生物信息學個性化分析
常規的轉錄組、蛋白組、代謝組、外顯子組、全基因組、宏基因組等的生信分析都是非常基礎的，內容和流程都是固定的，更無法實現多組學之間的關聯。從公共數據庫下載的組學數據也需要深入分析。對于科研工作者來說，這些數據都只是一堆半成品，是各種結果的堆砌，缺乏系統的梳理和總結性報告。這樣的結果對不具備生物信息學基礎的科研工作者群體來說非常不友好，常常令他們感到困惑，一籌莫展，找不到切入點，或者不知道如何總結歸納。所以急需能提供生物信息學個性化分析的公司和業務方向。但是目前生物公司提供的幾乎都是標準化分析，因為個性化分析需要單獨設計分析流程，寫代碼，非常費時費力。在追求效率的情況下，絕大多數做組學服務的公司放棄提供個性化生信分析，除非科研工作者愿意支付更多的錢。求助于生物信息學專業的科研工作者似乎是個好辦法，然而實際操作過程中卻面臨種種難題。因此，對組學數據的個性化分析是科研工作者普遍面臨的痛點。
勵茨生物專門提供醫學方向的個性化生物信息學分析。小到挑選指定基因做一張熱圖，大到多組學關聯分析、數據庫挖掘分析、數據庫數據與自有組學數據整合分析等，不僅有結果，而且有結論。我們力求提供高效而優質的技術服務，使科研工作者通過我們的分析報告，能輕易讀懂，能從中快速獲得結論，更好地服務基礎研究。
生物信息學個性化分析內容：
1. 聚類/GO/KEGG/PPI/WGCNA/GSEA分析
2. 基因上下游調控分析
3. 生存分析
4. TCGA/GEO等數據庫挖掘分析
5. 轉錄組、蛋白組、代謝組數據分析
6. 多組學整合分析
7. 數據庫+自有數據整合分析
8. ceRNA整套分析
9. 免疫浸潤分析
10. （m6A/m5C/m1A）RNA甲基化分析
11. 其它個性化分析
勵茨生物專門提供醫學方向的個性化生物信息學分析。小到挑選指定基因做一張熱圖，大到多組學關聯分析、數據庫挖掘分析、數據庫數據與自有組學數據整合分析等，不僅有結果，而且有結論。我們力求提供高效而優質的技術服務，使科研工作者通過我們的分析報告，能輕易讀懂，能從中快速獲得結論，更好地服務基礎研究。
生物信息學個性化分析內容：
1. 聚類/GO/KEGG/PPI/WGCNA/GSEA分析
2. 基因上下游調控分析
3. 生存分析
4. TCGA/GEO等數據庫挖掘分析
5. 轉錄組、蛋白組、代謝組數據分析
6. 多組學整合分析
7. 數據庫+自有數據整合分析
8. ceRNA整套分析
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