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RNA-seq 分析
從批量 RNA 定序資料進行差異基因表達、剪接分析、融合基因檢測和途徑富集分析。支援 DESeq2、edgeR 和 STAR/HISAT2 比對策略。
Request Analysis服務
生物資訊解決方案
基因組、結構與藥物發現分析 — 從原始資料到論文。
能力compute_tags.high_compute.labelcompute_tags.gpu_intensive.labelcompute_tags.massive_parallelism.label
🧬
定序分析
次世代定序資料的完整分析管線，從原始 FASTQ 讀取到生物學見解。
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ChIP-seq 分析
染色質免疫沉澱定序，用於繪製蛋白質-DNA 相互作用、組蛋白修飾和轉錄因子結合位點，包含峰值定位和基序分析。
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DRIP-seq 分析
DNA:RNA 免疫沉澱定序，用於全基因組 R-loop 繪圖、調控元件鑑定和轉錄-複製衝突分析。
Request Analysiscompute_tags.high_compute.labelcompute_tags.gpu_intensive.label
空間轉錄體學
保留組織結構的空間基因表達分析。支援 Visium、Slide-seq 和 Stereo-seq 平台，包含細胞類型解卷積和空間域識別。
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單細胞組學
scRNA-seq、scATAC-seq 和多模態單細胞分析，包括無監督聚類、軌跡推斷、細胞類型注釋和跨樣本整合。
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全基因組重定序
從短讀或長讀全基因組定序資料進行 SNP/indel 定位、結構變異檢測、拷貝數變異和群體遺傳學分析。
Request Analysis🔬
基因組組裝
使用長讀和混合定序策略的高保真基因組組裝和比較基因組學。
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De Novo 基因組組裝
從 PacBio HiFi、Oxford Nanopore 或混合資料進行參考品質的基因組組裝。包括搭建、填充缺口、重複序列注釋和全面的 BUSCO 品質評估。
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泛基因組分析
跨多個菌株或物種建構和分析泛基因組，以捕獲基因組多樣性、核心/附屬基因組結構和新序列鑑定。
Request Analysis⚗️
結構生物學
從蛋白質結構預測到大分子相互作用分析的計算結構生物學。
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蛋白質折疊（AlphaFold）
使用 AlphaFold2/3 進行最先進的蛋白質結構預測，包括多聚體預測、置信度評分（pLDDT/PAE）和帶有下游分析的結構驗證。
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分子動力學模擬
使用 GROMACS 或 AMBER 結合 GPU 加速、RMSD/RMSF 分析和軌跡聚類，對蛋白質、核酸和大分子複合物進行長時間尺度 MD 模擬。
Request Analysis蛋白質-配體對接
使用 AutoDock Vina 或 Schrödinger 工作流程將小分子剛性和靈活對接到蛋白質靶點，並進行結合姿態分析和 MM-GBSA 結合親和力估算。
Request Analysis💊
藥物發現
整合基於結構和配體方法的計算藥物發現管線，用於靶點識別和先導物優化。
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藥物靶點的分子動力學
基於 MD 的結合自由能計算（FEP/TI）、變構位點識別、隱秘口袋檢測和蛋白質柔韌性分析，用於已驗證藥物靶點的表徵。
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虛擬篩選
使用對接、藥效團過濾和基於 ML 的評分函數，對化學庫（數百萬個化合物）進行大規模虛擬篩選。
Request Analysis🦠
宏基因組學
對來自環境和臨床樣本的微生物群落進行非培養依賴性分析。
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微生物組分析
16S/18S/ITS 擴增子定序和鳥槍法宏基因組學，用於分類學分類（Kraken2、MetaPhlAn）、功能注釋（HUMAnN3）、α/β 多樣性和差異豐度分析。
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