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随着高精度质谱仪的普及和技术提升,蛋白质组学已经从传统的双向电泳迈进基于质谱的大数据时代。生物信息学是一门正在迅速兴起的交叉学科,它综合运用生物学、医学、药学、统计学、计算机科学等多种学科的各种工具和方法,来挖掘和阐释大量生物数据所包含的生物学意义。安必奇生物依靠专业的技术团队和多年积累的服务经验,从庞大而复杂的实验数据中寻找生物体的改变以及引起这些改变的源头与机制,为您提供专业可靠有深度的蛋白质组学实生物信息学服务。

差异蛋白的 KEGG分析
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)强大的图形功能有助于把基因及表达信息作为一个整体网络进行研究。KEGG的富集分析,除了要寻找目标基因或者蛋白质所参与的PATHWAY以外,还要将它们在这些PATHWAY中的分布比率与背景的分布情况进行比较,并对每个PATHWAY进行显著性分析。
聚类分析
聚类分析(Cluster Analysis)是对样品或者指标进行分类的一种多元统计分析方法。对不同条件下多个蛋白的表达进行聚类分析可以帮助快速的选择共表达蛋白。正确的聚类分析,不但有助于推断蛋白的功能,还可以有效的发现蛋白之间存在的调控关系。
蛋白质互作网络分析
细胞进行生命活动是蛋白质在一定条件下相互作用的结果。蛋白质互作网络是生物信息调控的主要实现方式,是决定细胞命运的关键因素。通过筛选的差异蛋白进行基于实验验证,其他亲缘物种数据库检索、文献挖掘等多种信息进行蛋白互作网络的绘制,预测功能未知的蛋白质功能并了解特定生物功能的分子机制。

转录组与蛋白质组关联分析
基于蛋白质组、后期验证实验和生物信息学分析的整合结果,我们提供完整的个性化绘图服务。通过整合的绘图一方面总结归纳整个实验项目的结果,同时对研究现在潜在的调控方式进行挖掘。
个性化图谱绘制
从DNA、mRNA到蛋白质的过程中涉及到一整套精细的表达调控机制,要全面探究生物体疾病机理、环境应激机制,精准描绘关键基因的表达模式,必然需要同步检测mRNA 和蛋白质的表达量并进行联合分析。
对于一些蛋白数据库少的物种,利用转录组数据构建蛋白库,大幅度提高蛋白鉴定数。