JMP® Genomics
Phần mềm phân tích dữ liệu genomic nâng cao giúp bạn trực quan hóa dữ liệu của mình và khám phá thêm.
Cho dù bạn đang làm việc trong nông nghiệp, dược động học, công nghệ sinh học hoặc các lĩnh vực nghiên cứu bộ gen khác, JMP Genomics cung cấp các công cụ để phân tích các biến thể hiếm và phổ biến, phát hiện các mẫu biểu hiện khác biệt, tìm tín hiệu trong dữ liệu giải trình tự thế hệ tiếp theo, khám phá hồ sơ sinh học đáng tin cậy và trực quan hóa các mẫu thông qua các quy trình phân tích dữ liệu genomics tích hợp.
Plant breeders and crop bioscientists:
Nhu cầu thực hành nông nghiệp bền vững, sáng tạo là một trong những mối quan tâm cấp bách nhất của thế giới. JMP Genomics cho phép các nhà nhân giống cây trồng và các nhà sinh học cây trồng điều khiển việc lựa chọn các loại cây trồng khỏe mạnh hơn bằng cách mô hình hóa sự biến đổi gen, tối ưu hóa các lựa chọn nhân giống, mô phỏng các chương trình nhân giống đa tính trạng và cân bằng giữa các đặc điểm mong muốn.
Biomarker scientists
Những tiến bộ trong công nghệ cho phép các nhà khoa học bioarker thu thập nhiều dữ liệu về phản ứng thuốc và sinh học bệnh hơn bao giờ hết. Nhưng trích xuất những hiểu biết có giá trị thống kê từ tất cả các dữ liệu đó chưa bao giờ khó khăn hơn. JMP Genomics giúp bạn khám phá trực quan nền tảng di truyền của bệnh và phản ứng thuốc, thiết kế và phân tích các thí nghiệm phức tạp và tiến hành nghiên cứu tái sản xuất.
Statistical geneticists
Với sự phát triển của công nghệ kiểu gen hiệu quả và ngày càng nhanh chóng, các nhà di truyền thống kê hiện đang tràn ngập dữ liệu kiểu gen phong phú để nghiên cứu cơ sở di truyền của bệnh. JMP Genomics cho phép bạn phân tích các nghiên cứu kết hợp trên toàn bộ bộ gen phức tạp (GWAS), khám phá sự biến đổi và cấu trúc di truyền với các mô hình liên kết thống kê tiên tiến, và xác định và hiểu các biến thể hiếm.
The Core Capabilities of JMP Genomics®
1/ Lựa chọn bộ gen để cải tiến cây trồng
Khám phá các tương tác môi trường kiểu gen và khám phá sự kết hợp tối ưu của các dấu hiệu để tạo ra các đặc điểm mong muốn và mô phỏng thế hệ con lai của các con lai tiềm năng.
2/ Dược động học
Phân tích các mẫu gen tích hợp từ DNA, RNA, chất chuyển hóa và biểu hiện protein để khám phá vai trò sinh học trong bệnh và phản ứng thuốc.
3/ Biểu hiện:
Phân tích micro array hoặc nghiên cứu RNA-seq thông qua các quy trình công việc điểm và nhấp phù hợp với kiểm soát chất lượng, chuẩn hóa và mô hình ANOVA cho biểu hiện gen khác biệt và exon.
4/ Di truyền thống kê
Kiểm tra các hiệp hội với khả năng toàn diện của GWAS. Áp dụng các kỹ thuật từ hiệp hội kiểm soát trường hợp đơn giản vào các mô hình hỗn hợp phức tạp và dễ dàng kiểm soát cấu trúc dân số và liên quan đến tiền điện tử.
5/ Giải trình tự thế hệ tiếp theo
Hợp lý hóa việc phân tích thống kê dữ liệu thế hệ tiếp theo thông qua nhiều phương pháp và quy trình mô hình hóa phù hợp.
6/ Ánh xạ liên kết
Tạo các bản đồ liên kết tối ưu cho các quần thể thử nghiệm, trực quan hóa các bản đồ đánh dấu và thực hiện các phân tích QTL mở rộng.
7/ Mô hình dự đoán
Xác định dấu ấn sinh học từ các bộ dữ liệu chiều cao. Xây dựng và so sánh nhiều mô hình cho nhiều đặc điểm thông qua các đánh giá mô hình dự đoán được xác thực chéo với khả năng sàng lọc dự đoán mở rộng.