上海BioNumerics生物信息學軟件價格
BioNumerics提供的是一個對生物學實驗產生的各種類型的海量數據進行存儲、管理和查詢，并在此基礎上進行親緣關系分析、聚類分析、數理統計分析及鑒定等的生物信息學軟件，幫助研究人員深入挖掘實驗結果的深層生物學意義。
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一、生物信息學軟件主要特點
BioNumerics是能夠以生物學的各種試驗數據作為輸入數據， 以強大的整合數據庫為中心，對生物學數據進行比較，分析，研究的系統。它是在業內的凝膠電泳分析軟件GelCompar II的基礎上整合其他功能而來的，它有以下三個重要特征：
1.數據管理：提供對指紋類型、2D膠類型、序列類型、字符類型、矩陣類型、曲線和動力學描述類型等所有生物學數據存儲，提取，搜索功能，非常適合做生物實驗室數據管理的核心。
2.數據分析：通過對數據進行比較篩查，分析數據之間的不同點和相似性，從而將數據進行分類，定義，和統計學分析，并可用來鑒定未知的生物體。BN分析功能的獨特之處在于它可以綜合不同實驗方法的的結果，給用戶一個可靠的結論。
3.網絡共享：使用BN提供的網絡共享功能，在的網絡里，用戶之間可以方便地交換共享生物數據，并能導入互聯網上知名的專業數據庫。
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二、BioNumerics生物信息學軟件 技術參數
數據處理的應用模塊(共5個)
Fingerprint types：可以處理PFGE, AFLP, RFLP, RAPD, REP-PCR, ARDRA, isoelectric focusing，DGGE, TGGE等電泳數據；導入各種格式的光譜數據：氣相色譜和液相色譜數據，DHPLC、 LCMS、MALDI-TOF和ESI譜的數據。
Character types：可以處理生物抗性實驗數據；脂肪酸甲基化脂(FAME)分析數據；生物顯性陣列數據；API表型測試數據；微陣列芯片數據；Dot blots和probe sets數據；Spoligo—typing數據；生化試驗數據；酶活和代謝活性數據等。
Sequence types：可以處理核酸(DNA或RNA)和氨基酸序列；自動測序儀(Applied Biosystems, Beckman, Amersham等)得到的色譜文件；廣泛的識別各種序列格式，包括EMBL, GenBank和Fasta格式。
能夠快速導入來自各種高通量測序平臺的序列（如Roche/454，Illumina，IonTorrent…）。在標記基因的深度測序基礎上進行宏基因組學分析。通過原始序列讀取進行微生物群落的定量化、可視化和比對。
Whole Genome Map Types: 全基因組圖譜數據（OpGen公司）的XML直接導入，快速可視化和聚類全基因圖譜，通過全基因組限制性圖譜提供的非常詳細的菌株信息來對流行病菌株進行分型和特性描述。
Trend data types：處理實時熒光定量 PCR數據；代謝活性和酶活性的動力學數據；微陣列實驗中的時間進程數據，生長曲線數據等和趨勢相關的實驗數據。
生物實驗數據分析的功能模塊(共5個)
Tree and Network Inference：對導入數據庫中的凝膠圖譜、字符型數據等各種數據記錄之間，多種試驗之間， 使用廣泛的相似性系數和聚類算法建立比較，進行聚類和系統進化分析。對導入的色譜和光譜曲線數據、質譜圖進行主成分分析，矩陣挖掘和創建鑒定項目等。
Classifiers and Identification：根據導入的各種生物試驗數據，通過各種算法對已知生物體進行分類；對未知的生物體進行物種鑒定。
Dimensioning and Matrix Mining：把數據庫中的記錄按兩維或多維空間進行聚類分析，主要包括主成分分析（PCA）和多向度量法（MDS）等，評估各種聚類分析方法的可靠性。通過廣泛統計學分析和確認測試工具進行多元方差分析，從而可以評估數據組之間的相互關系或者對用戶限定條目進行聚類分析。
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Genome Analysis Tools：對基因組和染色體進行并排式比較、注釋，能夠快速突出基因組的差異。基于標記基因的測序，利用宏基因組學的工具對微生物群體進行分類和鑒定。
Versioning & Audit Trails：為所有輸入到 BioNumerics中數據的修改和編輯提供追蹤和審計，符合GMP和FDA的要求。提供安全的數字簽名功能，使數據的確認和添加更符合規范。
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三、BioNumerics生物信息學軟件 應用領域
隨著生命科學領域越來越多的對表型，基因型，電泳圖，序列信息等各種數據的整合的需求， 研究者們遭遇了兩個主要的問題:
（1） 對各種不同類型的高通量的數據的存儲和查詢，；
（2） 基于這些不同類型的數據對不同的物種或樣本的研究，分析和比較。 一方面對凝膠譜， 表型數據， 基因芯片及序列都有各自的特異的軟件來分析， 另一方面， 需要存儲大批量數據的強大的數據庫系統。 同時， 需要一些通用的數學分析的方法來對數字信息進行比較分析。 所有的這些都是生物信息學所研究的復雜的問題中的一部分。 基于上面的需求， 我們需要一套可以整合上面的各種軟件系統， 能夠以生物學的各種試驗數據作為輸入數據， 以強大的整合數據庫為中心，對生物學數據進行比較，分析，研究的系統。 BioNumerics正是為此應運而生的一套系統， 它很好的滿足了研究機構或診斷機構對不同的生物學數據的比較分析的要求。 這套軟件系統已經得到了很多研究機構， 包括大學， 醫院， 公共醫療中心， 食品，藥物和制藥企業以及廣泛的聯邦及私人的關于質量控制， 篩選， 測試， 飼養等各種實驗室的廣泛的認可。
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