生信分析

随着高通量技术的兴起，客户得到海量数据，大多是商业公司按常规流程分析出来的数据，有时不能深入挖掘海量数据所蕴藏的生物学意义，客户对数据分析不满意，怎么办?需要更多、更专业、更深入的个性化数据分析。

产研院拥有一支由生物信息学、生物学、统计学、数学及软件相关专业技术人员及多位博士组成的跨学科研究及开发团队，配置专人对客户进行全方面的生物信息学数据分析服务,包括高通量测序数据分析、蛋白质组学数据分析、代谢组学数据分析服务、芯片数据分析服务、GO/Pathway富集分析、共表达网络图、调控网络图构建服务、蛋白相互作用网络图、靶基因预测服务、相关性和聚类分析等。

一、高通量测序数据分析

产研院针对转录组测序、miRNA测序、IncRNA测序、环状RNA测序、DNA甲基化测序、染色质免疫沉淀测序、宏基因组测序、微生物群落多态性测序、全基因组重测序、外显子捕获测序等产生的数据提供系统而全面的数据分析解决方案，以及个性化定制数据分析。

二、蛋白质组学数据分析

产研院充分发挥资源共享优势，可以对定量蛋白质组学数据、修饰蛋白质组学数据、双向电泳结果等数据进行各种系统化和个性化的生物信息学分析。

• 数据分析内容

1.代谢组学原始数据质量评估:PCA分析、误差分析、聚类分析、CV分析

2.代谢组学统计分析:PCA分析、PLADA分析、OPLADA分析、热图分析、聚类分析、关联热图、Venn图、柱状图、箱式图等

3.代谢组峰注释:NMR搜库、LC-MS搜库和二级质谱鉴定、GC-MS搜库等

4.代谢组学生物学意义阐述:ROC判别分析、代谢通路分析、代谢关联网络分析、代谢组学与转录组学、蛋白组学关联分析。

三、代谢组学数据分析服务

产研院提供对靶向代谢组学、非靶向代谢组学、植物/疾病离子组学、脂质组学等代谢数据进行各种系统化和个性化的生物信息学分析服务。

四、芯片数据分析服务

产研院针对蛋白质芯片、全基因表达谱芯片、IncRNA芯片、miRNA芯片、IncRNA/mRNA环状RNA芯片、环状RNA芯片、SNP芯片、CGH/CNV芯片、Exon芯片、甲基化芯片等提供数据挖掘和数据分析解决方案，以及个性化定制数据分析。

五、GO/Pathway富集分析

1.GO功能分析

Gene Ontology(简称GO)是基因功能国际标准分类体系。GO可分为分子功能、生物过程和细胞组成三部分。GO-Analysis对差异基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度分析,得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类,该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别。通过该分析有可能找到导致性状变化的重要功能，并且找到该功能所对应的基因。

通常可以对转录组测序或表达谱芯片发现的差异基因，或者蛋白质学发现的差异蛋白，或者IncRNA/miRNA/环状RNA的预测靶基因进行GO功能分析。

2.Pathway分析

信号通路(Pathway)是多个蛋白质间相互作用，共同调节细胞功能和代谢活动的过程。而信号通路分析是通过对差异基因按照Pathway的主要公共数据库KEGG和Biocarta来进行分类，对Pathway中的基因进行基于离散分布的显著性分析，得到与实验目的有显著联系的Pathway分类，该分类即导致样本性状差异的最重要Pathway。

通常可以对转录组测序或表达谱芯片发现的差异基因，或者蛋白质学发现的差异蛋白,或者IncRNA/miRNA/环状RNA的靶基因进行pathway分析。

六、共表达网络图

产研院提供各种mRNA、miRNA、IncRNA、环状RNA的共表达网络图，可以进行关联分析，从多层次深入阐述分子机制。

七、调控网络图构建服务

产研院提供各种环状RNA、miRNA、IncRNA的调控网络图。

八、蛋白相互作用网络图

蛋白质往往相互作用形成蛋白复合体行使功能。言行生物根据蛋白质相互作用数据库，利用专业软件构建蛋白相互作用图分析服务，可以发现起核心调控作用的关键蛋白。

九、靶基因预测服务

产研院利用专业软件提供各种miRNA、IncRNA、piRNA、环状RNA的靶基因预测。

十、相关性和聚类分析

产研院提供生物学重复样品的相关性分析和聚类分析服务。