高通量测序

下一代测序数据的基因表达、转录因子和甲基化分析，包括RNA-Seq和ChIP-Seq

高通量测序方法产生大量的序列数据，需要健壮的计算工具进行进一步分析。生物信息学工具箱™提供了算法来支持下一代测序(NGS)数据的通用分析工作流，如过滤和裁剪读操作万博1manbetx、将读操作映射到引用、计算映射到基因组特征的读操作的数量以及执行统计分析。

突出主题
  • 数据导入
    从SAM、BAM、FASTA、FASTQ、GTF和GFF文件导入下一代测序(NGS)数据和特性注释
  • 预处理
    管理NGS数据与单端和配对端读，过滤器和修剪读，并显示质量统计
  • 对齐
    映射读取到引用序列
  • 统计分析
    阅读总结和统计分析RNA-seq和芯片seq数据
  • 可视化
    可视化读取到引用序列的对齐

特色的例子

从RNA-Seq数据中识别差异表达基因

从RNA-Seq数据中识别差异表达基因

使用负二项模型检测差异表达基因的RNA-Seq数据。
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从配对端ChIP-Seq数据中探索蛋白质- dna结合位点

从配对端ChIP-Seq数据中探索蛋白质- dna结合位点

对转录因子进行全基因组分析拟南芥(西洋菜)模式生物。
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探索DNA甲基化谱的全基因组差异

探索DNA甲基化谱的全基因组差异

使用基因组测序对人类的DNA甲基化进行全基因组分析。
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计数NGS读取的特性

计数NGS读取的特性

将配对端读到整个人类基因组并总结读到的内容。
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生物信息学工具文档

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