Анализ эукариотической мРНК (со ссылкой)
На основе известной последовательности генома и аннотационной информации в качестве входных данных используются данные нового поколения высокопроизводительного секвенирования (RNA-Seq), а также идентифицируются новые сайты транскрипции (новый ген) и новые события вариабельного сплайсинга.оценка качества данных секвенирования;данные секвенирования и выравнивание последовательностей выбранного эталонного генома, идентификация границ экзона/интрона, анализ сплайсинга вариантов гена, исследование областей гена и новых транскриптов, идентификация сайтов SNP транскрибируемой области, границы между 3' и 5 'гены, а также функциональную аннотацию и анализ обогащения различных образцов (групп).
Длинные некодирующие РНК
Длинные некодирующие РНК (днРНК) — это тип транскриптов длиной более 200 нт, которые не способны кодировать белки.Накопленные данные свидетельствуют о том, что большинство днРНК, скорее всего, будут функциональными.Технологии высокопроизводительного секвенирования и инструменты биоинформационного анализа позволяют нам более эффективно выявлять последовательности днРНК и информацию о позиционировании, а также открывать днРНК с важнейшими регуляторными функциями.BMKCloud с гордостью предоставляет нашим клиентам платформу для анализа секвенирования lncRNA, позволяющую проводить быстрый, надежный и гибкий анализ lncRNA.
Секвенирование ампликонов 16S/18S/ITS
Платформа для анализа микробного разнообразия разработана с учетом многолетнего опыта в проектном анализе микробного разнообразия, который включает стандартизированный базовый анализ и персонализированный анализ: базовый анализ охватывает основное содержание анализа текущих микробных исследований, содержание анализа является богатым и всеобъемлющим, а результаты анализа представлены. в виде отчетов по проектам;Содержание персонализированного анализа разнообразно.Можно выбирать образцы и гибко устанавливать параметры в соответствии с базовым отчетом об анализе и целью исследования для реализации индивидуальных требований.Операционная система Windows, простая и быстрая.
Метагеномика дробовика (NGS)
Метагеномные данные используются для анализа смешанных геномных материалов, извлеченных из образцов окружающей среды, которые предоставляют подробную информацию о разнообразии и численности видов, структуре популяции, филогенетических отношениях, функциональных генах и сети корреляции с факторами окружающей среды.
NGS-WGS(Иллюмина/БГИ)
Интегрированный конвейер анализа, разработанный для специалистов-исследователей без предварительных знаний в области биоинформатики и работающий на высокопроизводительном сервере.Он облегчает быстрое выполнение таких задач, как контроль качества данных, выравнивание последовательностей, обнаружение вариаций SNP/InDel/SV, аннотация и мутация гена.
ГВАС
Используя специальные статистические методологии, анализ GWAS направлен на выявление общегеномных вариаций нуклеотидов, коррелирующих с фенотипическими различиями.Он играет решающую роль в изучении функциональных генов, связанных со сложными заболеваниями человека и сложными особенностями растений и животных.
БСА
Интегрированная аналитическая платформа предоставляет удобный интерфейс для стандартизированного и персонализированного анализа разнообразия.Анализ BSA включает объединение людей с крайними фенотипическими характеристиками из отдельной популяции.Сравнивая дифференциальные локусы между объединенными образцами, этот подход быстро идентифицирует тесно связанные молекулярные маркеры, связанные с генами-мишенями.Широко используемый при генетическом картировании растений и животных, он является ценным инструментом для селекции с помощью маркеров и позиционирования генов.
Эволюционная генетика
Это интегрированный рабочий процесс анализа, предназначенный для специалистов-исследователей с ограниченными знаниями в области биоинформатики.Используя обширный опыт BMKGENE в проектах генетической эволюции, эта платформа работает на высокопроизводительных серверах, обеспечивая быстрое и точное выполнение персонализированных анализов.Они охватывают такие задачи, как построение филогенетического дерева, анализ неравновесия по сцеплению, оценка генетического разнообразия, выборочная идентификация выборки, анализ родства, анализ главных компонентов и характеристика структуры популяции.
