Bioinformatics Toolbox

주요 업데이트

 

Bioinformatics Toolbox

유전체 및 단백체 데이터 읽기, 분석 및 시각화

생물정보학 파이프라인 구축

Biopipeline Designer 앱을 사용하여 로컬에서 또는 클라우드에서 종단간 생물정보학 파이프라인을 대화형 방식으로 구축하고 실행할 수 있습니다. 공정의 각 단계에 대해 검증된 NGS 라이브러리를 통합하는 내장 블록 또는 커뮤니티 툴로 분석을 확장하는 사용자 지정 블록을 통해 파이프라인을 구축할 수 있습니다. Parallel Computing Toolbox을 사용해 파이프라인을 병렬 및 일괄 처리 모드로 실행할 수 있습니다.

NGS (차세대 시퀀싱)

이 툴박스는 NGS를 위한 알고리즘과 시각화 기법을 제공합니다. 예를 들어, 리드를 전처리하고 이를 표준 염기서열에 매핑하고 RNA-Seq 데이터를 사용한 차등 발현 분석 또는 ChIP-Seq 데이터 분석과 같은 통계 분석을 수행할 수 있습니다.

염기서열 분석

쌍서열 정렬, 서열 프로파일 및 다중 서열 정렬 등의 염기서열 분석 방법을 적용할 수 있습니다. 염기서열을 조작하고 평가하여 데이터를 더 심층적으로 이해할 수 있습니다. 온라인 또는 로컬 데이터베이스에서 알려진 염기서열을 대상으로 BLAST 검색을 수행할 수 있습니다.

질량 분석 데이터 분석

Bioinformatics Toolbox를 통해 SELDI, MALDI, LC/MS 및 GC/MS 데이터를 분석할 수 있습니다. 스펙트럼을 평활화하고 정렬하며 정규화하고 분류, 통계 및 머신러닝 기법을 사용하여 분류기를 만들고 잠재적 생물지표를 식별할 수 있습니다.

계통수 분석

근린 결합, 단일 연결 및 완전 연결 및 UPGMA(비가중평균결합법)를 비롯한 다양한 기법과 함께 계층 구조 연결을 사용하여 계통수를 구축할 수 있습니다.

유전체 및 단백체 데이터 읽기

SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF 및 GFF 등의 일반적인 파일 형식과 NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank® 및 Sequence Read Archive 등의 온라인 데이터베이스에서 데이터를 읽어올 수 있습니다. 메모리에 담을 수 없이 큰 데이터에는 특화된 데이터 컨테이너를 사용할 수 있습니다.

통계 및 머신러닝 알고리즘

Bioinformatics Toolbox는 특징 선택, 분류, 회귀, 매핑, 계층 구조 플롯 및 경로 표시를 위한 대화형 방식의 툴을 제공하는 Statistics and Machine Learning Toolbox를 바탕으로 하는 함수를 제공합니다.

미세배열 데이터 분석

다양한 방법을 사용하여 미세배열 데이터를 정규화할 수 있습니다. 유전자 온톨로지를 사용하여 차별 발현 유전자를 식별하고 발현 결과에 대한 농축 분석을 수행할 수 있습니다. 그래프 이론 알고리즘을 사용하여 유전자 및 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 시각화할 수 있습니다.

앱 배포 및 공유

여러분의 데이터 분석 프로그램을 사용자 지정 소프트웨어 애플리케이션으로 변환할 수 있습니다. 사용자 지정 사용자 인터페이스를 구축하고 기존 C, C++ 및 Java™ 애플리케이션에 통합하고 독립 실행형 앱을 배포할 수 있습니다.

"MATLAB을 통해 젊은 생물학자들은 코드에 대한 두려움 없이 충분한 프로그래밍과 수학을 배울 수 있습니다. 마치 영어를 쓰듯 자연스럽게 MATLAB으로 작성할 수 있습니다."

Jonas Almeida 박사, Medical University of South Carolina

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