生物信息学工具箱
阅读，分析和可视化基因组和蛋白质组数据
生物信息工具箱™提供算法和应用程序用于下一代测序（NGS），微阵列分析，质谱法，和基因本体论。使用工具箱功能，可以读取标准的文件格式，如SAM，FASTA，CEL和民防部队，以及来自在线数据库如NCBI基因表达综合和GenBank基因组和蛋白质组数据®。您可以探索和可视化与序列浏览器，空间热图，并clustergrams这个数据。该工具箱还提供了用于检测的峰，对于缺失数据插补值，以及选择特征的统计技术。
您可以组合工具箱功能来支持常见的生物信息学工作流。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;识别芯片数据中的拷贝数变体和snp;并利用质谱数据对蛋白质谱进行分类。
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开始:
生物信息学工具箱提供算法和可视化技术用于下一代测序分析。该工具箱使您同时在分辨率的碱基对的水平进行计算，分析整个基因组。您可以使用浏览器NGS可视化和使用单端或配对末端短读探讨短阅读比对。您还可以创建自定义的分析程序，如下面的例子。
可视化和调查短读对齐
使用NGS浏览器，您可以验证和调查短读序列的排列，以支持测量遗传变异和基因表达的分析。金宝appNGS浏览器让你:
- 对准到核苷酸参考序列可视化短读数据
- 比较按公共引用序列对齐的多个数据集
- 查看参考序列的不同基底和区域的覆盖范围
- 调查质量和对准读取其他细节
- 识别由于基础调用错误或多态性造成的不匹配
- 可视化的插入和缺失
- 检索相对于参考序列的特定区域的功能注解
NGS浏览器，以粗体显示单核苷酸多态性(SNPs)。您可以显示数据的多个轨迹，检查峰值，识别插入和删除，并检查读取质量。
存储和管理短读序列数据
在下一代测序分析中使用的数据集通常太大，无法成物理存储器。生物信息学工具箱提供专业的数据容器，使您能够分析整个基因组。
该BioIndexedFile对象允许您访问文本文件的内容，其中包含对数据集的不一致大小的条目，如序列、注释和交叉引用。您可以从表、平面文件或特定于应用程序的格式(如SAM、FASTA和FASTQ)生成这些对象。
该BioMap类存储来自短读序列的信息，包括序列标头、读序列、质量分数，以及关于对齐和映射到单个参考序列的数据。您可以使用对象属性和方法来探索、访问、筛选和操作BioMap对象中包含的数据。
芯片正常化
您可以使用正火的微阵列数据，包括LOWESS，全球平均数，中位数绝对偏差（MAD），并位数归几种方法。您可以应用这些方法对整个微阵列芯片或特定区域或块。过滤和插补功能，让你在运行分析和可视化程序之前干净的原始数据。
数据分析和可视化
生物信息工具箱可以执行背景调整和计算基因（探针组）从Affymetrix公司的表达值®微阵列探针级数据使用稳健多阵列平均(RMA)和GC稳健多阵列平均(GCRMA)程序。可以将循环二值分割应用于阵列CGH数据，并通过一个微阵列实验对基因表达数据进行多重假设检验，估计其误发现率。您还可以对多个Affymetrix CEL文件或来自两个不同实验条件的基因表达值的探测强度对秩不变集进行归一化。
可视化微阵列数据的专用例程包括火山图、盒图、loglog图、I-R图和微阵列的空间热图。您还可以用g带模式可视化表意文字。
从使用例程统计和机器学习工具箱™，您可以将结果进行分类，进行层次和K-均值聚类，并在统计可视化，如二维clustergrams具有最佳的叶序，热图，主成分图和分类树代表你的微阵列数据。
微阵列数据表示意义与基因表达比率的火山图。
生物信息工具箱提供了一组用于质谱数据分析功能。这些功能使预处理，分类和标记从SELDI，MALDI，LC / MS和GC / MS数据的识别。预处理功能包括基线校正，平滑，校准和重采样。您可以对齐使用M / Z轴原光谱数据和LC / MS和GC / MS数据进行保留的时间对准。您可以同时绘制多个光谱。
可以流畅，对齐和规范化谱，然后利用分类和统计学习工具来创建分类和识别潜在的生物标志物
利用生物信息学工具箱无标记差异蛋白质组学和代谢组学分析。
图论与可视化
生物信息工具箱使您能够基本图形理论应用到稀疏矩阵。您可以创建，查看和操作的图形，如相互作用图谱，层次结构图和途径。您可以确定并查看有向图的循环图中的最短路径，测试和两个图形之间找到同构。
统计学习与可视化
生物信息学工具箱提供的功能是建立在分类和统计学习算法统计和机器学习工具箱,包括:
- 金宝app支持向量机（SVM）和K近邻分类器
- 设立交叉验证实验和测量不同的分类方法的性能功能
- 为特征选择，映射和显示层次的情节和途径交互式工具
统计学习和可视化。
基因本体论
生物信息学工具箱使您能够从MATLAB中访问基因本体数据库®，解析基因本体注解文件，并且获得这样的本体的子集作为祖先，后代，或亲戚。
序列比对
工具箱提供用于序列分析的函数、对象和方法，包括成对序列、序列概要和多重序列比对。这些包括:
- 用于局部和全局序列比对的标准算法的MATLAB实现，如Needleman-Wunsch、Smith-Waterman和profile-hidden Markov模型算法
- 渐进多序列比对
- 对齐结果矩阵的图形表示
- 标准得分矩阵，如PAM和BLOSUM矩阵家庭
- 共有序列计算与序列标识显示
探索画廊（3个图像）
序列公用事业和统计
该工具箱让你能够操作和分析您的序列，以获得您的数据更深入的了解。您可以：
- 利用遗传密码将DNA或RNA序列转换为氨基酸序列
- 对序列进行统计分析，并在序列中搜索特定的模式
- 应用限制性内切酶和蛋白酶对序列进行有机硅消化或为测试用例创建随机序列
- 预测RNA序列的最小自由能的二级结构
序列可视化
该工具箱使您能够可视化序列和比对。可以查看与GenBank中设有注释的序列的线性或环状的地图。你可以可视化的RNA序列的二级结构的图。互动的观众让你浏览和修改成对和多序列比对。
系统进化树分析
该工具箱使您能够创建和编辑系统进化树。就可以计算出对齐或不对齐的核苷酸或使用宽范围的相似性度量，例如鸠克斯-坎托，对距离，对齐得分，或用户定义的距离方法的氨基酸序列之间的成对距离。系统发育树使用了各种技术层次链接，包括邻居加入，单一的，完整的联动构造，和不加权对组平均法（UPGMA）。
该工具箱支撑加权和rer金宝appooting树木，计算子树，并计算树木的规范形式。进化树浏览器可以让你修剪，重新排序和重命名分支机构;探索距离;和读取或写入Newick格式的文件。您也可以使用注释工具在MATLAB中创建演示文稿质量树。
蛋白质特征分析
该工具箱提供蛋白质序列分析技术，包括例程，用于计算诸如原子组成，等电点和分子量的肽序列的性质。可以测定蛋白质序列的氨基酸组合物，裂解蛋白的酶，并创建骨干图和PDB数据的拉氏图。可以使用序列工具来查看的氨基酸序列的性质或使用分子查看器来显示和操纵3D分子结构。
文件格式和数据库访问
您可以访问标准文件格式的生物数据，在线数据库和网站。生物信息学工具箱，您可以：
- 从标准文件格式，包括FASTA，PDB，和SCF序列数据
- 从文件中读取格式，如Affymetrix公司DAT，EXP，CEL，热电联产，以及CDF文件芯片的数据;ImaGene®结果格式数据;安捷伦科技公司®特征提取软件的文件;和的GenePix®GPR和GAL文件
- 阅读从在线数据库例如GenBank，EMBL，NCBI BLAST和PDB数据
- 用一个命令直接导入数据从NCBI基因表达综合网站
- 阅读从NCBI汉字或UCSC染色体区段文本文件细胞遗传学绑扎信息
- 从MZXML和JCAMP-DX文件中读取质谱数据
共享算法和部署应用程序
MATLAB提供了让你把你的数据分析程序到定制应用软件的工具。这些措施包括构建用户界面，视觉集成开发环境，并且探查的开发工具。MATLAB应用程序部署的产品，让您与现有的C，C ++和J下载188bet金宝搏ava集成您的MATLAB算法™应用，部署开发的算法和自定义接口作为独立的应用程序，转换MATLAB算法到微软®可以从任何基于COM的应用程序访问的。net或COM组件，并创建Microsoft Excel®加载项。
您可以将MATLAB与常用的生物信息学工具(如BioPerl、基于soap的Web服务和COM插件)集成在一起。
共享算法和部署应用程序。
