Bioinformatics Toolbox는 생물정보학 파이프라인 구축, NGS(차세대 시퀀싱), 미세배열 분석, 질량 분석 및 유전자 온톨로지에 사용되는 알고리즘과 앱을 제공합니다. 유전체 데이터 및 단백체 데이터를 읽고 Genomics Viewer 앱을 사용하여 이 데이터를 살펴보고 공간 히트맵 및 클러스터그램으로 시각화할 수 있습니다. Statistics and Machine Learning Toolbox와 함께 이 툴박스를 사용하면 완전한 분석 파이프라인을 구축하기 위한 통계, 회귀, 분류 및 딥러닝(Deep Learning Toolbox 사용) 기법을 제공합니다.
Biopipeline Designer 앱을 사용하면 로컬 또는 클라우드에서의 유전체 데이터 분석을 위한 생물정보학 파이프라인을 대화형 방식으로 구축할 수 있습니다. 검증된 NGS 라이브러리를 통합하는 내장 생물정보학 파이프라인 블록과 커뮤니티 툴로 분석을 확장하는 사용자 지정 블록을 조합하여 사용할 수 있습니다. 파이프라인을 만들어 리드를 전처리하고 이를 표준 염기서열에 매핑하고 RNA-Seq 차등 발현 분석 또는 ChIP-Seq 분석과 같은 통계 분석을 수행할 수 있습니다.
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.
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.
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.
제품 관련 자료:
"MATLAB을 통해 젊은 생물학자들은 코드에 대한 두려움 없이 충분한 프로그래밍과 수학을 배울 수 있습니다. 마치 영어를 쓰듯 자연스럽게 MATLAB으로 작성할 수 있습니다."
