-
Trình tự khuếch đại PacBio-Độ dài đầy đủ 16S/18S/ITS
Nền tảng Amplicon (16S/18S/ITS) được phát triển với nhiều năm kinh nghiệm trong phân tích dự án đa dạng vi sinh vật, bao gồm phân tích cơ bản được tiêu chuẩn hóa và phân tích được cá nhân hóa: phân tích cơ bản bao gồm nội dung phân tích chính thống của nghiên cứu vi sinh vật hiện tại, nội dung phân tích rất phong phú và toàn diện, và kết quả phân tích được trình bày dưới dạng báo cáo dự án;Nội dung phân tích được cá nhân hóa rất đa dạng.Các mẫu có thể được chọn và các tham số có thể được đặt linh hoạt theo báo cáo phân tích cơ bản và mục đích nghiên cứu để hiện thực hóa các yêu cầu được cá nhân hóa.Hệ điều hành Windows đơn giản và nhanh chóng.
-
PacBio-Bản ghi có độ dài đầy đủ (Không tham khảo)
Lấy dữ liệu giải trình tự Isoform của Pacific Biosciences (PacBio) làm đầu vào, Ứng dụng này có thể xác định các chuỗi bản ghi có độ dài đầy đủ (không cần lắp ráp).Bằng cách ánh xạ các chuỗi có độ dài đầy đủ dựa trên bộ gen tham chiếu, bản phiên mã có thể được tối ưu hóa bởi các gen, bản phiên mã, vùng mã hóa đã biết, v.v. Trong trường hợp này, có thể đạt được việc xác định chính xác hơn các cấu trúc mRNA, chẳng hạn như ghép nối thay thế, v.v..Phân tích chung với dữ liệu giải trình tự phiên mã NGS cho phép chú thích toàn diện hơn và định lượng chính xác hơn trong biểu thức ở cấp độ phiên mã, điều này phần lớn mang lại lợi ích cho phân tích chức năng và biểu thức vi phân ở hạ nguồn.
-
Bộ công cụ
BMKCloud là nền tảng tin sinh học hàng đầu cung cấp giải pháp toàn diện cho các chương trình gen, được các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau tin tưởng rộng rãi, bao gồm y tế, nông nghiệp, môi trường, v.v. BMKCloud cam kết cung cấp các dịch vụ tích hợp, đáng tin cậy và hiệu quả bao gồm các công cụ và nền tảng phân tích tin sinh học , tài nguyên máy tính, cơ sở dữ liệu công cộng, các khóa học trực tuyến về tin sinh học, v.v. BMKCloud có nhiều công cụ tin sinh học được sử dụng thường xuyên bao gồm chú thích gen, công cụ di truyền tiến hóa, ncRNA, kiểm soát chất lượng dữ liệu, lắp ráp, căn chỉnh, trích xuất dữ liệu, đột biến, thống kê, tạo hình, trình tự phân tích, v.v.
-
ARN nhỏ
RNA nhỏ là loại RNA không mã hóa ngắn, có chiều dài trung bình từ 18-30 nt, bao gồm miRNA, siRNA và piRNA.Những RNA nhỏ này đã được báo cáo rộng rãi là có liên quan đến nhiều quá trình sinh học khác nhau như suy thoái mRNA, ức chế dịch mã, hình thành chất dị nhiễm sắc, v.v. Phân tích trình tự RNA nhỏ đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về sự phát triển của động vật/thực vật, bệnh tật, virus, v.v. nền tảng phân tích trình tự bao gồm phân tích tiêu chuẩn và khai thác dữ liệu nâng cao.Trên cơ sở dữ liệu RNA-seq, phân tích tiêu chuẩn có thể đạt được nhận dạng và dự đoán miRNA, dự đoán, chú thích và phân tích biểu hiện gen mục tiêu miRNA.Phân tích nâng cao cho phép tìm kiếm và trích xuất miRNA tùy chỉnh, tạo sơ đồ Venn, miRNA và xây dựng mạng lưới gen mục tiêu.
-
NGS-WGS (Illumina/BGI)
NGS-WGS là một nền tảng phân tích sắp xếp lại toàn bộ bộ gen, được phát triển dựa trên kinh nghiệm phong phú về Công nghệ Biomarker.Nền tảng dễ sử dụng này cho phép gửi nhanh quy trình phân tích tích hợp bằng cách chỉ cần thiết lập một vài tham số cơ bản, phù hợp với dữ liệu giải trình tự DNA được tạo từ cả nền tảng Illumina và nền tảng giải trình tự BGI.Nền tảng này được triển khai trên máy chủ điện toán hiệu suất cao, cho phép phân tích dữ liệu hiệu quả cao trong thời gian rất hạn chế.Khai thác dữ liệu được cá nhân hóa có sẵn trên cơ sở phân tích tiêu chuẩn, bao gồm truy vấn gen đột biến, thiết kế mồi PCR, v.v.
-
mARN(Tham khảo)
Transcriptome là mối liên kết giữa thông tin di truyền của bộ gen và hệ protein của chức năng sinh học.Điều hòa mức độ phiên mã là chế độ điều hòa quan trọng nhất và được nghiên cứu rộng rãi nhất của sinh vật.Trình tự phiên mã có thể sắp xếp trình tự phiên mã tại bất kỳ thời điểm nào hoặc trong bất kỳ điều kiện nào, với độ phân giải chính xác đến từng nucleotide. Nó có thể phản ánh linh hoạt mức độ phiên mã gen, đồng thời xác định và định lượng các bản phiên mã hiếm và bình thường, đồng thời cung cấp thông tin cấu trúc của mẫu biên bản cụ thể.
Hiện nay, công nghệ giải trình tự phiên mã đã được sử dụng rộng rãi trong nông học, y học và các lĩnh vực nghiên cứu khác, bao gồm điều hòa phát triển động vật và thực vật, thích ứng với môi trường, tương tác miễn dịch, định vị gen, tiến hóa di truyền loài và phát hiện khối u và bệnh di truyền.
-
Metagenomics (NGS)
Nền tảng phân tích này được thiết kế để phân tích dữ liệu metagenomic của súng ngắn dựa trên nhiều năm kinh nghiệm.Nó bao gồm quy trình công việc tích hợp chứa nhiều phân tích metagenomics thường cần bao gồm xử lý dữ liệu, nghiên cứu cấp độ loài, nghiên cứu cấp độ chức năng gen, tạo nhóm metagenome, v.v. Ngoài ra, các công cụ khai thác dữ liệu tùy chỉnh có sẵn theo quy trình phân tích tiêu chuẩn, bao gồm truy vấn gen và loài , cài đặt tham số, tạo hình được cá nhân hóa, v.v.
-
LncRNA
RNA không mã hóa dài (lncRNA) là loại bản phiên mã có chiều dài hơn 200 nt, không có khả năng mã hóa protein.Bằng chứng tích lũy cho thấy hầu hết các lncRNA rất có khả năng hoạt động.Các công nghệ giải trình tự thông lượng cao và các công cụ phân tích tin sinh học cho phép chúng tôi tiết lộ trình tự lncRNA và thông tin định vị hiệu quả hơn, đồng thời giúp chúng tôi khám phá các lncRNA có chức năng điều tiết quan trọng.BMKCloud tự hào cung cấp cho khách hàng nền tảng phân tích trình tự lncRNA để đạt được phân tích lncRNA nhanh chóng, đáng tin cậy và linh hoạt.
-
GWAS
Nghiên cứu kết hợp trên toàn bộ gen (GWAS) nhằm mục đích xác định các biến thể di truyền (kiểu gen) liên quan đến các đặc điểm cụ thể (kiểu hình).Các nghiên cứu của GWA điều tra các dấu hiệu di truyền trên toàn bộ bộ gen của một số lượng lớn cá thể và dự đoán mối liên hệ kiểu hình-kiểu gen bằng phân tích thống kê ở cấp độ quần thể.Việc sắp xếp lại toàn bộ bộ gen có thể phát hiện ra tất cả các biến thể di truyền.Kết hợp với dữ liệu kiểu hình, GWAS có thể được xử lý để xác định SNP, QTL và các gen ứng cử viên liên quan đến kiểu hình, hỗ trợ mạnh mẽ cho việc nhân giống động vật/thực vật hiện đại.SLAF là một chiến lược giải trình tự bộ gen đơn giản hóa do tự phát triển, giúp phát hiện ra các dấu hiệu phân bố trên toàn bộ bộ gen, SNP.Những SNP này, như các dấu hiệu di truyền phân tử, có thể được xử lý cho các nghiên cứu liên kết với các đặc điểm mục tiêu.Đây là một chiến lược tiết kiệm chi phí trong việc xác định các đặc điểm phức tạp liên quan đến các biến thể di truyền.
-
Nanopore Bảng điểm có độ dài đầy đủ
Các dạng đồng phân thay thế phức tạp và biến đổi trong sinh vật là cơ chế di truyền quan trọng để điều chỉnh biểu hiện gen và đa dạng protein.Việc xác định chính xác cấu trúc phiên mã là cơ sở để nghiên cứu chuyên sâu về các kiểu điều hòa biểu hiện gen.Nền tảng giải trình tự Nanopore đã đưa thành công nghiên cứu phiên mã lên cấp độ isoform.Nền tảng phân tích này được thiết kế để phân tích dữ liệu RNA-Seq được tạo trên nền tảng Nanopore dựa trên bộ gen tham chiếu, giúp đạt được các phân tích định tính và định lượng ở cả cấp độ gen và cấp độ phiên mã.
-
ARN tuần hoàn
RNA tròn (circRNA) là một loại RNA không mã hóa, gần đây được phát hiện có vai trò quan trọng trong mạng lưới điều hòa liên quan đến việc phát triển, kháng cự với môi trường, v.v. Khác biệt với các phân tử RNA tuyến tính, ví dụ như mRNA, lncRNA, 3′ và 5′ các đầu của CircRNA được nối với nhau để tạo thành cấu trúc vòng, giúp chúng không bị tiêu hóa bởi exonuclease và ổn định hơn hầu hết các RNA tuyến tính.CircRNA đã được phát hiện có chức năng đa dạng trong việc điều chỉnh biểu hiện gen.CircRNA có thể hoạt động như ceRNA, liên kết cạnh tranh với miRNA, được gọi là bọt biển miRNA.Nền tảng phân tích trình tự CircRNA hỗ trợ phân tích biểu thức và cấu trúc CircRNA, dự đoán mục tiêu và phân tích chung với các loại phân tử RNA khác
-
BSA
Nền tảng Phân tích phân tách hàng loạt bao gồm phân tích tiêu chuẩn một bước và phân tích nâng cao với cài đặt tham số tùy chỉnh.BSA là một kỹ thuật được sử dụng để nhanh chóng xác định các dấu hiệu di truyền liên quan đến kiểu hình.Quy trình làm việc chính của BSA bao gồm: 1. chọn hai nhóm cá thể có kiểu hình cực kỳ đối lập nhau;2. gộp DNA, RNA hoặc SLAF-seq(Được phát triển bởi Biomarker) của tất cả các cá nhân để tạo thành hai khối DNA;3. xác định các trình tự khác biệt so với bộ gen tham chiếu hoặc ở giữa, 4. dự đoán các vùng liên kết ứng cử viên bằng thuật toán chỉ số ED và SNP;5. Phân tích chức năng và làm phong phú các gen ở các vùng ứng cử viên, v.v. Khai thác dữ liệu nâng cao hơn bao gồm sàng lọc dấu hiệu di truyền và thiết kế mồi cũng có sẵn.
