个以上的生物学重复。如:肿瘤的不同时期在不同年龄阶段的差异表达。

      3.  火山图(Volcano Plot)

      目的:展示符合一定差异倍数和p值的差异基因。
      要求:至少2组数据,每组数据3个或3个以上生物学重复。


      X轴:差异倍数以2为底的对数
      Y轴:p值以10为底的负对数
      图中红色显示为FC>2,P value<0.01的差异基因分布
       

      4. 维恩图(Venn Diagram)

      目的:筛选多组数据的共同差异基因
      结果:导出以下图片及相应的基因列表

       

      5. 聚类分析(Clustering)

      5.1 层级聚类(Hierarchical Clustering)

             聚类就是把相似的个体划分到相同的组别,而把不同的个体划分到不同的组别的过程,聚类的对象既可以是基因也可以是样本。
       

                    

      5.2 自组织映射聚类(SOM)

      目的:在特定的样本顺序下,筛选具有相似表达趋势的基因簇。如:不同时间点的样品的差异表达情况。
      要求:至少三个样本。
      结果:可导出以下两种图片,以及每个基因簇的差异基因列表。

        
       
       
        

      6.  GO分析

           Gene Ontology从分子功能(molecular function)、细胞组分(cellular component)、生物学过程(biological process)三方面对筛选的差异基因进行功能注释。通过GO分析,可以得到差异基因富集的GO term,每个GO term具有一个p value, p value越小,表示差异基因在该GO term中的富集程度越高。
       


      7.  KEGG分析

          依据筛选出的差异基因,计算这些差异基因同Pathway的超几何分布关系,每个有差异基因存在的pathway会返回一个p-value,p-value越小,富集程度越高。Pathway分析对实验结果有提示左右,依据分析结果,可以找到富集差异基因的Pathway条目,寻找不同样品的差异基因可能与哪些通路的改变有关。
      结果报告:


       

      8. PPI蛋白互作

          通过筛选的差异基因进行STRING数据库检索、与KEGG通路信息联合分析等多种手段进行蛋白互作网络的构建。

       

      9.  定制模型

          根据客户的具体需求,对蛋白互作分析的结果(由STRING数据库自动生成的模型)进行拓展,结合GO,KEGG等不同层次的功能富集结果,使用cytoscape构建基因调控的模型并进行PS修饰。

       

      二、 代谢组学数据分析报告

      1.  Data Processing and Normalization

      2.  Statistical and Machine Learning Data Analysis

      2.1  Principal Component Analysis (PCA)

       
       

      2.2  Partial Least Squares - Discriminant Analysis (PLS-DA)

       

       

      2.3 Hierarchical Clustering


       
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