多组学数据分析和挖掘

Creative solutions

整合数据，洞见机制，助力高水平科研成果产出

在生命科学研究中，单一组学数据常难以还原复杂生物过程。我们提供涵盖转录组、表观组、代谢组、蛋白组、微生物组、单细胞组学等多层次数据的联合分析服务，结合因果推断、机器学习与可视化技术，深度解析分子机制，助力高质量研究与论文发表。

无论您是已有多组学数据，或正在构思联合设计方案，我们都能从项目立项、数据整合到机制挖掘，全流程提供支持。

分析模块示例

我们展示部分常用或典型的多组学分析模块，更多模块与组合方式可按课题需求定制，欢迎联系我们获取完整方案。

通过二代或三代转录组数据，识别差异可变剪接事件（ASE），并结合功能注释与RBP结合预测，深入探索剪接调控机制。适用于癌症、发育等多个研究方向。

进行转录本重构、AS/APA识别、融合基因、lncRNA/circRNA鉴定等全长信息挖掘，可与短读长融合提升准确性，是表观转录调控研究的强有力工具。

基于16S/宏基因组+LC-MS/GC-MS + bulk RNA/蛋白质组的整合分析，揭示微生物与代谢产物对宿主转录调控的潜在影响，适用于疾病标志物发现与因果机制推断。

结合eCLIP、RIP-seq、ChIP-seq等数据，识别RBP结合位点与调控网络，辅助剪接/稳定性机制研究。可与AS、APA数据联合进行调控模型构建。

基于ChIP-seq或ATAC-seq数据，结合转录组分析，挖掘转录因子（TF）或染色质开放区域的靶基因与下游表达调控网络，常用于免疫、发育与癌症研究。

结合Lasso、Random Forest、SVM、XGBoost等主流机器学习方法，进行关键分子特征筛选、分型分析、疾病预测模型构建及交叉验证。适用于多组学融合、诊断标志物筛选、临床模型建立等场景。

准备好开启您的科研项目了吗？

我们期待了解您的课题与想法，从数据出发，为科研创造更多价值。