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提供丰富的芯片分析科研图谱，完整的生物信息学分析，充分挖掘芯片扫描（或测序）结果的生物学信息，使用同一原始数据，却可获得多个层次的归纳结果，是科研文章发表和深入科研实验研究的最佳选择。
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生物信息学分析
一. 基因芯片结果分析
1. 差异表达基因分析
基因芯片数据标准化、上调基因/下调基因、t-检验（P值）、方差分析（F-检验）、基因聚类（Cluster）、热图（Heatmap）、多样本分子标志物聚类（如肿瘤分子标志物聚类分析）。可分析mRNA表达谱、miRNA表达谱和甲基化基因芯片数据表达谱差异。（结果形式：分析表格、红绿热图、Cluster分类树）
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2. 基因数据相关性分析
分析内容：基因芯片数据质量控制和分析（结果形式：相关性分析结果表格）
3. GO分析（Gene Ontology）
分析内容：包含基因芯片内所有差异表达基因的GO功能注释（结果形式：注释表格）和GO功能富集分析图（结果形式：热图Heatmap和聚类Cluster）。
4. Pathway分析
分析内容：所有差异基因相关的KEGG代谢通路、BioCarta或细胞信号转导通路（Signal Pathway）（结果形式：pathway表格)、Pathway富集分析图（结果形式：热图Heatmap/聚类Cluster ，富集参数表格）
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5. miRNA靶点基因预测和新miRNA预测
分析内容：预测差异表达miRNA的靶点基因、KEGG pathway （结果形式：注释表格）
6. 甲基化位点分析
分析内容：甲基化位点分布，高甲基化/低甲基化位点分布（结果形式：饼图或柱图）
7. SNP位点分析
分析内容：分析某一细胞信号转导通路机制或某一疾病相关的主要SNP位点。（结果形式：分析表格）
二. 基因组测序序列分析
1. 全基因组序列功能注释
分析内容：预测基因组编码区ORF（CDS）、tRNA、rRNA的起始位点和终止位点和长度，并注释基因功能。（结果形式：分析表格）
2. 全基因组序列拼接
分析内容： 将短的测序序列拼接成一个完整的基因组fasta序列文件。（结果形式：fasta序列文件）
3. 全基因序列功能聚类
分析内容： 将基因组所有基因序列进行功能分类 （结果形式： 饼图，功能分类层次表）
4. 系统发育树/物种进化树/分子进化树构建
分析内容：通过ClustalW进行多基因组序列比对，构建不同物种之间的进化树。（结果形式：进化树图，模式可选）
5. 不同基因组序列KEGG代谢通路分析
分析内容：预测基因组基因的KEGG代谢途径。（结果形式：KEGG图谱）
6. 全基因组CDS编码区分布图（circos圈图）
分析内容：绘制全基因组基因分布、tRNA分布和rRNA分布图。（结果形式：circos圈图）
7. 多基因组GO功能差异分析
分析内容：绘制不同物种的基因组GO功能差异图。（结果形式：柱图）
8. 共线性分析
9. SNP位点连锁不平衡分析
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