Biyoenformatik Hizmetlerimiz Hakkında

Çeşitli biyoinformatik sorunlarının çözümünde geniş deneyime sahip “Genoks Teknoloji”, alanında uzman ve tecrübeli personelleriyle genomik veri analizi hizmeti sunmaktadır.Zamanımızda yürütme başına milyonlarca yüksek kaliteli okuma üreten dizileme teknolojileri ile ortaya çıkan kompleks datalarla çalışmak, birçok araştırmacı için önemli bir engel haline gelmeye başlamıştır. Genoks Teknoloji, bu gibi durumların üstesinden gelme konusunda geniş deneyime ve araştırmacıların karşılaşabileceği çeşitli zorlukları çözmeye yönelik özel bir biyoenformatik ekibe sahiptir.
Standart çalışmalarda yapılan analizlerle ilgili bilgileri sitemizde bulabilirsiniz, de Novo ve ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmiş analizlerimiz hakkında bilgi almak için lütfen bize projenizden bahsedin

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Okumaları insan referans genomuna hizalanması
3. Veri üretim istatistikleri, sekanslama derinlik dağılımı ve kapsama bütünlüğü dahil olmak üzere sekanslama kalitesinin değerlendirilmesi
4. SNP tespiti ve annotasyonu
5. SNP validasyonu ve karşılaştırması
6. SNP’lerin fonksiyonel olarak etkisinin değerlendirilmesi
7. InDel tespiti ve annotasyonu
8. InDel validasyonu ve karşılaştırması
9. InDel’lerin fonksiyonel olarak etkisinin değerlendirilmesi
10. Kopya sayı değişimlerinin (CNV) analizi

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Okumaların insan referans genomuna hizalanması
3. Veri üretim istatistikleri, sekanslama derinliği dağılımı ve kapsama homojenliği dahil olmak üzere sekanslama kalitesinin değerlendirilmesi
4. SNP tespiti ve annotasyonu
5. SNP validasyonu ve karşılaştırması
6. SNP’lerin fonksiyel olarak etkisinin değerlendirilmesi
7. InDel tespiti
8. InDel annotasyonu
9. InDel validasyonu ve karşılaştırması
10. InDel’lerin fonksiyonel olarak etkisinin değerlendirilmesi
11. Kopya sayı değişimlerinin (CNV) tespiti
12. Kopya sayı değişimlerinin (CNV) annotasyonu
13. Yapısal değişimlerin (SV) tespiti
14. Yapısal değişimlerin (SV) annotasyonu

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Okumaların ilgili canlının referans genomuna hizalanması (Referans genom veya ilgili genoma ait erişim kodu tarafımıza iletilmelidir)
3. SNP tespiti ve annotasyonu
4. SNP validasyonu ve karşılaştırması
5. SNP’lerin fonksiyonel olarak etkisinin değerlendirilmesi
6. InDel tespiti ve annotasyonu
7. InDel validasyonu ve karşılaştırması
8. InDel’lerin fonksiyonel olarak etkisinin değerlendirilmesi

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Okumaların ilgili canlının referans genomuna hizalanması. (Referans genom tarafımıza iletilmelidir. )
3. Genomik Homolojiler ve SNP’leri ve InDel’lerin konsensüs dizisi
4. Türlerin Evrimi-Filogenetik analiz (ka/ks)
5. Gen annotasyonu
6. Farklı mantar genom araştırma alanları tavsiyesi için biyoinformasyon madenciliği (Bioinformation mining)

1. Genom içeriği analizi
2. Gen İçeriği analizi
3. Tekrar Dizileri
4. Kodlama yapmayan RNA (ncRNA)
6. CRISPR
7. Prophage
8. Genomic Island
9. Gen fonksiyonu
10. Genel Gen annotasyonu (Varsayılan: KEGG, SwissProt, GO Seçici: Nr, COG)
11. Hayvan Patojenlerinin Patojenisitesi ve İlaç Direnci Analizi
12. Tip III sekresyon sistemi efektör proteini
13. Patojen Konak Etkileşimi annotasyonu
14. Patojenik Bakteri annotasyonunun Virülans Faktörleri (VFDB notu)
15. Antibiyotik Direnç Genleri annotasyonu (ARDB açıklaması)
16. Bitki Patojenlerinin Patojenisite Analizi (bitki patojenlerine uygulanır).
17. Tip III sekresyon sistemi efektör proteini (Gram negatif bakteri)
18. Patojen Konak annotasyonu (PHI annotasyonu)
19. Karbonhidrat-Aktif Enzimler annotasyonu (CAZy açıklaması)
20. Veri madenciliği (data mining) için öneriler
21. Gen annotasyonu birincil kılavuzları
22. Farklı araştırma alanları için analiz önerisi.
23. Karşılaştırmalı genomik analiz
24. Yapısal çeşitlilik
25. SNP ve InDel
26. Çekirdek ve pan genomu
27. Gen ailesi (2 referans numarası ≤5)
28. Evrim analizi

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Tüm genomun ortalama metilasyon seviyesi
3. mCG, mCHG ve mCHH’nin toplam metil-sitosinindeki oranı
4. CG, CHG ve CHH için metilasyon seviye dağılımı
5. Her kromozom için CG, CHG ve CHH bağlamında metilasyon için dizi tercihleri metillenmiş sitozin yoğunluğu
6. Genom düzenlenmesi
7. Tüm genom düzeyinde transkripsiyonel birimlerin tamamı üstünden DNA metilasyon kalıpları çıkarmak
8. DMR’lerin tanımı ve istatistikleri
9. DMR’lerle ilişkili genlerin GO ve Pathway analizi

1. Veri filtreleme ve analizler
2. 18-30nt küçük RNA’nın uzunluk dağılımını özetlenmesi
3. Seçilen genom boyunca küçük RNA dağılımını araştırılması (analiz için referans genomu gereklidir. Test örneği / numuneleri sadece bir referans genomuna hizalama için kullanılabilir; birden fazla referans hizalaması özel biyoinformatik hizmete girmektedir)
4. Küçük RNA sınıflandırması
a. Rfam ve Genbank veritabanlarına hizalanması.
b. Tekrar ilişkili küçük RNA’ları tanımlanır (referans genomun tekrar not bilgileri verilmelidir)
c. Ekson / intron ile hizalanabilecek küçük RNA okumalarını tanımlanır (referans genomun gen not bilgisi sağlanmalıdır)
d. MiRBase’in belirlenmiş kısmına hizalanarak bilinen miRNA’lar tanımlanır
5. miRNA ailesi analizi
6. Hayvanın korunmuş piRNA not analizi (sadece veri tabanındaki mevcut türler için analiz: insan, fare zebra balığı, nematod, drosophila, sıçan, tavuk)
7. Bitki korunmuş snoRNA annotasyon analizi (Sadece veritabanındaki mevcut türler için: arabidopsis thaliana, pirinç, mısır, buğday, arpa, yonca, pinus taeda, çam, sorgum, patates)
8. Yeni miRNA’ları (miRNA / siRNA / piRNA) tahmin edilmesi )
9. Bilinen ve yeni küçük RNA’nın (miRNA / siRNA / piRNA) kantitatif analizi
10. Bilinen ve yeni küçük RNA’nın (miRNA / siRNA / piRNA) diferansiyel anlatım analizi
11. Bilinen ve yeni küçük RNA’nın anlatım / diferansiyel ekspresyon kümeleme analizi
12. Hedef gen tahmini (miRNA / siRNA / piRNA)
13. miRNA hedef genlerinin GO annotasyonu ve KEGG yolu analizi (2 örnek ve daha fazlası veya 2 set biyolojik olarak tekrarlanan örnek ve daha fazlası)

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Genom Haritalaması
3. Yeni Transkript Tahmini
4. SNP ve InDel Tespiti
5. Gen anlatım analizleri
6. Diferansiyel olarak eksprese edilmiş genlerin (DEG) Hiyerarşik Kümeleme Analizi
7. DEG’nin Gen Ontolojisi Analizi
8. DEG’nin Yolak Analizi
9. DEG’nin Transkripsiyon Faktörü Tahmini (Bitki ve hayvan için)
10. DEG’ler için protein-Protein Etkileşimi (PPI) analizi (Hedef türlerin protein-protein etkileşimi veri tabanına ihtiyaç vardır)
11. Füzyon Gen Tespiti (Sadece insan kanseri füzyon gen tespiti, temiz data≥8G için kullanılır)

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Sekanslamanın değerlendirilmesi
3. Uyum İstatistikleri
4. Rasgelelik değerlendirmesi
5. Referans genom ile eşlenen okumaların dağılım istatistikleri
6. rRNA oranının hesaplanması (rRNA referansı sağlanacaktır)
7. Gen Anlatımı ve annotasyonu
8. Gen kapsamı ve kapsam derinliği istatistikleri
9. Gen ekspresyonunun hesaplanması
10. Gen ekspresyon farkı analizi (iki veya daha fazla numune sağlanmalıdır; eşleştirilmiş karşılaştırma 10 kereden fazla yapılmışsa, özel biyoinformatik analizi olarak değerlendirelecektir)
11. Farklı eksprese edilmiş genlerin taranması
12. DEG’lerin (Diferansiyel Anlatımı olan genler) ekspresyon paterninin küme analizi
13. DEG’ler için GO fonksiyonel sınıflandırma notu ve GO fonksiyonel zenginleştirme analizi
14. Farklı şekilde eksprese edilmiş genlerin (DEG’ler) KEGG yolu zenginleştirme analizi
15. Yeni transkriptlerin tahmini
16. SNP analizi

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Kalan rRNA okumalarını rRNA veritabanına hizalama / eşleme yoluyla çıkarma;
3. lncRNA tanımlama
4. Transkript assembly
5. Bilinen transkriptlerin (bilinen lncRNA dahil) ve yeni transkriptlerin tanımlanması;
6. Yeni lncRNA’nın tahmini.
7. Niceleme ve diferansiyel eksprese analizi;
8. lncRNA’nın kantifikasyon ve diferansiyel eksprese analizi (en az 2 numune);
9. Grup diferansiyel olarak eksprese edilmiş lncRNA taraması (iki veya daha fazla grup ve her grupta üç veya daha fazla numune sağlanmalıdır);
10. lncRNA’nın ekspresyon örüntüsü analizi.
11. lncRNA fonksiyon tahmini, tamamlayıcı lncRNA-mRNA’nın etkileşim analizi;
12. Bir genin lncRNA’sı artışı / azalışı
13. pre-miRNA tahmini;
14. lncRNA ailelerinin tahmini ve sınıflandırılması

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Üretilen veri kalite kontrolleri ve istatistikler
3. Paired end okumalarda tag çakışmalarının analizi
4. Primer dizilerinin ortadan kaldırılması
5. Tür kompozisyonu ve bolluğu

1. Metagenomik de novo hizalama
2. Faktör ve transpoze edilebilir elementlerin tahmini
3. Gen kümesinin yapısı
4. Fonksiyonel açıklama
5. KEGG’ye dayalı açıklamalar
6. CAZy’ye dayalı açıklamalar (Karbonhidrat-Aktif Enzimler Veritabanı);
7. eggNOG (genlerin evrimsel soybilimi: Denetlenmeyen Ortolog Gruplar) temelli ek açıklamalar
8. ARDB’ye dayanan antibiyotik direnç faktörleri notu
9. Türlerin bileşimi ve çeşitliliği
10. Türlerin İstatistikleri
11. Türlerin bolluk analizi
12. Türlerin çeşitlilik analizi
13. Gen bolluğunun kantitatif ve diferansiyel analizi
14. Diferansiyel genlerin analizi
15. Diferansiyel genlerin küme analizi
16. GO fonksiyon öneminin zenginleştirme analizi diferansiyel genlerin analizi
17. Diferansiyel genlerin yolak öneminin zenginleştirme analizi
18. Temel bileşen analizi
19.Data mining için öneriler
20. Annotasyon sonuçlarının birincil uygulamaları
21. Farklı ortamlar için araştırma stratejileri

1. Veri filtreleme ve istatistikler
2. Veri üretim istatistikleri, sekanslama derinlik dağılımı ve kapsama bütünlüğü dahil olmak üzere sekanslama kalitesinin değerlendirilmesi
3. Baz bileşimi ve kalitenin analizi
4. Okumaların referans genomuna hizalanması
5. Hizalama istatistikleri
6. Genom derinlik dağılımı
7. Gen derinliği dağılımları
8. Peak analizi ve annotasyonu
9.Gen elemanları üzerinde peak dağılımı
10. Peak ile ilgili gen
11. Peak ile ilgili genin GO analizi
12. Peak’e bağlı genin yol analizi
13. Örnekler arasındaki diferansiyel peaklerin belirleymesi
14. Diferansiyel zirve notu
15. Gen elementlerine diferansiyel peak dağılımı
16. Diferansiyel peak ilişkili genler
17. GO diferansiyel zirvesi analizi ilgili gen
18. Diferansiyel peakle ilişkili genin yol analizi