ការវិភាគ mRNA អឺការីយ៉ូត (ផ្អែកលើឯកសារយោង និងមានជម្រើសថ្មី)
បំពង់បង្ហូរទិន្នន័យនេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ NGS RNA-Seq ជាការបញ្ចូល និងបង្កើតលទ្ធផលពីការវិភាគជាបន្តបន្ទាប់ជាច្រើន រួមមានប៉ុន្តែមិនកំណត់ចំពោះ៖ ការវាយតម្លៃគុណភាពទិន្នន័យលំដាប់លំដោយដឺ ណូវ៉ូការចំណារពន្យល់កន្លែងចម្លងអត្ថបទ ការវិភាគការបំបែកអថេរ ការវិភាគកន្សោមឌីផេរ៉ង់ស្យែល ការចំណារពន្យល់មុខងារ និងការវិភាគការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។
ការវិភាគ RNA ដែលមិនសរសេរកូដវែង
RNA ដែលមិនអ៊ិនកូដវែង (lncRNA) គឺជាប្រតិចារិកដែលមិនអ៊ិនកូដដែលមានប្រវែងវែងជាង 200 nt ហើយត្រូវបានគេស្គាល់ថាដើរតួនាទីក្នុងការរៀបចំ និងបទប្បញ្ញត្តិក្រូម៉ាទីន។ បច្ចេកវិទ្យាស៊ីក្វេនដែលមានអត្រាទិន្នផលខ្ពស់ និងជីវព័ត៌មានវិទ្យាបានពង្រឹងការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីលំដាប់ lncRNA និងព័ត៌មានទីតាំង ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ lncRNA ដែលមានមុខងារបទប្បញ្ញត្តិសំខាន់ៗ។ បំពង់បង្ហូរនេះផ្តល់នូវការវិភាគ lncRNA បន្ថែមពីលើការវិភាគដែលបានរៀបរាប់នៅក្នុងបំពង់បង្ហូរវិភាគ mRNA យូការីយ៉ូត។
ការរៀបចំលំដាប់អំព្លីកុង 16S/18S/ITS
ការវិភាគភាពចម្រុះនៃអតិសុខុមប្រាណដោយប្រើ Amplicon Sequencing ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផ្អែកលើបទពិសោធន៍ជាច្រើនឆ្នាំក្នុងការវិភាគគម្រោងភាពចម្រុះនៃអតិសុខុមប្រាណ។ ការវិភាគនេះមានការវិភាគមូលដ្ឋានស្តង់ដារ ដែលគ្របដណ្តប់លើខ្លឹមសារវិភាគសំខាន់ៗនៃការស្រាវជ្រាវអតិសុខុមប្រាណបច្ចុប្បន្ន និងការវិភាគផ្ទាល់ខ្លួន។ របាយការណ៍វិភាគគឺសម្បូរបែប និងទូលំទូលាយ ជាមួយនឹងជម្រើសក្នុងការអនុវត្តការវិភាគផ្ទាល់ខ្លួនចម្រុះ។ លើសពីនេះ គំរូ និងក្រុមអាចត្រូវបានកែប្រែភ្លាមៗសម្រាប់ការប្ដូរតាមបំណង និងការគ្រប់គ្រងបន្ថែម។
ការវិភាគមេតាហ្សែនវិទ្យានៃកាំភ្លើងខ្លី
ការវិភាគមេតាហ្សែនណូមិករបស់ Shotgun ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ NGS ពីសម្ភារៈហ្សែនចម្រុះដែលស្រង់ចេញពីគំរូបរិស្ថាន។ ការវិភាគដែលរួមបញ្ចូលផ្តល់ព័ត៌មានលម្អិតអំពីភាពចម្រុះ និងភាពសម្បូរបែបនៃប្រភេទសត្វ រចនាសម្ព័ន្ធចំនួនប្រជាជន ទំនាក់ទំនងពង្សាវតារ ហ្សែនមុខងារ និងបណ្តាញសហសម្ព័ន្ធជាមួយកត្តាបរិស្ថាន។
ការវិភាគបំរែបំរួល NGS-WGS
ការវិភាគបំរែបំរួល NGS-WGS គឺជាបំពង់រកឃើញបំរែបំរួលរួមបញ្ចូលគ្នា ដែលអនុវត្តការគ្រប់គ្រងគុណភាពទិន្នន័យ ការតម្រឹមលំដាប់ ការបញ្ចូលចំណារពន្យល់ និងការវិភាគការផ្លាស់ប្តូរហ្សែន។ បំពង់នេះអនុវត្តតាមការអនុវត្តល្អបំផុតរបស់ GATK សម្រាប់ការរកឃើញ SNP និង InDel ហើយប្រើប្រាស់ Manta សម្រាប់ការហៅបំរែបំរួលរចនាសម្ព័ន្ធ។
ការសិក្សាអំពីសមាគមទូទាំងហ្សែន (GWAS)
បំពង់ GWAS គឺជាការវិភាគចុះក្រោមដែលយកឯកសារ VCF ដែលបានបង្កើតពីមុន និងទិន្នន័យ phenotype ដែលត្រូវគ្នាសម្រាប់ក្រុមបុគ្គលជាធាតុចូល។ ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តស្ថិតិជាក់លាក់ GWAS មានគោលបំណងស្វែងរកបំរែបំរួលនុយក្លេអូទីតទូទាំងហ្សែនដែលទាក់ទងនឹងភាពខុសគ្នា phenotypic ។ វាដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការស្វែងយល់ពីហ្សែនមុខងារដែលទាក់ទងនឹងជំងឺមនុស្សស្មុគស្មាញ និងលក្ខណៈស្មុគស្មាញនៅក្នុងរុក្ខជាតិ និងសត្វ។
ការវិភាគការបែងចែកជាដុំ (BSA)
ការវិភាគ BSA ពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រមូលផ្តុំបុគ្គលដែលមានលក្ខណៈ phenotypic ខ្លាំងពីចំនួនប្រជាជនដែលបំបែកចេញពីគ្នា។ តាមរយៈការប្រៀបធៀប loci ឌីផេរ៉ង់ស្យែលរវាងគំរូដែលប្រមូលផ្តុំគ្នា វិធីសាស្រ្តនេះកំណត់អត្តសញ្ញាណយ៉ាងឆាប់រហ័សនូវសញ្ញាសម្គាល់ម៉ូលេគុលដែលភ្ជាប់យ៉ាងជិតស្និទ្ធដែលទាក់ទងនឹងហ្សែនគោលដៅ។ ត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងការគូសផែនទីហ្សែននៃរុក្ខជាតិ និងសត្វ វាគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានតម្លៃសម្រាប់ការបង្កាត់ពូជដែលមានជំនួយពីសញ្ញាសម្គាល់។
ការវិភាគហ្សែនវិវត្តន៍
លំហូរការងារវិភាគពន្ធុវិទ្យាវិវត្តន៍ទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីបទពិសោធន៍យ៉ាងទូលំទូលាយរបស់ BMKGENE ក្នុងគម្រោងវិវត្តន៍ពន្ធុវិទ្យា និងរួមបញ្ចូលទាំងការសាងសង់ដើមឈើពង្សាវតារ ការវិភាគអតុល្យភាពនៃតំណភ្ជាប់ ការវាយតម្លៃភាពចម្រុះពន្ធុវិទ្យា ការកំណត់អត្តសញ្ញាណពូជសាសន៍ជ្រើសរើស ការវិភាគញាតិសន្តាន ការវិភាគសមាសធាតុចម្បង និងការកំណត់លក្ខណៈរចនាសម្ព័ន្ធចំនួនប្រជាជន។
