-
Գործիքներ
BMKCloud-ը առաջատար բիոինֆորմատիկ հարթակ է, որը տրամադրում է միանվագ լուծում գենոմային ծրագրերի համար, որին լայնորեն վստահում են հետազոտողները տարբեր ասպարեզներում, այդ թվում՝ բժշկական, գյուղատնտեսական, բնապահպանական և այլն: , հաշվողական ռեսուրսներ, հանրային տվյալների բազա, բիոինֆորմատիկ առցանց դասընթացներ և այլն: BMKCloud-ն ունի տարբեր հաճախակի օգտագործվող բիոինֆորմատիկա գործիքներ, որոնք ներառում են գեների անոտացիա, էվոլյուցիոն գենետիկական գործիքներ, ncRNA, տվյալների որակի վերահսկում, հավաքում, հավասարեցում, տվյալների արդյունահանում, մուտացիաներ, վիճակագրություն, պատկերների գեներատոր, հաջորդականության վերլուծություն և այլն:
-
De novo բակտերիալ գենոմի հավաքում
Մենք տրամադրում ենք բակտերիալ գենոմի հավաքման ամբողջական ծառայություն՝ երաշխավորելով 0 բացթողումներ: Դա հնարավոր է ինտեգրելով երկար ընթերցված հաջորդականության տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են Nanopore-ը և PacBio-ն հավաքման համար և կարճ ընթերցման հաջորդականությունը Illumina-ի հետ՝ հավաքման վավերացման և ONT ընթերցումների սխալների ուղղման համար: Մեր ծառայությունն ապահովում է բիոինֆորմատիկ աշխատանքի ամբողջական ընթացքը հավաքումից, ֆունկցիոնալ ծանոթագրությունից և առաջադեմ բիոինֆորմատիկական վերլուծությունից՝ կատարելով հատուկ հետազոտական նպատակներ: Այս ծառայությունը հնարավորություն է տալիս մշակել ճշգրիտ հղումային գենոմներ տարբեր գենետիկական և գենոմային հետազոտությունների համար: Բացի այդ, այն հիմք է հանդիսանում այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են շտամների օպտիմալացումը, գենետիկական ճարտարագիտությունը և մանրէաբանական տեխնոլոգիաների զարգացումը, ապահովելով գենոմային հուսալի և բացթողումներ, որոնք կարևոր նշանակություն ունեն գիտական պատկերացումների և կենսատեխնոլոգիական նորարարության առաջխաղացման համար:
-
փոքր ՌՆԹ
Փոքր ՌՆԹ-ները 18-30 նտ միջին երկարությամբ կարճ ոչ կոդավորող ՌՆԹ-ի տեսակ են, ներառյալ miRNA, siRNA և piRNA: Այս փոքր ՌՆԹ-ները զանգվածաբար ներգրավված են կենսաբանական տարբեր գործընթացներում, ինչպիսիք են mRNA-ի քայքայումը, թարգմանության արգելակումը, հետերոքրոմատինի ձևավորումը և այլն: հաջորդականության վերլուծության հարթակը բաղկացած է ստանդարտ վերլուծությունից և առաջադեմ տվյալների արդյունահանումից: RNA-seq տվյալների հիման վրա ստանդարտ վերլուծությունը կարող է հասնել miRNA-ի նույնականացման և կանխատեսման, miRNA-ի թիրախային գենի կանխատեսման, անոտացիայի և արտահայտման վերլուծության: Ընդլայնված վերլուծությունը հնարավորություն է տալիս հարմարեցված miRNA որոնում և արդյունահանում, Venn դիագրամի ստեղծում, miRNA և թիրախային գենային ցանցի ստեղծում:
-
NGS-WGS (Illumina/BGI)
NGS-WGS-ը գենոմի վերահաշվարկային վերլուծության հարթակ է, որը մշակվել է Biomarker Technologies-ի հարուստ փորձի հիման վրա: Այս հեշտ օգտագործման հարթակը թույլ է տալիս արագ ներկայացնել ինտեգրված վերլուծության աշխատանքային հոսք՝ պարզապես սահմանելով մի քանի հիմնական պարամետր, որը համապատասխանում է ԴՆԹ-ի հաջորդականության տվյալներին, որոնք ստեղծվել են ինչպես Illumina հարթակից, այնպես էլ BGI հաջորդականության հարթակից: Այս հարթակը տեղակայված է բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական սերվերի վրա, որը թույլ է տալիս շատ սահմանափակ ժամանակում տվյալների բարձր արդյունավետ վերլուծություն: Անհատականացված տվյալների արդյունահանումը հասանելի է ստանդարտ վերլուծության հիման վրա, ներառյալ մուտացված գենի հարցումը, PCR այբբենարանի ձևավորումը և այլն:
-
mRNA (Հղում)
Տրանսկրիպտոմը կապն է գենոմային գենետիկական տեղեկատվության և կենսաբանական ֆունկցիայի պրոտեոմի միջև: Տրանսկրիպցիոն մակարդակի կարգավորումը օրգանիզմների կարգավորման ամենակարևոր և ամենալայն ուսումնասիրված եղանակն է։ Տրանսկրիպտոմի հաջորդականությունը կարող է հաջորդականացնել տրանսկրիպտոմը ժամանակի ցանկացած պահի կամ ցանկացած պայմանի դեպքում՝ մեկ նուկլեոտիդին ճշգրիտ լուծմամբ: Այն կարող է դինամիկ կերպով արտացոլել գեների տրանսկրիպցիայի մակարդակը, միաժամանակ բացահայտել և քանակականացնել հազվագյուտ և նորմալ տառադարձումները և տրամադրել կառուցվածքային տեղեկատվություն: նմուշառման հատուկ արտագրություններ.
Ներկայումս տրանսկրիպտոմների հաջորդականացման տեխնոլոգիան լայնորեն կիրառվում է ագրոնոմիայի, բժշկության և այլ հետազոտական ոլորտներում, ներառյալ կենդանիների և բույսերի զարգացման կարգավորումը, շրջակա միջավայրի հարմարեցումը, իմունային փոխազդեցությունը, գեների տեղայնացումը, տեսակների գենետիկական էվոլյուցիան և ուռուցքների ու գենետիկական հիվանդությունների հայտնաբերումը:
-
Մետագենոմիկա (NGS)
Այս վերլուծական հարթակը նախատեսված է որսորդական հրացանի մետագենոմիկ տվյալների վերլուծության համար՝ տարիների փորձի հիման վրա: Այն ներառում է ինտեգրված աշխատանքային հոսք, որը պարունակում է մետագենոմիկայի զանազան վերլուծություններ, ներառյալ տվյալների մշակումը, տեսակների մակարդակի ուսումնասիրությունները, գեների ֆունկցիայի մակարդակի ուսումնասիրությունները, մետագենոմի ներդիրը և այլն: Բացի այդ, տվյալների արդյունահանման հարմարեցված գործիքները հասանելի են ստանդարտ վերլուծության աշխատանքային հոսքի վրա, ներառյալ գեների և տեսակների հարցումները: , պարամետրերի կարգավորում, անհատականացված թվերի գեներացում և այլն:
-
LncRNA
Երկար չկոդավորող ՌՆԹ-ները (lncRNA) 200 նտ-ից ավելի երկարությամբ տառադարձումների տեսակ են, որոնք չեն կարողանում կոդավորել սպիտակուցները։ Կուտակված ապացույցները ցույց են տալիս, որ lncRNA-ների մեծ մասը շատ հավանական է ֆունկցիոնալ լինել: Բարձր թողունակության հաջորդականության տեխնոլոգիաները և բիոինֆորմատիկական վերլուծության գործիքները մեզ հնարավորություն են տալիս բացահայտելու lncRNA հաջորդականությունները և տեղորոշման տեղեկատվությունը ավելի արդյունավետ և առաջնորդում մեզ բացահայտելու lncRNAs կարևոր կարգավորիչ գործառույթներով: BMKCloud-ը հպարտ է մեր հաճախորդներին տրամադրել lncRNA հաջորդականության վերլուծության հարթակ՝ արագ, հուսալի և ճկուն lncRNA վերլուծության հասնելու համար:
-
GWAS
Գենոմի լայն ասոցիացիայի ուսումնասիրությունը (GWAS) նպատակ ունի բացահայտելու գենետիկ տարբերակները (գենոտիպը), որոնք կապված են հատուկ հատկությունների (ֆենոտիպի) հետ: GWA-ի ուսումնասիրությունները ուսումնասիրում են գենետիկական մարկերները, որոնք հատում են մեծ թվով անհատների ամբողջ գենոմը և կանխատեսում են գենոտիպ-ֆենոտիպ ասոցիացիաները՝ բնակչության մակարդակով վիճակագրական վերլուծության միջոցով: Ամբողջ գենոմի վերասեկվենցիան կարող է պոտենցիալ բացահայտել բոլոր գենետիկ տարբերակները: Ֆենոտիպային տվյալների հետ զուգակցվելով՝ GWAS-ը կարող է մշակվել՝ բացահայտելու ֆենոտիպին առնչվող SNP-ները, QTL-ները և թեկնածու գեները, ինչը մեծապես պաշտպանում է ժամանակակից կենդանիների/բույսերի բուծումը: SLAF-ը ինքնուրույն մշակված պարզեցված գենոմի հաջորդականության ռազմավարություն է, որը բացահայտում է գենոմի ամբողջ բաշխված մարկերները՝ SNP: Այս SNP-ները, որպես մոլեկուլային գենետիկական մարկերներ, կարող են մշակվել նպատակային հատկանիշներով ասոցիացիայի ուսումնասիրությունների համար: Դա ծախսարդյունավետ ռազմավարություն է գենետիկական տատանումների հետ կապված բարդ հատկանիշները բացահայտելու համար:
-
Nanopore Ամբողջական տրանսկրիպտոմիկա
Օրգանիզմների բարդ և փոփոխական այլընտրանքային իզոֆորմները կարևոր գենետիկ մեխանիզմներ են գեների արտահայտման և սպիտակուցների բազմազանությունը կարգավորելու համար: Տրանսկրիպտի կառուցվածքների ճշգրիտ նույնականացումը հիմք է հանդիսանում գեների արտահայտման կարգավորման օրինաչափությունների խորը ուսումնասիրության համար: Nanopore հաջորդականության հարթակը հաջողությամբ հասցրել է տրանսկրիպտոմիական ուսումնասիրությունը իզոֆորմի մակարդակի: Այս վերլուծության հարթակը նախագծված է վերլուծելու RNA-Seq տվյալները, որոնք ստեղծվել են Nanopore պլատֆորմի վրա՝ հղումային գենոմի հիման վրա, որը որակական և քանակական վերլուծությունների է հասնում ինչպես գենային մակարդակի, այնպես էլ տառադարձումների մակարդակով:
-
circ-RNA
Շրջանաձև ՌՆԹ-ն (circRNA) չկոդավորող ՌՆԹ-ի տեսակ է, որը վերջերս պարզվել է, որ կենսական դեր է խաղում կարգավորիչ ցանցերում, որոնք ներգրավված են զարգացման, շրջակա միջավայրի դիմադրության և այլնի մեջ: Տարբերվում է ՌՆԹ գծային մոլեկուլներից, օրինակ՝ mRNA, lncRNA, 3' և 5': circRNA-ի ծայրերը միացված են՝ ձևավորելով շրջանաձև կառուցվածք, որը փրկում է նրանց էկզոնուկլեազի մարսումից և ավելի կայուն է, քան գծայիններից շատերը: ՌՆԹ. Պարզվել է, որ CircRNA-ն տարբեր գործառույթներ ունի գեների արտահայտման կարգավորման գործում: CircRNA-ն կարող է գործել որպես ceRNA, որը մրցունակորեն կապում է miRNA-ն, որը հայտնի է որպես miRNA սպունգ: CircRNA հաջորդականության վերլուծության հարթակը հզորացնում է circRNA կառուցվածքի և արտահայտման վերլուծությունը, թիրախի կանխատեսումը և համատեղ վերլուծությունը ՌՆԹ-ի այլ տեսակների մոլեկուլների հետ
-
BSA
Bulked Segregant Analysis հարթակը բաղկացած է մեկ քայլ ստանդարտ վերլուծությունից և առաջադեմ վերլուծությունից՝ հարմարեցված պարամետրերով: BSA-ն տեխնիկա է, որն օգտագործվում է ֆենոտիպին առնչվող գենետիկ մարկերների արագ հայտնաբերման համար: BSA-ի հիմնական աշխատանքային հոսքը ներառում է. 2. բոլոր անհատների ԴՆԹ-ի, ՌՆԹ-ի կամ SLAF-seq-ի (մշակված է Biomarker-ի կողմից) միավորում՝ ԴՆԹ-ի երկու հիմնական զանգված ձևավորելու համար; 3. դիֆերենցիալ հաջորդականությունների նույնականացում հղումային գենոմի նկատմամբ կամ դրանց միջև, 4. Թեկնածուների հետ կապված շրջանների կանխատեսում ED և SNP-ինդեքսի ալգորիթմով. 5. Թեկնածու տարածաշրջաններում գեների ֆունկցիոնալ վերլուծություն և հարստացում և այլն: Հասանելի են նաև տվյալների ավելի առաջադեմ հանքարդյունաբերություն, ներառյալ գենետիկական մարկերների ցուցադրումը և այբբենարանի ձևավորումը:
-
Ամպլիկոն (16S/18S/ITS)
Amplicon (16S/18S/ITS) հարթակը մշակված է մանրէների բազմազանության նախագծի վերլուծության տարիների փորձով, որը պարունակում է ստանդարտացված հիմնական վերլուծություն և անհատականացված վերլուծություն. և վերլուծության արդյունքները ներկայացվում են ծրագրի հաշվետվությունների տեսքով. Անհատականացված վերլուծության բովանդակությունը բազմազան է: Նմուշները կարող են ընտրվել, և պարամետրերը կարող են ճկուն սահմանվել՝ համաձայն հիմնական վերլուծության զեկույցի և հետազոտության նպատակի՝ անհատականացված պահանջներն իրականացնելու համար: Windows օպերացիոն համակարգ՝ պարզ և արագ:
-
Էվոլյուցիոն գենետիկա
Էվոլյուցիոն գենետիկան համապարփակ հաջորդականության ծառայություն է, որը նախատեսված է անհատների մեծ խմբի ներսում էվոլյուցիայի խորաթափանց մեկնաբանություն առաջարկելու համար՝ հիմնված գենետիկ տատանումների վրա, ներառյալ SNP-ները, InDels-ը, SV-ները և CNV-ները: Այս ծառայությունը ներառում է բոլոր էական վերլուծությունները, որոնք անհրաժեշտ են պոպուլյացիաների էվոլյուցիոն տեղաշարժերը և գենետիկական բնութագրերը պարզելու համար, ներառյալ բնակչության կառուցվածքի, գենետիկական բազմազանության և ֆիլոգենետիկ հարաբերությունների գնահատումները: Ավելին, այն ուսումնասիրում է գեների հոսքը, ինչը հնարավորություն է տալիս գնահատել բնակչության արդյունավետ չափը և շեղման ժամանակը: Էվոլյուցիոն գենետիկայի ուսումնասիրությունները արժեքավոր պատկերացումներ են տալիս տեսակների ծագման և հարմարվողականության վերաբերյալ:
BMKGENE-ում մենք առաջարկում ենք երկու ճանապարհ՝ մեծ պոպուլյացիաների վրա էվոլյուցիոն գենետիկական ուսումնասիրություններ իրականացնելու համար՝ կիրառել ամբողջ գենոմի հաջորդականությունը (WGS) կամ ընտրել գենոմի հաջորդականության կրճատված ներկայացման մեթոդը, սեփական տարածքում մշակված Specific-Locus Amplified Fragment (SLAF): Թեև WGS-ը համապատասխանում է փոքր գենոմներին, SLAF-ը ի հայտ է գալիս որպես ծախսարդյունավետ այլընտրանք՝ ավելի երկար գենոմներով ավելի մեծ պոպուլյացիաների ուսումնասիրության համար՝ արդյունավետորեն նվազագույնի հասցնելով հաջորդականության ծախսերը:
