MicroRNA芯片分析
生数据标准化 (Raw data normalization) 对原始数据进行处理,通过特定的统计分析,达到消除背景噪音,过滤脏数据,去除同一实验不同block之间、不同芯片之间的实验误差,使不同芯片的数据具有可比性。

差异表达分析 (DEG analysis) 差异表达分析是芯片数据的基本分析手段之一,不同方法适用于不同的数据,常用的方法有limma,SAM,T-test ,Fisher’s exact test等。
miRNA靶标基因的预测(miRNA target prediction) 选取在十多种预测方法中至少有5种预测算法预测一致的靶基因
miRNA-mRNA调控网络(miRNA regulation network) 基于MicroRNA的负调控属性,选取显著负相关的miRNA和gene进行网络分析

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
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北京市海淀区中关村东路1号清华大学
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