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  • PacBio-全長 16S/18S/ITS アンプリコン シーケンシング

    PacBio-全長 16S/18S/ITS アンプリコン シーケンシング

    アンプリコン(16S/18S/ITS)プラットフォームは、微生物多様性プロジェクト分析における長年の経験をもとに開発されており、標準化された基本分析と個別分析が含まれています。基本分析は現在の微生物研究の主流の分析内容をカバーしており、分析内容は豊富で包括的です。分析結果はプロジェクトレポートの形で提示されます。パーソナライズ分析の内容は多岐にわたります。基本的な分析レポートや研究目的に応じて、サンプルの選択やパラメータの設定を柔軟に行うことができ、お客様のニーズに合わせたカスタマイズを実現します。Windows オペレーティング システム、シンプルかつ高速。

  • PacBio-全長トランスクリプトーム (非参考)

    PacBio-全長トランスクリプトーム (非参考)

    Pacific Biosciences (PacBio) のアイソフォーム シーケンス データを入力として使用すると、このアプリは全長転写配列 (アセンブリなし) を識別できます。全長配列を参照ゲノムに対してマッピングすることにより、既知の遺伝子、転写物、コード領域などによって転写物を最適化できます。この場合、選択的スプライシングなどのmRNA構造のより正確な同定が達成できます。NGS トランスクリプトーム シークエンシング データとの共同解析により、より包括的なアノテーションと転写レベルでの発現のより正確な定量化が可能になり、下流の差次的発現と機能解析に大きな利益をもたらします。

  • ツールキット

    ツールキット

    BMKCloud は、ゲノム プログラムのワンストップ ソリューションを提供する主要なバイオインフォマティクス プラットフォームであり、医療、農業、環境などのさまざまな分野の研究者から広く信頼されています。BMKCloud は、バイオインフォマティクス分析プラットフォームとツールを含む、統合された信頼性の高い効率的なサービスを提供することに取り組んでいます。 BMKCloud には、遺伝子アノテーション、進化的遺伝ツール、ncRNA、データ品質管理、アセンブリ、アラインメント、データ抽出、突然変異、統計、図ジェネレーター、配列など、頻繁に使用されるさまざまなバイオインフォマティクス ツールがあります。分析など

  • 小さなRNA

    小さなRNA

    Small RNA は、平均長 18 ~ 30 nt の短い非コード RNA の一種で、miRNA、siRNA、piRNA が含まれます。これらの smallRNA は、mRNA 分解、翻訳阻害、ヘテロクロマチン形成などのさまざまな生物学的プロセスに関与していることが大量に報告されています。SmallRNA シーケンス解析は、動物/植物の発生、病気、ウイルスなどの研究に広く応用されています。シーケンス解析プラットフォームは、標準解析と高度なデータマイニングで構成されます。RNA-seq データに基づいて、標準的な解析により miRNA の同定と予測、miRNA 標的遺伝子の予測、アノテーションと発現解析を実現できます。高度な分析により、カスタマイズされた miRNA の検索と抽出、ベン図の生成、miRNA および標的遺伝子ネットワークの構築が可能になります。

  • NGS-WGS (イルミナ/BGI)

    NGS-WGS (イルミナ/BGI)

    NGS-WGS は、バイオマーカー テクノロジーズの豊富な経験に基づいて開発された全ゲノム再配列解析プラットフォームです。この使いやすいプラットフォームにより、いくつかの基本パラメータを設定するだけで、統合された分析ワークフローを迅速に送信できます。これは、Illumina プラットフォームと BGI シーケンス プラットフォームの両方から生成された DNA シーケンス データに適合します。このプラットフォームは高性能コンピューティング サーバー上に展開され、非常に限られた時間内で高効率のデータ分析を可能にします。変異遺伝子クエリ、PCR プライマー設計などの標準分析に基づいて、パーソナライズされたデータ マイニングが可能です。

  • mRNA(参考)

    mRNA(参考)

    トランスクリプトームは、ゲノム遺伝情報と生物学的機能のプロテオームの間のつながりです。転写レベルの調節は、生物の最も重要で最も広く研究されている調節様式です。トランスクリプトームシーケンシングは、任意の時点または条件下で、単一ヌクレオチドまで正確な分解能でトランスクリプトームのシーケンスを行うことができます。遺伝子転写レベルを動的に反映し、まれな転写物と正常な転写物を同時に同定および定量し、構造情報を提供します。サンプル固有の転写物。

    現在、トランスクリプトームシーケンス技術は、農学、医学、および動植物の発育制御、環境適応、免疫相互作用、遺伝子局在化、種の遺伝進化、腫瘍や遺伝性疾患の検出などのその他の研究分野で広く使用されています。

  • メタゲノミクス (NGS)

    メタゲノミクス (NGS)

    この分析プラットフォームは、長年の経験に基づいてショットガン メタゲノム データ分析用に設計されています。これは、データ処理、種レベルの研究、遺伝子機能レベルの研究、メタゲノムビニングなど、一般に必要とされるさまざまなメタゲノミクス解析を含む統合ワークフローで構成されています。さらに、カスタマイズされたデータマイニングツールが、遺伝子および種のクエリを含む標準的な解析ワークフローで利用可能です。 、パラメータ設定、パーソナライズされた図形の生成など。

  • LncRNA

    LncRNA

    長い非コード RNA (lncRNA) は、200 nt を超える長さの転写産物の一種であり、タンパク質をコードすることができません。蓄積された証拠は、lncRNA のほとんどが機能する可能性が非常に高いことを示唆しています。ハイスループットのシークエンシング技術とバイオインフォマティクス解析ツールにより、lncRNA の配列と位置情報をより効率的に明らかにし、重要な調節機能を持つ lncRNA の発見につながります。BMKCloud は、迅速で信頼性が高く、柔軟な lncRNA 解析を実現する lncRNA シーケンス解析プラットフォームをお客様に提供できることを誇りに思っています。

  • GWAS

    GWAS

    ゲノムワイド関連研究 (GWAS) は、特定の形質 (表現型) に関連する遺伝的変異 (遺伝子型) を特定することを目的としています。GWA 研究では、多数の個人の全ゲノムにわたる遺伝マーカーを調査し、集団レベルでの統計分析によって遺伝子型と表現型の関連を予測します。全ゲノム再配列決定により、すべての遺伝的変異を発見できる可能性があります。表現型データと組み合わせることで、GWAS を処理して表現型に関連する SNP、QTL、および候補遺伝子を特定することができ、これは現代の動物/植物育種を強力に裏付けます。SLAF は、ゲノム全体に分散したマーカー (SNP) を発見する、独自に開発された簡易ゲノム配列決定戦略です。これらの SNP は、分子遺伝マーカーとして、標的とされた形質との関連研究のために処理できます。これは、遺伝的変異に関連する複雑な形質を特定する際の費用対効果の高い戦略です。

  • ナノポア全長トランスクリプトミクス

    ナノポア全長トランスクリプトミクス

    生物における複雑で多様な代替アイソフォームは、遺伝子発現とタンパク質の多様性を制御するための重要な遺伝的機構です。転写構造の正確な同定は、遺伝子発現制御パターンの詳細な研究の基礎となります。ナノポア シーケンシング プラットフォームは、トランスクリプトーム研究をアイソフォーム レベルで行うことに成功しました。この分析プラットフォームは、参照ゲノムに基づいて Nanopore プラットフォームで生成された RNA-Seq データを分析するように設計されており、遺伝子レベルと転写物レベルの両方で定性的および定量的分析を実現します。

     

  • circ-RNA

    circ-RNA

    環状 RNA (circRNA) は非コーディング RNA の一種で、発達や環境耐性などに関与する制御ネットワークにおいて重要な役割を果たすことが最近判明しました。mRNA、lncRNA、3' および 5' などの直鎖状 RNA 分子とは異なります。 circRNA の末端は互いに結合して環状構造を形成しており、これによりエキソヌクレアーゼによる消化が回避され、ほとんどの直鎖状 RNA よりも安定しています。CircRNA は、遺伝子発現の調節においてさまざまな機能を持つことがわかっています。CircRNA は、miRNA スポンジとして知られる miRNA に競合的に結合する ceRNA として機能します。CircRNA シーケンス解析プラットフォームは、circRNA の構造と発現解析、標的予測、および他のタイプの RNA 分子との共同解析を可能にします。

  • BSA

    BSA

    Bulked Segregant 分析プラットフォームは、ワンステップの標準分析とカスタマイズされたパラメーター設定による高度な分析で構成されます。BSA は、表現型に関連する遺伝マーカーを迅速に特定するために使用される技術です。BSA の主なワークフローには次のものが含まれます。 1. 極端に反対の表現型を持つ個人の 2 つのグループを選択します。2. すべての個人の DNA、RNA、または SLAF-seq (Biomark によって開発) をプールして 2 つの DNA バルクを形成します。3. 参照ゲノムに対する、またはその間の差分配列を同定する。 4. ED および SNP インデックスアルゴリズムにより候補連結領域を予測する。5. 候補領域等の遺伝子の機能解析・濃縮 遺伝子マーカーのスクリーニングやプライマー設計など、より高度なデータマイニングも可能です。

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