开始吧Bioinformatics工具箱

BioInformatics Toolbox™提供用于下一代测序（NGS），微阵列分析，质谱和基因本体的算法和应用。使用工具箱功能，您可以从SAM，Fasta，Cel和CDF等标准文件格式读取基因组和蛋白质组学数据，以及从诸如NCBI基因表达的Omnibus和Genbank等在线数据库^®。您可以使用序列浏览器，空间热带和群集图来探索和可视化此数据。该工具箱还提供用于检测峰值的统计技术，缺失数据的抵抗值以及选择特征。

您可以组合工具箱函数来支持常见的生物信息学工作流程。万博1manbetx您可以使用芯片-SEQ数据来识别转录因子;分析RNA-SEQ数据以鉴定差异表达基因;在微阵列数据中识别副本数变体和SNP;并使用质谱数据对蛋白质分布进行分类。

教程

• 使用序列查看器应用探索核苷酸序列
  

  使用图形界面进行序列函数。

• 使用序列查看器应用探索蛋白质序列
  

  使用生物序列观察者探讨蛋白质序列

• 使用序列对齐算法比较序列
  

  确定两个序列之间的相似性是计算生物学中一个常见的任务。

• 查看并对齐多个序列
  

  使用序列对齐应用程序在视觉上检查多个对齐并进行手动调整。

• 获取Web数据库的信息
  

  创建获取功能的示例

• 交换Excel和Matlab之间的生物信息学数据
  

  使用电子表格链接™与软件查看生物信息数据的示例

特色例子

比较全基因组

比较生物体的整个基因组，这使您可以将生物与单一基因比较相对于单一基因比较进行非常不同的分辨率进行比较。而不是专注于同源基因之间的差异，您可以深入了解基因组进化的大规模特征。

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使用全基因组数据

为序列数据创建内存映射文件，并在不将所有基因组序列加载到内存中的情况下。全基因组可用于人，小鼠，大鼠，FUGU和其他几种模型生物。对于许多这些生物体，一条染色体可以是数亿碱基对。使用如此大的数据集可以具有挑战性，因为您可能会遇到您正在使用的硬件和软件的限制。此示例显示了在MATLAB®中解决这些限制的一种方法。

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从RNA-SEQ数据识别差异表达的基因

使用负二进制模型测试差异表达基因的RNA-SEQ数据。

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