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我们的产品覆盖了化学信息学,生物信息学,以及实验室信息管理
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  • 公共基因表达谱数据包含大量的宝贵信息,但是由于不同数据之间缺乏一致性而很难被整合利用(P Zimmermann , 2008)。GENEVESTIGATOR可以通过简单的几下点击鼠标来获得表达谱数据中蕴含的信息。
  • 介绍Methyl-Seq 数据分析,比如:甲基化检测、数据导入以及质量控制、样本内甲基化分析、差异甲基化的计算等
  • 介绍MeDIP-Seq 数据分析,比如:归一化计算(Calibration 曲线)、QC,CpG覆盖度分析、差异甲基化区域的计算(DMR)、甲基化检测。
  • 介绍Small RNA-Seq 数据分析,比如:比对,质量控制和过滤、定量和归一化、miRNA靶标分析、全新的小RNA发现。
  • ChIP-seq,数据分析,比如用Strand NGS进行比对、峰(peak)的寻找、基序(motif)的检测、GO 分析与通路分析等
  • 介绍DNA-Seq 数据分析,比如,目标区段重测序、质量控制管理: library QC 、质量控制管理:目标序列捕获测序QC、全基因组测序等
  • 介绍RNA-Seq 数据分析,比如:用Strand NGS进行比对、定量分析以及标准化、差异表达、差异剪切等
  • 介绍原始数据导入、比对以及质量控制,比如:完整的注释系统、用StrandNGS比对器进行原始数据比对等
  • 介绍实用工具与生物文本分析,比如:比较区域列表、区域列表操作、对区域进行基因注释等
  • 介绍Strand-NGS服务器版,比如:基于网络的系统管理、集中存储、计算资源可扩展等
  • 随着大型制药公司发现可以自身可以用在基础研究上的研发经费越来越少,他们开始越来越多的通过开放式研发创新(OpenInnovation, OI)的方式来利用学术界、初创公司和生物技术公司的丰富资源来填充自己的产品管线。这些团体分散在全球各处,通过有限的研发经费来运作,但却有着快速增值的想法和项目。OI激发了制药公司与外部合作伙伴协作并评估项目的需求。OI团队经常需要通过有限的预算来实现最新的软件解决方案。在OI项目中,研发人员在一个中心IT环境中从不同的地理位置进行相互合作是十分必要的。ChemAxon提供三种不同的解决方案来支持OI。
  • 康昱盛是目前国内最大的蛋白质组学信息学分析方案提供商,提供国际知名蛋白质组学软件Mascot、Scaffold和生物信息学软件IPA的销售、技术支持与服务。同时康昱盛与复旦大学生物医学研究院蛋白质组学技术平台强强联手,合作推出蛋白质组学相关各类实验及数据分析服务,目标是给您提供最好的实验数据和最全面准确的数据分析结果。
  • 定量蛋白质组学技术可以用以确定多组样品在不同生物学状态下表达量的变化,从进一步进行相关变化的生物信息学分析。相关的主流技术包括iTRAQ技术、SILAC技术和非标记定量技术。我们会根据用户实际的样品状态给出最合适的实验设计。
  • 对于蛋白质组学的实验数据,我们提供专业分析服务,如果您对原先的质谱分析结果不满意或者新购买质谱仪器需要指导搜库分析及相关后续分析都可以和我们联系。
  • 现在药物化学常常遇到的一种情况是:通过生物学实验能确定化合物和靶标蛋白结合,但是由于缺乏复合物晶体结构,并不明确其作用方式。通过分子对接能够探索小分子配体和蛋白的具体作用方式,能很好的解释化合物产生活性的原因,并为合理地优化化合物提供指导。
  • 康昱盛科技是国内第一家致力于为生物制药领域提供分子动力学模拟服务的专业信息科学解决方案公司。我们提供分子动力学模拟服务的应用科学家均为来自海内外著名高校或科研机构的研究人员,在药物和生物体系的分子动力学模拟方面拥有丰富的经验。利用分子动力学模拟,可以优化同源模建的结构,预测药物与靶标蛋白或DNA的相互作用模式与结合自由能,验证对接、药效团等虚拟筛选的结果,提高命中率,以及研究蛋白-蛋白或蛋白-DNA相互作用等。
  • 蛋白三维结构是理解其生物学功能和进行基于结构的药物设计的重要基础。然而,由于诸多原因,例 如分子量过大或难于结晶,一些蛋白的三维结构仍然难以测定。这种场景下,必须借助计算模拟的手段,来构建蛋白的三维结构。在众多的计算机建模方法中,同源 建模(Homology Modeling)是一种技术最为成熟、准确度最高、结果最为可靠的手段。
  • 服务介绍 通过生物学研究确定药物靶标(生物大分子)之后,一个亟需回答的问题是:如何从靶标结构出发,发现或设计出一类小分子化合物与之结合从而改变其生物学活性?虚拟药物筛选即是解决此类问题的重要手段之一。 确定靶标的三维结构对于基于结构的药物设计非常重要。通常情况下,研究者可以搜索PDB数据库(http://www.pdb.org)查找通过X-Ray衍射或是NMR方法测定的三维结构。然而在某些情况下,例如分子量很大的膜蛋白,难以通过结晶方法得到高质量的晶体,从而使得测定其晶体结构变为不可能。在此种情况下,同源建模可以用来构建靶标的三维结构。如果能对未知结构蛋白寻找到一个同源模版,就可以在计算机中构建其高精度的三维结构预测模型。 获得靶点蛋白三维结构是虚拟筛选项目的起点。然而蛋白表面的拓扑非常复杂,物理化学性质
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