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可視化分析平臺

無需編程、隨想隨做

標準化分析：可視化操作，參數自定義，無需編程即可做生信分析

個性化分析：深入解讀，無需等待溝通結果，隨想隨做

公共數據挖掘

探索數據背后的生物學價值

公共測序數據庫：一鍵下載、整合分析

41572條棉花基因功能信息

功能信息涵蓋

公共數據分析思路

分析思路1

共表達分析中，整合大量相關公共樣本測序數據，可構建出相較于常規樣本量下可靠度更高的基因共表達網絡，從而基于該網絡進行更加準確的后續分析：a）預測目標轉錄因子的下游調控基因、目標調控網絡中的關鍵轉錄因子；b）預測ncRNA與mRNA之間的靶向關系；c）基于網絡中已知功能基因推測同網絡中其他功能未知基因功能；d) 將每個共表達模塊分別作為一個整體，計算其與各組織或各發育時間點之間的相關性，建立各組織相關或各時期相關基因表達網絡……

支撐文獻：

[1] Wisecaver JH et al. A Global Coexpression Network Approach for Connecting Genes to Specialized Metabolic Pathways in Plants. Plant Cell. 2017
[2] Yu C et al. Transcriptome dynamics of developing maize leaves and genomewide prediction of cis elements and their cognate transcription factors. Proc Natl Acad Sci . 2015

分析思路2

研究某一類基因的轉錄水平在不同處理下（或不同組織部位間、或不同發育時間點等）的變化規律，可整合多個類似研究中的公共測序數據來共同揭示該變化規律，使結果更加可靠。

支撐文獻：

[1] Patil G. et al. Soybean (Glycine max) SWEET gene family: insights through comparative genomics, transcriptome profiling and whole genome re-sequence analysis. BMC Genomics. 2015

[2] Matthijs M et al.Profiling of the Early Nitrogen Stress Response in the Diatom Phaeodactylum tricornutum Reveals a Novel Family of RING-Domain Transcription Factors. Plant Physiol. 2016

其他分析思路

1. 整合同一物種公共測序數據，構建物種完備轉錄本序列參考集，用于后續功能分析。

支撐文獻：

Iyer MK et al. The landscape of long noncoding RNAs in the human transcriptome. Nat Genet. 2015
2. mRNA-ncRNA聯合分析中，利用公共數據補充其中一種類型的RNA測序數據。

支撐文獻：

Liu X et al. MicroRNA-mRNA regulatory networking fine-tunes the porcine muscle fiber type, muscular mitochondrial respiratory and metabolic enzyme activities. BMC Genomics. 2016

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