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BioGenius生命科学远景
为什么选择BioGeniusCloud进行生命科学和人工智能分析？
BioGenius 帮助科学家准确快捷的搜素感兴趣的生物分子基因和研究候选对象，加速了科学研究进程。我们了解高质量研究需要的软件和算法，可以提供可追溯，可重复验证和可发表的数据分析。因此，我们能为您提供可以信赖的数据科学工具和无代码化的部署和运用方式体验，帮助您更好的将精力用于课题和科学问题的设计和提出等更重要的方面。
快速构建、训练和部署分析方法和软件
针对项目任务的AI和ML极其学习流程永恒搭建
轻松使用应用程序，无代码化智能运行
高性能、经济高效、可扩展的利用计算基础设施
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将文档数据提取和分析自动化
迅速从实验文本和数据表单提取需要的内容，而无需任何手动操作。
提升信息准确度和速度
汇总来自多方科学数据库,GEO 和TCGA计划数据库，内的数据集，直接进入分析管线，以提高研究效率。
实现机器学习开发流程现代化
设计AI ML 算法分析管线，同时大规模加速机器学习和创新发现，以降低成本，提高效率
研究领域
细胞生物学
Cell Biology
利用分析工具研究细胞过程，例如细胞内和细胞间转运、细胞凋亡、亚细胞定位等，或分析含核酸细胞器和大分子核蛋白颗粒的结构和生化特性的方法
染色质与表观
Chromatin and Epigenetics
包括分析 DNA 和染色质组织及其成分的技术，应用 ChIP（染色质免疫沉淀）的所有变体、核小体和转录因子作图。 方法还可以解决染色质蛋白和 DNA 中二级修饰的调节、识别和遗传传递。
计算方法学
Computational Methods
计算方法包括适用于核酸生物信息学的有用的新程序、例程、度量和算法。 这些可以包括新的序列操作、注释、组装，还包括有助于解释大量测序数据的新模式的方法。
基因组学
Cell Biology
基因组规模分析的新策略，包括位置或全基因组克隆、染色体作图和同线性表征、全基因组关联研究 (GWAS)、定量性状基因座 (QTL) 作图以及其他大规模测序和组装方法。 方法还可以提供对基因组组织、转录、RNA 加工或相关途径和过程方面
高通量测序
Deep Sequencing
领域将包括所有类别的 DNA-seq、RNA-seq、ChIP-seq、Clin-seq、RIP-seq、exome-seq 等，以及用于短读取序列组装、外显子-外显子边界的新型生物信息学应用 作图、蛋白质-核酸相互作用等。
生物芯片
Microarray Technology
使用微阵列和相关技术生成或评估数据的全新策略。 各种平台的比较研究，Meta分析，芯片数据的生物标志物的研究，疾病亚型分型分析等， 所有微阵列数据必须符合 MIAME 指南并提交给 GEO 或 Array Express
多态性突变体检测
Polymorphism/mutation detection
解决多态性或突变检测识别。 开发广泛有用的方法来检测特定类型的突变或多态性（例如三核苷酸重复）。 如GATK4, Delly2等工具。
蛋白相互作用
Protein-Protein Interaction
使用核酸分析蛋白质-蛋白质相互作用的方法或特别适用于分析涉及核酸功能的蛋白质之间的相互作用的方法。 这包括但不限于双杂交系统、表面展示、阵列、突变文库的生成。
RNA 特性
RNA Characterisation
分析 RNA 的所有方法，包括但不限于 RNA 生产、RNA 酶处理、RNA 测序和探测、涉及核酶的策略以及表征 RNA 结构的生物物理方法。
专题方案
细胞与组织生物学机制研究
运用网络与多组学技术对生物学机制的研究方法，如eQTL,pQTL等分析方法的运用，非常必要。生物机制在不同生物环境中广泛发生。理解它们是如何在发育、生理学和疾病中发挥作用，以及如何感知和转换这些机制，以产生生物相关应答，对未来可用于控制细胞命运和行为以获得疾病治疗的途径至关重要。
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建立生命科学中的机器学习模型
基于机器学习的方法越来越多地应用于生命科学研究。 这一系列在线分析工具提出了AI分析的自动化分析流程的标准和无代码执行的方式，旨在帮助提高基于机器学习的分析的可重复性和可用性。
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单细胞转录组与空间分辨转录组学
了解细胞和组织的组织以及这种组织如何影响功能是生命科学研究的基本追求。 多年来，技术进步为生物学的这些方面提供了很多启示。 测序方法使我们能够了解细胞类型及其在复杂组织中的异质性，改变了我们对细胞和组织结构和功能的理解。运用单细胞和空间分辨转录组学分析，可以为生物学家提供非凡观点与大量新的发现。
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DNA百科全书 ENCODE计划
细胞、组织和有机体如何解释基因组中编码的信息对于我们理解发育、健康和疾病具有重要意义。 DNA 元素百科全书 (ENCODE) 项目于 2003 年启动，旨在绘制人类基因组中的功能元素（后来扩展到包括模式生物）。围绕该数据集可以挖掘很多未知但有趣的生物现象。
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数据可视化
数据可视化是以图示或图形格式表示的数据。让决策者可以看到以直观方式呈现的分析，以便他们可以掌握困难的概念或识别新的模式。借助交互式可视化，您可以使用技术深入挖掘图表和图形以获取更多详细信息，以交互方式更改您所看到的数据以及其处理方法，从而将概念向前推进一步。
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泛肿瘤基因组数据解析
癌症是一种基因组疾病，由细胞获得关键癌症基因的体细胞突变引起。ICGC/TCGA 全基因组泛癌分析 (PCAWG) 项目对 38 种不同肿瘤类型的 2,600 多种原发性癌症及其匹配的正常组织进行了全基因组测序和综合分析。运用泛癌分析工具，可以研究揭示癌症中大规模结构突变所发挥的广泛作用，确定基因调控区域中以前未知的癌症相关突变，推断了多种癌症...
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蛋白质结构预测
蛋白质结构预测是我们 2021 年的年度方法，基于深度学习的方法在预测蛋白质和蛋白质复合物的 3D 结构方面实现了卓越的准确性，从根本上解决了这一长期存在的挑战
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生物网络
网络科学现在是一个成熟的研究领域，其发展得益于 1998 年“小世界”网络模型的引入。越来越多的研究发现是从分子，基因等网络结构中被发现；基于网络分析，可以快速定位生物标志物，研究对象和参与特定功能的分子模块，功能集团。
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免疫细胞浸润互作
免疫细胞遍布全身，监视危险或损伤的迹象。 正如他们所做的那样，它们在发育、生存和功能方面受到静止组织驻留基质细胞的指导。 在这里，我们提供全套分析讨论健康和疾病中基质-免疫细胞相互作用的分析工具。 了解细胞相互作用及其介质有助于确定潜在的治疗靶点，以促进免疫和缓解疾病状况。
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3D 基因组
基因组的三维结构复杂、动态且对基因调控至关重要。 在过去的几年里，染色体构象捕获方法和显微镜技术的技术进步揭示了基因组的组织如何与核结构相互关联，并且在细胞类型和细胞分化和发育过程中会发生变化。本方案汇总了用于研究基因组组织的方法的最新方法，以及我们最近对疾病的基因组组织和核结构如何调节基因表达、细胞命运和生理学和细胞...
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人工智能
机器智能是一个高度多学科和活跃的领域，结合了计算机科学、机器人技术和认知科学，在科学、工业和社会的许多领域具有潜在的变革性应用。 目前的研究旨在开发具有广泛适用性的人工智能系统，该系统将安全地与人类和物理世界交互。 不同的概念和方法——机器学习、符号推理、认知科学、发展心理学、机器人控制工程、人机交互等——越来越多地为实...
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FANTOM5 计划
FANTOM（哺乳动物基因组的功能注释）是由 RIKEN 领导的国际研究联盟，专注于哺乳动物基因组的功能注释和转录调控网络的表征。 FANTOM5 对来自每个主要人体器官、多种原代细胞类型、200 多种癌细胞系、30 个细胞分化时间过程和小鼠发育时间过程的 RNA 样本进行了 CAGE（基因表达分析）测序，已经生成了人类调控元件图谱和转录调控网络模型。该...
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细胞与组织生物学机制研究
肿瘤进展是由克隆进化过程驱动的。 在过去的十年中，这一过程的重要性日益得到认可：肿瘤异质性是抗肿瘤药物治疗耐药的主要原因，是肿瘤细胞在癌症进展过程中承受的遗传、表观遗传和微环境选择压力的结果。
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建立生命科学中的机器学习模型
单细胞技术正在成为生物分析中越来越重要的工具。 作为对大量细胞群的平均测量的补充，单细胞测量提供了更精细的复杂生物学图像，并揭示了组织中存在的异质性。 随着微流体、电生理测量、高分辨率成像、深度测序和质谱平台的日益复杂，对数据分析的需求陡增。本方案已在汇总优秀的分析工具集对单细胞各方面领域进行解析，以发现细胞功能的奥秘。
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单细胞转录组与空间分辨转录组学
所有科学领域的技术进步都迎来了大数据时代，为研究人员提供了前所未有的机会来了解生物系统的功能和相互作用。 科学家们现在面临着开发能够解开这些数据并揭示重要生物信号的复杂计算工具的挑战。 计算生物学方法和工具将大大促进多学科合作、鼓励数据共享以及建立生命科学实验和分析标准方面发挥关键作用。请持续关注方法的升级和迭代，帮助建立...
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