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调控网络分析
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lncRNA高级分析
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microRNA-GO-network
Demo 结果Demo 结果解读根据 microRNA 与 GO 的关系,利用图论计算出 microRNA 最相关功能。以及大部分 microRNA 与哪些功能最相关
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趋势分析
Demo 结果Demo 结果解读图中显示了表达变化的 Profiles 图,可以筛选出有颜色的显著性的趋势,或者按照客户的需求选取关注的趋势类型。趋势分析介绍根据基因在时间点(浓度,(正常,病人
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上游调控分析
Demo 结果Demo 结果解读通过差异基因的表达情况以及基因之间的关系,从而预测差异基因的上游的转录调控因子。上游调控分析介绍IPA 从基因上游调控出发,筛选出基因的上游调控因子,并预测上游调控
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IPA—Canonical pathways analysis
Demo 结果Demo 结果解读从 IPA 的 pathway 富集结果中不仅可以看到 pathway 的富集显著性,并且可以得到 pathway 的激活抑制的信息。IPA—Canonical
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调控机制分析
Demo 结果Demo 结果解读通过转录因子调控的基因计算出调控基因影响的功能。调控机制分析介绍机制调控网络是根据转录因子抑制或者激活下游基因,进而影响某些生物学功能。通过 Consistency
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功能层次网络构建
Demo 结果Demo 结果解读图中从全局角度,系统地概括富集的基因所指向的功能类型以及分层关系。功能层次网络构建(GO-Network)介绍基于 GO 的层次结构,将所有差异基因同时参与的显著性
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信号通路网络图
Demo 结果Demo 结果解读通过该分析可以找到特性生物学功能下的主效基因及他们之间的信号通路调控关系。IPA—基因的信号通路网络图介绍此分析通过 IPA 的 Ingenuity
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WGCNA
Demo 结果Demo 结果解读基于加权共表达的计算,利用平均层次聚类的模块的划分,模块与性状之间的相关性,挑选出显著性的性状,构建相应网络图,从而找到与性状相关的核心基因。加权基因共表达网络分析
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