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Plant metabolomics(植物代谢组学
200mg,避免反复冻融。数据分析内容:基本数据分析Part01:数据预处理 Part02:PCA分析 Part03:PLS-DA分析 Part04:OPLS-DA分析 Part05:差异化合物筛选
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MicroRNA-Seq全面解决方案
基本数据分析Part01:测序质量评估Part02:测序结果分类Part03:microRNA表达量计算Part04:microRNA差异表达分析Part05:差异microRNA靶基因预测
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Pharmaco-metabonomics(药物代谢组学
:1ml/例,原则上可以多取一点。2、收集步骤:尿液直接分装到离心管中,每管1ml,-80度冻存寄送。其他种类的样品在收集之前请联系公司销售工程师。数据分析内容基本数据分析 Part01:数据预处理
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Microbial metabolomics(微生物代谢组学
数据分析Part01:数据预处理Part02:PCA分析Part03:PLS-DA分析Part04:OPLS-DA分析Part05:差异化合物筛选Part06:差异化合物鉴定个性化数据分析Part
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ChIP-Seq全面解决方案
ChIP-Seq的原理是通过染色质免疫共沉淀技术(ChIP)特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段,并对其进行纯化与文库构建,然后对富集得到的DNA片段进行高通量测序。
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Medical metabonomics(医学代谢组学
分析内容基本数据分析Part01:数据预处理Part02:PCA分析Part03:PLS-DA分析Part04:OPLS-DA分析Part05:差异化合物筛选Part06:差异化合物鉴定个性化数据
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全基因组表达谱芯片全面解决方案
基因组)层面上研究基因互作。全基因组表达谱芯片能够快速、高通量、特异性地完成全基因组表达谱研究,是全基因组表达谱研究的首选技术手段。一、技术路线和方法:二、生物信息学分析2.1 基本数据分析Part
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医学代谢组学
数据分析 Part01:数据预处理 Part02:PCA分析 Part03:PLS-DA分析 Part04:OPLS-DA分析
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RNA-Seq全面解决方案
方法,它不仅可以获取de novo的转录本,同时可以检测转录本的绝对表达量和差异表达分析(针对不同处理组或时间序列的试验设计)。一、技术路线和方法:二、生物信息学分析2.1 基本数据分析Part
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miRNA芯片全面解决方案
增殖等。一、技术路线和方法:二、生物信息学分析2.1 基本数据分析Part01:原始数据预处理与均一化Part02:差异microRNA筛选Part03:聚类分析(层次聚类、K-means聚类
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