主要内容

高通量测序

基因表达、转录因子和甲基化分析下一代测序(NGS)数据，包括RNA-Seq和ChIP-Seq

高通量测序方法产生大量的序列数据，需要强大的计算工具进行进一步分析。Bioinformatics Toolbox™提供算法来支持下一代测序(NGS)数据的通用分析金宝app工作流，如过滤和修改读取，将读取映射到参考，计算读取映射到基因组特征的数量，并执行统计分析。

突出主题
  • 数据导入
    导入SAM、BAM、FASTA、FASTQ、GTF、GFF文件中的NGS数据和特征注释
  • 预处理
    管理NGS数据的单端和对端读，过滤和修剪读，并显示质量统计
  • 对齐
    将读取映射到引用序列
  • 统计分析
    对RNA-seq和ChIP-seq数据进行读取总结和统计分析
  • 可视化
    可视化读取到引用序列的对齐

特色的例子

从RNA-Seq数据中识别差异表达基因

从RNA-Seq数据中识别差异表达基因

使用负二项式模型检测差异表达基因的RNA-Seq数据。
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从对端芯片seq数据中探索蛋白质- dna结合位点

从对端芯片seq数据中探索蛋白质- dna结合位点

对转录因子进行全基因组分析拟南芥(泰勒斯克雷斯)模型生物体。
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探索DNA甲基化图谱的全基因组差异

探索DNA甲基化图谱的全基因组差异

使用基因组测序对人类DNA甲基化进行全基因组分析。
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Count Features from NGS Reads

Count Features from NGS Reads

对末端读序列与整个人类基因组对齐，并对读序列进行总结。
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