开始使用生物信息学工具箱

生物信息工具箱™提供算法和应用程序用于下一代测序（NGS），微阵列分析，质谱法，和基因本体论。使用工具箱功能，可以读取标准的文件格式，如SAM，FASTA，CEL和民防部队，以及来自在线数据库如NCBI基因表达综合和GenBank基因组和蛋白质组数据^®。您可以探索和可视化与序列浏览器，空间热图，并clustergrams这个数据。该工具箱还提供了用于检测的峰，对于缺失数据插补值，以及选择特征的统计技术。

您可以结合工具箱功能，支持常见的生物信息学工作流程。万博1manbetx您可以使用芯片起数据来识别转录因子;分析RNA测序数据来识别差异表达的基因;识别微阵列数据拷贝数变体和SNP;并用质谱数据进行分类蛋白质谱。

教程

• 探索的核苷酸序列使用序列浏览器应用程序
  

  使用图形界面的序列函数。

• 探索蛋白质序列使用序列浏览器应用程序
  

  使用生物序列查看器来研究蛋白质序列

• 比较序列使用序列比对算法
  

  与用于人基因的DNA序列开始，定位和在模式生物验证相应的基因。

• 查看并对齐多个序列
  

  使用序列比对应用目视检查多重比对结果并进行手动调节。

• 从Web数据库获取信息
  

  创建get函数的例子

• Excel和MATLAB之间交换数据的生物信息学
  

  使用电子表格链接™与软件的实施例，以查看生物信息学数据

精选示例

全基因组比较

比较全基因组的生物体，它可以让你的生物相对于单基因比较非常不同的分辨率进行比较。而不是仅仅专注于你可以深入了解基因组进化的大型功能的同源基因之间的差异。

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与全基因组数据时

无需加载所有的基因组序列到内存中创建的序列数据，并与它的工作内存映射文件。全基因组可用于人类，小鼠，大鼠，河豚等几个模式生物。对于许多这些生物体的一个染色体可以长几百亿个碱基对。这样的大型数据集可以具有挑战性，因为你可能会碰到的硬件和软件所使用的限制。这个例子显示了一种变通的方法在MATLAB®这些限制。

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从RNA测序数据识别差异表达基因

测试RNA-Seq的数据，使用负二项式模型差异表达的基因。

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