SNP芯片分析
芯片质量控制 (Quality control) 通过对数据的各项指标的分析作图,可以评估芯片实验质量,了解数据的分布规律,并为下一步分析方法提供参考。
读取基因型(Genotype call) 从CEL文件读取SNP基因型数据
探针质控(Quality control) 通过多种统计学算法过滤掉部分不适宜进入下一步分析的探针。
DNA拷贝数变化(CNV)以及杂合性缺失分析(LOH)分析
基因型分析(Genotype) 基于卡方检验等统计学分析,筛选在两组或多组样本中存在分布频率差异的SNP位点。Manhattan图可以用来观测各个染色体中显著差异SNP探针的数据分布。
主成分分析(PCA)
全基因组关联分析 (GWAS) 与翔自主开发了使用多种智能机器学习算法的GWAS分析流程。经过对数百套孤独症样本和HapMap对照数据集的分析测试,对独立样本的准确率可以达到92%。ROC曲线线下面积为0.9558。
发展历史:源自清华大学医学院生物信息学研究所,2006年1月正式注册成立;国内最早的生物信息学专业数据分析公司;拥有自主研发的高通量数据分析分析平台,擅长各种芯片数据和质谱数据的深入分析。
团队成员:公司成员都是高学历的生物信息学人才,主要研发骨干为清华大学、北京大学和军科院的生物信息学博士,并建有自己的专业人才库,已收录200多位专业人才。
合作交流:
跟国内近百家科研单位进行数据分析合作
跟美国SpotFire公司和西班牙Integromics公司展开深入合作,为其提供高通量数据的生物信息学分析方案和专业软件开发
单位名称: |
详细地址:
北京市海淀区中关村东路1号清华大学
|
qq:
|
官网: |
联系电话: |
Email: |