开始使用生物信息学的工具箱

Bioinformatics Toolbox™提供了用于下一代测序(NGS)、微阵列分析、质谱分析和基因本体的算法和应用程序。使用工具箱功能，您可以从标准文件格式(如SAM、FASTA、CEL和CDF)以及在线数据库(如NCBI Gene Expression Omnibus和GenBank)读取基因组和蛋白质组数据^®。您可以使用序列浏览器、空间热图和集群图来研究和可视化这些数据。工具箱还提供了用于检测峰值、为缺失数据输入值和选择特征的统计技术。

您可以组合工具箱功能来支持通用生物信息学工作流程。金宝app你可以使用ChIP-Seq数据来识别转录因子;分析RNA-Seq数据，识别差异表达基因;在微阵列数据中识别拷贝数变异和snp;并利用质谱数据对蛋白质谱进行分类。

教程

• 使用序列查看器应用程序探索核苷酸序列
  

  对序列函数使用图形界面。

• 使用序列查看器应用程序探索蛋白质序列
  

  使用生物序列查看器来研究蛋白质序列

• 使用序列比对算法比较序列
  

  确定两个序列之间的相似性是计算生物学中一个常见的任务。

• 查看和对齐多个序列
  

  使用序列对齐应用程序来直观地检查多个对齐并进行手动调整。

• 从Web数据库获取信息
  

  创建get函数的示例

• 在Excel和MATLAB之间交换生物信息学数据
  

  使用电子表格链接™软件查看生物信息数据的示例

特色的例子

比较完整的基因组

比较生物体的全基因组，这让你可以用与单基因比较截然不同的分辨率来比较生物体。不只是关注同源基因之间的差异，你可以深入了解基因组进化的大规模特征。

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使用全基因组数据

为序列数据创建一个内存映射文件，并在不将所有基因组序列加载到内存的情况下使用它。全基因组可用于人类、小鼠、大鼠、河豚和其他几种模式生物。对于许多这样的生物体来说，一条染色体可以有数亿个碱基对长。处理如此大的数据集可能是具有挑战性的，因为您可能会遇到正在使用的硬件和软件的限制。这个例子展示了在MATLAB®中解决这些限制的一种方法。

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从RNA-Seq数据中识别差异表达基因

使用负二项模型检测差异表达基因的RNA-Seq数据。

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