SBC生物信息学服务上海伯豪生物技术有限公司/生物芯片上海国家工程研究中心

技术服务信息

服务名称:SBC生物信息学服务
服务类别:分子生物学服务 - 生物信息学服务
价格:询价021-51320288
允许参观:协商决定
所在区域:上海.上海
更新时间:2018/2/6 16:30:00
浏览人数:13687
诚信指数:2041点
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使用范围:仅限科研使用,不能应用于临床
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上海伯豪生物技术有限公司/生物芯片上海国家工程研究中心
地址:
浦东新区张江高科技园区李冰路151号
邮编:
201203
电话:
021-51320288-8106
传真:
021-51320266
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所在区域:
上海·上海
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技术服务详细描述

用我们的平台,加速您的研究!
技术服务网站:www.ebioservice.com
技术服务热线:800-820-5086 / 400-880-5086


    高通量生物芯片的使用势必产生大量的数据,面对浩瀚如海的生物学数据,如何有效快速的挖掘出对研究者有用的生物信息成为当务之急。为此我们组建了专业的数据处理团队对生物芯片数据进行专业的数据挖掘。
从基因芯片结果中挖掘出与实验设计相关的靶点基因;
分析出体现实验状况的基因功能以及基因间相互作用关系;
洞察出与实验现象变化有关的基因表达规律,以及这些基因在实验中体现的功能;
通过分析基因表达的规律,发现实验样品潜在的区分标准。
详细信息请查看生物服务在线网站(http://www.ebioservice.com

统计分析
单因素两组数据统计分析(t-test)
目的:根据一种条件,筛选两组样品之间的差异基因,计算以后提供p-value(显著性值)。
要求:一个影响因素下的2 组数据,每组数据3 个以上生物学重复(例如试验组3 个样本,对照组3 个样本,比较两组间的差异基因),例如,用药处理前后的动物,病理组织和正常对照组织,胚胎和成体等。
根据不同的数据情况t-test 有三种不同的模型:
1.The Unpaired t-test for Two Groups,多用于生物学重复之间个体差异非常小的数据;
2.The Unpaired Unequal Variance t-Test (Welch t-test) for Two Groups,多用于生物学重复之间个体差异较大的数据;
3.The t-test against 0 for a Single Group,用于单组数据的t-Test。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,即ratio 值,Cy3通道信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析。

单因素多组数据统计分析(one-way anova)
目的:只考虑一种影响因素,筛选两组以上样品之间的差异基因。
要求:一个影响因素下的多组数据,每组数据3 个以上生物学重复。例如,不同药物刺激对于对照组,病理组和模型组的影响;化学刺激对于野生型,突变型和转基因植物植株的影响One-way anova。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,即ratio 值,Cy3通道信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析。

多因素数据统计分析(two(N)-way anova)
目的:根据一个以上不同的条件综合评判,筛选多个条件对于两组样品造成的差异基因。
要求:多个影响因素下的2 组数据,每组数据3 个以上生物学重复。例如:比对动物不同发育时间不同组织之间的差异;肿瘤的不同时期在不同年龄段个体中的表达差异等。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,即ratio 值,Cy3通道信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析。

SAM 分析(R-software)
目的:用SAM(Significant Analysis of Microarray)分析方法在多组实验中寻找具有差异表达的基因。
要求:每组3 个以上生物学重复。

聚类分析
非监督层次聚类
目的:用挑选的差异基因的表达情况来计算样品直接的相关性。一般来说,同一类样品能通过聚类出现在同一个簇(cluster)中,聚在同一个簇的基因可能具有类似的生物学功能。
要求:至少提供3 组数据进行聚类分析。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,即ratio 值,Cy3通道信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析,因此,类似:肿瘤1vs 癌旁1,肿瘤2vs 癌旁2,肿瘤3vs 癌旁3,这样的三次生物学重复双通道实验设计无法进行有意义的聚类分析。

自组织映射聚类SOM
目的:按照一个固定的顺序对若干个样品进行SOM 聚类分析,寻找在四个组织内表达模式类似的基因群。
要求:具有序列实验设计样品的实验数据。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,ratio 值,Cy3 通道
信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析。

样本主成分分析(PCA)
目的:考察样品的分布情况,验证实验设计的合理性,生物学重复样品的均一性。
要求:至少2 组数据。
备注:双通道芯片产生的数据是Cy3 通道和Cy5 通道的荧光信号比值,ratio 值,Cy3 通道信号和Cy5 通道信号在常规实验设计中不能独立分开作为两组单通道信号值进行数据分析。

样本相关性(correlation)
目的:检测各个样品间的相关性,验证生物学重复之间的均一性。
要求:设有生物学重复实验的样品组数据。

功能分析
GO分析

根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO
中出现了富集。
GO 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO 分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。

 
Pathway分析
根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系,Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。
Pathway 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的Pathway 分析,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和哪些细胞通路的改变有关。与GO 分析不同,pathway 分析的结果更显得间接,这是因为,pathway 是蛋白质之间的相互作用,pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。而通过芯片结果得到的是编码这些蛋白质的mRNA 表达量的变化。从 mRNA 到蛋白表达还要经过microRNA 调控,翻译调控,翻译后修饰(如糖基化,***酸化),蛋白运输等一系列的调控过程,mRNA 表达量和蛋白表达量之间往往不具有线性关系,因此mRNA 的改变不一定意味着蛋白表达量的改变。同时也应注意到,在某些pathway 中,如EGF/EGFR 通路,细胞可以在维持蛋白量不变的情况下,通过蛋***酸化程度的改变(调节蛋白的活性)来调节这条通路。所以芯片数据pathway 分析的结果需要有后期蛋白质功能实验的支持,如Western blot/ELISA,IHC(免疫组化),over expression(过表达),RNAi(RNA 干扰),knockout(基因敲除),trans gene(转基因)等。

基因网络分析
根据文献,数据库和已知的pathway 寻找基因编码的蛋白之间的相互关系(不超过1000 个基因)。

GSEA分析
Gene Set Enrichment Analysis 分析是用统计学的方法分析5 类功能基因簇(gene set)是否在不同的生物样本组中存在差异,通过芯片实验数据的分析,寻找不同样品的差异基因可能与哪些生物学功能相关,为后期实验提供参考。

microRNA分析
靶基因分析:

利用TargetScan数据库关联microRNA的靶基因(http://www.targetscan.org)
结果形式:(包含microRNA 和靶基因的相关信息)

Exon芯片分析
目的:
分析不同样品中同一个基因不同转录本的差异表达。
要求:
外显子芯片的数据。
结果形式:
差异Transcripts 的p 值 ,在不同组中的信号值,以及部分annotation。
提供5 个exon 变化明细:每个转录本所有Exon 的相关信息、Exon 在不同组中的变化图。

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