【佳学基因检测】基因解码抓住多组学数据分析的关键节点、关键问题
1.找到了几百甚至上千的显著差异基因/蛋白，但不知如何从中挖掘有用的信息…
2.做了 KEGG 的 pathway富集分析，但差异基因/蛋白分散在几十个 pathway 中，也很难看出相互之间有什么关联…
3.做了GO分类，但仍然无法解释这些差异基因/蛋白是如何与这些生物功能相关的…
4.通过蛋白-蛋白相互作用数据库，得到了杂乱如麻的相互作用图，不知如何将这些相互作用关系与研究的问题关联起来…
5.担心数据的假阴性和假阳性可能会对后续生物学意义的深度挖掘造成较大的影响，但又不知道如何规避这些偏差…
基因解码可以通过对敲减、过表达、或者药物处理等获得的差异基因一次进行多个分析，其中包括了经典通络分析，功能与疾病分析，上游调控因子分析，调控效应分析，分析网络分析。
1.发现的关键分子、药物在哪些公共的组学项目中显著激活或抑制？
2.发现的关键信号通路或代谢通路、生物学功能在哪种类型的公共的组学项目中显著激活或抑制？
3.这些关键分子、通路和功能富集到的项目有哪些共同特征？
4.发现的关键分子在公共数据集中的表达、突变、临床相关性等特征怎样？
基因解码可以帮你解决这些问题
基因解码是佳学基因的大数据分析，基因解码分析使用的基本培训数据是由国外科研专家团队基于近20年收集的knowledge base，可以更加简单、快速、准确地挖掘细胞亚群背后的分子机理和生物学功能。基因解码还整合OmicSoft中来自TCGA、GEO、ArrayExpress、ICGC、BLUEPRINT等国际项目的数据，基因解码中新增加的结构功能活性关系图可以快速查看单个分子、网络、通路、功能等在>60,000多个分析项目中的活性变化。同时，这60,000多个项目包含了详细的疾病类型、用药信息、处理方法、组织来源等生物学和临床信息，可以挖掘具有统计学意义的生物学或临床特征。
众所周知人类疾病表征的基因信息本质解释是一门工具学科，任何一门学科都是需要大量的时间去学习理解方能灵活运用。但是如果能把所需的多维信息数据都整合到一个分析系统当中从而只需稍加学习就能获取同样质量甚至更好的结果呢？基因解码做到了这一点呢？
