-
PacBio-სრული სიგრძის 16S/18S/ITS ამპლიკონის თანმიმდევრობა
Amplicon (16S/18S/ITS) პლატფორმა შემუშავებულია მიკრობული მრავალფეროვნების პროექტის ანალიზის მრავალწლიანი გამოცდილებით, რომელიც შეიცავს სტანდარტიზებულ საბაზისო ანალიზს და პერსონალიზებულ ანალიზს: ძირითადი ანალიზი მოიცავს მიმდინარე მიკრობული კვლევის ძირითადი ანალიზის შინაარსს, ანალიზის შინაარსი მდიდარი და ყოვლისმომცველია. და ანალიზის შედეგები წარმოდგენილია პროექტის ანგარიშების სახით;პერსონალიზებული ანალიზის შინაარსი მრავალფეროვანია.შესაძლებელია ნიმუშების შერჩევა და პარამეტრების მოქნილად დაყენება ძირითადი ანალიზის მოხსენებისა და კვლევის მიზნის შესაბამისად, პერსონალიზებული მოთხოვნების რეალიზაციისთვის.Windows ოპერაციული სისტემა, მარტივი და სწრაფი.
-
PacBio-სრული სიგრძის ტრანსკრიპტომა (არარეფერენციული)
Pacific Biosciences (PacBio) იზოფორმული თანმიმდევრობის მონაცემების შეყვანის სახით, ამ აპს შეუძლია სრულმეტრაჟიანი ტრანსკრიპტის თანმიმდევრობების იდენტიფიცირება (შეკრების გარეშე).საცნობარო გენომის მიმართ სრულმეტრაჟიანი თანმიმდევრობების რუკებით, ტრანსკრიპტების ოპტიმიზაცია შესაძლებელია ცნობილი გენების, ტრანსკრიპტების, კოდირების რეგიონების და ა.შ.ერთობლივი ანალიზი NGS ტრანსკრიპტომის თანმიმდევრობის მონაცემებთან ერთად იძლევა უფრო ყოვლისმომცველ ანოტაციას და გამოხატვის უფრო ზუსტ რაოდენობრივ განსაზღვრას ტრანსკრიპტის დონეზე, რაც დიდ სარგებელს მოაქვს ქვედა დიფერენციალური გამოხატვისა და ფუნქციური ანალიზის დროს.
-
ინსტრუმენტების ნაკრები
BMKCloud არის წამყვანი ბიოინფორმატიული პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს ერთჯერადი გადაწყვეტილებების მიღებას გენომიური პროგრამებისთვის, რომელსაც ფართოდ ენდობა მკვლევარები სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის სამედიცინო, სოფლის მეურნეობის, გარემოსდაცვითი და ა.შ. , გამოთვლითი რესურსები, საჯარო მონაცემთა ბაზა, ბიოინფორმაციული ონლაინ კურსები და ა.შ. BMKCloud-ს აქვს სხვადასხვა ხშირად გამოყენებული ბიოინფორმაციული ხელსაწყოები, მათ შორის გენის ანოტაცია, ევოლუციური გენეტიკური ხელსაწყოები, ncRNA, მონაცემთა ხარისხის კონტროლი, შეკრება, გასწორება, მონაცემთა ამოღება, მუტაციები, სტატისტიკა, ფიგურების გენერატორი, თანმიმდევრობა. ანალიზი და ა.შ.
-
მცირე რნმ
მცირე რნმ არის მოკლე არაკოდიციური რნმ-ის ტიპი, საშუალო სიგრძით 18-30 ნტ, მათ შორის miRNA, siRNA და piRNA.ეს მცირე რნმ-ები მასიურად მონაწილეობენ სხვადასხვა ბიოლოგიურ პროცესებში, როგორიცაა mRNA დეგრადაცია, ტრანსლაციის ინჰიბიცია, ჰეტეროქრომატინის წარმოქმნა და ა.შ. თანმიმდევრობის ანალიზის პლატფორმა შედგება სტანდარტული ანალიზისა და მონაცემთა მოწინავე მოპოვებისგან.RNA-seq მონაცემების საფუძველზე, სტანდარტულ ანალიზს შეუძლია მიაღწიოს miRNA იდენტიფიკაციას და პროგნოზირებას, miRNA სამიზნე გენის პროგნოზირებას, ანოტაციას და გამოხატვის ანალიზს.გაფართოებული ანალიზი საშუალებას იძლევა მორგებული miRNA ძიება და მოპოვება, ვენის დიაგრამის გენერირება, miRNA და სამიზნე გენის ქსელის შექმნა.
-
NGS-WGS (Illumina/BGI)
NGS-WGS არის მთელი გენომის ხელახალი თანმიმდევრობის ანალიზის პლატფორმა, რომელიც შემუშავებულია ბიომარკერის ტექნოლოგიებში მდიდარი გამოცდილების საფუძველზე.ეს მარტივი გამოსაყენებელი პლატფორმა საშუალებას გაძლევთ სწრაფად წარადგინოთ ინტეგრირებული ანალიზის სამუშაო ნაკადი რამდენიმე ძირითადი პარამეტრის დაყენებით, რომელიც ერგება დნმ-ის თანმიმდევრობის მონაცემებს, რომლებიც გენერირებულია როგორც Illumina პლატფორმიდან, ასევე BGI თანმიმდევრობის პლატფორმიდან.ეს პლატფორმა განლაგებულია მაღალი წარმადობის გამოთვლით სერვერზე, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა მაღალეფექტურ ანალიზს ძალიან შეზღუდულ დროში.პერსონალიზებული მონაცემების მოპოვება ხელმისაწვდომია სტანდარტული ანალიზის საფუძველზე, მათ შორის მუტაციური გენის მოთხოვნა, PCR პრაიმერის დიზაინი და ა.შ.
-
mRNA (მინიშნება)
ტრანსკრიპტომი არის კავშირი გენომიურ გენეტიკურ ინფორმაციასა და ბიოლოგიური ფუნქციის პროტეომს შორის.ტრანსკრიპციული დონის რეგულირება არის ორგანიზმების ყველაზე მნიშვნელოვანი და ყველაზე ფართოდ შესწავლილი რეგულირების რეჟიმი.ტრანსკრიპტომის თანმიმდევრობას შეუძლია ტრანსკრიპტომის თანმიმდევრობა დროის ნებისმიერ მომენტში ან ნებისმიერ პირობებში, რეზოლუციით ზუსტი ერთი ნუკლეოტიდის მიმართ. მას შეუძლია დინამიურად ასახოს გენის ტრანსკრიპციის დონე, ერთდროულად გამოავლინოს და რაოდენობრივად განსაზღვროს იშვიათი და ნორმალური ტრანსკრიპტები და მიაწოდოს სტრუქტურული ინფორმაცია. კონკრეტული ტრანსკრიპტების ნიმუში.
ამჟამად, ტრანსკრიპტომის თანმიმდევრობის ტექნოლოგია ფართოდ გამოიყენება აგრონომიაში, მედიცინაში და სხვა კვლევით სფეროებში, მათ შორის ცხოველებისა და მცენარეების განვითარების რეგულირებაში, გარემოსდაცვითი ადაპტაციის, იმუნური ურთიერთქმედების, გენების ლოკალიზაციის, სახეობების გენეტიკური ევოლუციისა და სიმსივნისა და გენეტიკური დაავადებების გამოვლენაში.
-
მეტაგენომიკა (NGS)
ეს ანალიზის პლატფორმა შექმნილია თოფის მეტაგენომიური მონაცემების ანალიზისთვის მრავალწლიანი გამოცდილების საფუძველზე.იგი მოიცავს ინტეგრირებულ სამუშაო პროცესს, რომელიც შეიცავს სხვადასხვა საყოველთაოდ საჭირო მეტაგენომიკურ ანალიზს, მათ შორის მონაცემთა დამუშავებას, სახეობების დონის კვლევებს, გენის ფუნქციის დონის კვლევებს, მეტაგენომის ბინირებას და ა.შ. , პარამეტრის დაყენება, პერსონალიზებული ფიგურების გენერირება და ა.შ.
-
LncRNA
გრძელი არაკოდიციური რნმ (lncRNA) არის 200 ნტ-ზე მეტი სიგრძის ტრანსკრიპტების ტიპი, რომლებსაც არ შეუძლიათ ცილების კოდირება.აკუმულაციური მტკიცებულებები ვარაუდობენ, რომ lncRNA-ების უმეტესობა ფუნქციონალურია.მაღალი გამტარუნარიანობის თანმიმდევრობის ტექნოლოგიები და ბიოინფორმატიული ანალიზის ხელსაწყოები გვაძლევს ძალას, გამოვავლინოთ lncRNA თანმიმდევრობები და პოზიციონირების ინფორმაცია უფრო ეფექტურად და მიგვიყვანს აღმოვაჩინოთ lncRNAs გადამწყვეტი მარეგულირებელი ფუნქციებით.BMKCloud ამაყობს, რომ ჩვენს მომხმარებლებს სთავაზობს lncRNA თანმიმდევრობის ანალიზის პლატფორმას სწრაფი, საიმედო და მოქნილი lncRNA ანალიზის მისაღწევად.
-
GWAS
გენომის მასშტაბური ასოციაციის კვლევა (GWAS) მიზნად ისახავს გენეტიკური ვარიანტების (გენოტიპის) იდენტიფიცირებას, რომლებიც დაკავშირებულია სპეციფიკურ მახასიათებლებთან (ფენოტიპთან).GWA კვლევები იკვლევს გენეტიკურ მარკერებს დიდი რაოდენობის ინდივიდების მთლიან გენომზე და პროგნოზირებს გენოტიპ-ფენოტიპის ასოციაციებს სტატისტიკური ანალიზით პოპულაციის დონეზე.მთლიანი გენომის ხელახალი თანმიმდევრობა პოტენციურად შეუძლია აღმოაჩინოს ყველა გენეტიკური ვარიანტი.ფენოტიპურ მონაცემებთან ერთად, GWAS შეიძლება დამუშავდეს ფენოტიპთან დაკავშირებული SNP-ების, QTL-ების და კანდიდატი გენების იდენტიფიცირებისთვის, რაც მტკიცედ უჭერს მხარს თანამედროვე ცხოველების/მცენარეების მოშენებას.SLAF არის საკუთარი ხელით შემუშავებული გენომის თანმიმდევრობის გამარტივებული სტრატეგია, რომელიც აღმოაჩენს გენომის მასშტაბით განაწილებულ მარკერებს, SNP.ეს SNPs, როგორც მოლეკულური გენეტიკური მარკერები, შეიძლება დამუშავდეს მიზნობრივი მახასიათებლების ასოციაციის კვლევებისთვის.ეს არის ხარჯთეფექტური სტრატეგია გენეტიკური ვარიაციების კომპლექსური მახასიათებლების იდენტიფიცირებისთვის.
-
Nanopore სრულმეტრაჟიანი ტრანსკრიპტომიკა
ორგანიზმებში რთული და ცვლადი ალტერნატიული იზოფორმები მნიშვნელოვანი გენეტიკური მექანიზმია გენის ექსპრესიისა და ცილების მრავალფეროვნების რეგულირებისთვის.ტრანსკრიპტის სტრუქტურების ზუსტი იდენტიფიკაცია არის გენის ექსპრესიის რეგულირების შაბლონების სიღრმისეული შესწავლის საფუძველი.Nanopore sequencing პლატფორმამ წარმატებით მიიყვანა ტრანსკრიპტომიური კვლევა იზოფორმის დონეზე.ეს საანალიზო პლატფორმა შექმნილია Nanopore პლატფორმაზე გენერირებული RNA-Seq მონაცემების გასაანალიზებლად საცნობარო გენომის საფუძველზე, რომელიც აღწევს ხარისხობრივ და რაოდენობრივ ანალიზებს როგორც გენის დონეზე, ასევე ტრანსკრიპტების დონეზე.
-
ცირკ-რნმ
წრიული რნმ (circRNA) არის არაკოდიციური რნმ-ის ტიპი, რომელიც ახლახან აღმოჩნდა, რომ თამაშობს სასიცოცხლო როლს მარეგულირებელ ქსელებში, რომლებიც მონაწილეობენ განვითარებაში, გარემოს წინააღმდეგობას და ა.შ. განსხვავდება ხაზოვანი რნმ-ის მოლეკულებისგან, მაგ. mRNA, lncRNA, 3' და 5'. ცირკნმ-ის ბოლოები გაერთიანებულია, რათა შექმნან წრიული სტრუქტურა, რომელიც იცავს მათ ეგზონუკლეაზას მონელებისგან და უფრო სტაბილურია, ვიდრე ხაზოვანი რნმ-ის უმეტესობა.CircRNA-ს აქვს სხვადასხვა ფუნქციები გენის ექსპრესიის რეგულირებაში.CircRNA-ს შეუძლია შეასრულოს როგორც ceRNA, რომელიც აკავშირებს miRNA-ს კონკურენტულად, რომელიც ცნობილია როგორც miRNA ღრუბელი.CircRNA თანმიმდევრობის ანალიზის პლატფორმა აძლიერებს circRNA სტრუქტურისა და გამოხატვის ანალიზს, სამიზნე პროგნოზს და ერთობლივ ანალიზს რნმ-ის სხვა ტიპის მოლეკულებთან
-
BSA
Bulked Segregant Analysis პლატფორმა შედგება ერთსაფეხურიანი სტანდარტული ანალიზისა და გაფართოებული ანალიზისგან მორგებული პარამეტრების პარამეტრით.BSA არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება ფენოტიპთან დაკავშირებული გენეტიკური მარკერების სწრაფად იდენტიფიცირებისთვის.BSA-ს ძირითადი სამუშაო პროცესი შეიცავს: 1. ინდივიდების ორი ჯგუფის შერჩევას უკიდურესად საპირისპირო ფენოტიპებით;2. ყველა ინდივიდის დნმ-ის, რნმ-ის ან SLAF-seq-ის (განვითარებული ბიომარკერის მიერ) გაერთიანება დნმ-ის ორი ნაწილის შესაქმნელად;3. დიფერენციალური მიმდევრობების იდენტიფიცირება საცნობარო გენომის მიმართ ან მათ შორის, 4. კანდიდატთან დაკავშირებული რეგიონების პროგნოზირება ED და SNP-ინდექსის ალგორითმით;5. ფუნქციური ანალიზი და გენების გამდიდრება კანდიდატ რეგიონებში და ა.შ. ასევე ხელმისაწვდომია მონაცემების უფრო მოწინავე მაინინგი, გენეტიკური მარკერების სკრინინგისა და პრაიმერის დიზაინის ჩათვლით.
