生物学解释/三级分析
将您的数据转化为有意义的见解
利用尖端的变异解释解决方案，揭示生物学见解，推动基因组发现向前发展
答案触手可及
进行生物解释实验使您能够获取有关生物过程、疾病起源和新型遗传生物标志物的关键知识。最先进的生物信息学工具利用人工智能、第三方知识源和可定制报告的力量，简化了从NGS样本到研究报告的路径。
生物学解释适用于各种应用、测试菜单和检测类型，支持在个体、群体或群体水平上对NGS样本进行分析。足球外围投注APP-买球网站推荐提供强大的集成解释解决方案，简化从样本到答案的过程，使您能够以更高的效率产生更大的影响。
解释范围广泛、规模庞大的数据
主题级分析
变异检测通常会揭示数千到数百万个变异，使变异解释成为一个耗时费力的过程。为了简化生物信息学操作，实验室正在利用能够以高置信度过滤、注释和优先排序受试者最相关变体的自动化工具。为了优化影响，集成知识源是全面的，自动保持最新状态，生成的见解包括所有引用和参考文献。
人口研究
全球和其他大规模的基因组计划正在通过测序和分析不同人群中的数百万个样本来产生基因组和多组学见解。强大的企业级解释解决方案集成了EHR/EMR系统，可自动报告，并无缝地为人群级研究和开发提供队列、生物标志物和其他发现功能。
解释关键考虑因素
在选择商业级解释软件解决方案时，仔细评估软件的功能以确保满足实验室的特定需求非常重要。研究和确定所选数据解释软件时的关键考虑因素包括：
- 基于人工智能的算法，其变体优先级准确，逻辑透明，并且实验室SOP完全自动化，以实现最大的效率和一致性
- 整合第三方知识源、私人策划的数据库以及上游和下游IT系统，包括LIMS、数据管理、EHR/EMR系统等
- 与全面的检测选项（基因组、外显子组、靶向面板和虚拟面板）和应用程序的兼容性，以确保面向未来
- 支持根据区域指南定制变体解释和研究报告生成
- 强大的数据安全、隐私和合规功能和流程，以保护敏感数据
特定应用的生物学解释
当一切都很好地协同工作时，事情会变得更简单。测序仪、库准备和从样本到答案的信息学之间的紧密集成意味着您可以对应用数据充满信心。足球外围投注APP-买球网站推荐提供多种集成的生物解释工具，以满足特定应用的需求，包括药物发现、肿瘤学、遗传病、微生物学、单细胞分析、多组学等。
通过解释不同NGS面板菜单和癌症样本类型（固体、液体、血红素）的一系列变异类型（TMB、MSI、HRD（GIS）），揭示癌症生物学的见解，并了解肿瘤的遗传组成。
突出显示的产品：
推动与罕见遗传病和其他遗传性疾病相关的变异以及携带者状态应用的突破性发现。高效地解释一组有针对性的基因或评估全基因组的疾病变异，利用自动化和可解释的人工智能跨越全面的变异类型。
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检测和识别突变，表征不可培养的生物体，发现新的传染病菌株，如新冠肺炎菌株，并通过强大的生物信息学分析作为一个集成的工作流程来检查宿主与宿主的相互作用。
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检查单个细胞的基因组和转录组，提高分辨率。探索复杂组织中单个细胞的独特生物学，更好地了解细胞亚群。在NextSeq 2000以及其他足球外围投注APP-买球网站推荐和第三方应用程序上利用DRAGEN进行单细胞分析。
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整合基因组学、转录组学和表观遗传学的分析，以测量基因表达、基因激活和蛋白质水平。将基因型数据与表型数据联系起来，以便更全面地了解发育和疾病。发现生物实体之间的新联系，识别生物标志物和分析突变，并获得单一组学方法中没有的完整细胞读数。
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加快药物发现工作，更好地了解与各种疾病相关的遗传变异和生物标志物。在通过企业级解决方案操作工作流程的同时，通知药物靶点发现和验证。围绕分析管道、数据科学、受控协作和数据管理，为您的组织需求创建一个统一的数据基础架构。确保企业级数据的优化集成、持续学习和知识。
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足球外围投注APP-买球网站推荐互联洞察介绍
观看此视频，了解Connected Insights如何连接各种知识源，以简化关键见解的数据解释操作。
相关应用
足球外围投注APP-买球网站推荐生物信息学软件为各种应用提供解决方案，包括微阵列数据分析、微生物学、农业基因组学等。
测序数据分析
对没有参考基因组的生物进行测序，如新的微生物、动物或植物。从各种直观的生物信息学工具中进行序列组装。
微阵列数据分析
访问生物信息学工具，用于基因分型和甲基化微阵列实验设计、样本跟踪和数据分析应用。减少回答的时间，这样你就可以花更多的时间做研究。
多倍体生物阵列数据分析
使用GenomeStudio中的多倍体基因分型模块对小麦和马铃薯等多倍体生物进行基因分型数据分析。
特色生物学解读内容
基因组数据挖掘与解释
请参阅在同行评审出版物中引用BaseSpace Correlation Engine的知名大学和制药公司的例子。
免疫肿瘤学生物信息学工具
改进的信息学工具使新抗原发现和肿瘤微环境分析成为可能。
单细胞RNA测序
研究经常被批量采样掩盖的细胞差异。探索高通量和低通量单细胞分析方法。
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