一种基于人肠道菌群的自动化分型方法

    公开(公告)号:CN111524555A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010313064.2

    申请日:2020-04-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于人肠道菌群的自动化分型方法,采用LEfSe方式对聚类结果分组进行Biomarker筛选,然后确定具体肠型,结果全面,包含涉及到的聚类图、Biomarker筛选、肠型boxplot图展示,可自动整理所有分析结果,每一步分析完成之后自动对结果进行汇总统计,可视化,而且,所有操作步骤可以溯源,方便错误查询,如果分析报错,会有对应的报错日志信息。

    一种基于单细胞转录组测序的物种间同源基因转换分析方法及系统

    公开(公告)号:CN116486914A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310017756.6

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于单细胞转录组测序的物种间同源基因转换分析方法,包括:步骤一、利用单细胞转录组标准分析软件Seurat产生获得RDS文件;步骤二、根据需要做同源转换的物种拉丁名,判断所述需要做同源转换的物种是否属于21个模式生物列表中;步骤三、若待转换的物种属于步骤二中的模式生物列表中,则使用homologene方法进行同源基因转换,获得物种间同源基因列表;或,若待转换的物种不属于步骤二中的模式生物列表中,则使用blast方法进行同源基因转换,获得物种间同源基因列表;步骤四、根据步骤三中获得的物种间同源基因列表,对待转换物种的RDS文件中的表达矩阵进行替换;步骤五、将替换完成后的文件保存为新的RDS文件。本发明还公开了实现上述方法的系统。

    一种筛选与研究目的相关的关键基因、关键蛋白集的方法

    公开(公告)号:CN112634982B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202011320196.4

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本发明公开了一种筛选与研究目的相关的关键基因、关键蛋白集的方法,包括以下步骤:对不同组学数据内容,以差异基因/蛋白或差异基因/蛋白并集为总目标集,筛选出与研究相关的指标,根据所述指标的生物学意义进行赋值;使用一套支持自定义修改和权重设置的打分机制,对总目标集的各个指标进行综合打分;对综合打分的topN基因/蛋白,进行表达和功能上的复现和展示,根据结果返回验证筛选的准确性。本发明不仅可以通过筛选出的top目标集的表达和功能复现实现自我验证和自我完善,也可以通过目标筛选数据集的积累形成字典不断丰富和完善,从而使得整套方法更趋准确和可靠。

    基于参考基因组注释文件的高通量测序技术动物tRFs数据分析方法

    公开(公告)号:CN111354418B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN202010057500.4

    申请日:2020-01-19

    Abstract: 本发明提出了一种基于参考基因组注释文件的高通量测序技术动物tRFs数据分析方法,包括文件准备步骤、tRNA数据库整理步骤、GO、KEGG背景文件整理步骤、下机数据质控步骤、参考基因组比对步骤、tRFs比对注释步骤、差异tRFs分析步骤、靶基因预测及富集分析步骤、网页版报告整理步骤。本发明结果全面,包含涉及到的tRFs分析内容以及其靶基因预测,GO、KEGG富集分析以及对应的可视化展示;自动整理所有分析结果,每一步分析完成之后自动对结果进行汇总统计,可视化,以及逻辑化归类整理,结果文件可直接用于生成网页版报告;所有操作步骤可以溯源,方便错误查询,如果分析报错,会有对应的报错日志信息。

    一种基于Pacbio数据的MSI微卫星不稳定性检测方法和系统

    公开(公告)号:CN111370063B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202010207692.2

    申请日:2020-03-23

    Abstract: 本发明提出了一种基于Pacbio数据的MSI微卫星不稳定性检测方法,包括以下步骤:步骤一:测序错误的校正,利用ccs软件将Pacbio测序结果的subreads校正为CCS序列,min‑passes>=10;步骤二,检测MSI‑PCR上下游引物的位置,并提取产物序列;步骤三,根据MSI核心区域旁邻20bp的特异性序列,进一步提取产物序列中的核心序列;步骤四,旁邻特异性序列是反向比对的,需要对核心序列进行反向互补转化;步骤五,根据给定的microsatellite motif,检测产物序列或核心序列中motif的重复次数以及motif之间的嵌合序列;步骤六,筛选重复次数>=3的motif,保留它们之间的嵌合序列,作为MSI序列;步骤七,统计全部MSI序列的频次和频率,过滤频率小于5%的MSI序列;考虑到肿瘤的异质性,肿瘤组织样本可以放宽过滤阈值。

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