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OmicSoft 案例二——公共组学数据挖掘,让您的药物和生物标志物研究狂飙!
基于已有的数据来形成新的假说、获得新的发现,不仅可以省掉样本收集、测序、数据处理等的成本和时间,而且可以获得更加广泛的数据支持,达到事半功倍的效果。
OmicSoft 案例一——使用OmicSoft OncoLand进行药物靶点和生物标志物研究
GEO、TCGA和其他公共肿瘤学数据资源是生物学家、生物信息学家等进行数据挖掘的宝库,使用OmicSoft OncoLand人工整理收录的数据集资源可以加速生物标志物发现的过程、提高可靠性。
IPA案例三十一:【新药研发】使用组学数据深度剖析抗体的作用机制
IPA除了搭载新一代AI外,还提供人工整理的海量组学数据库作为大数据分析的内核。
IPA案例三十:【新药研发】精准鉴定单克隆抗体药物的靶点
AI生信分析平台IPA是生物制药研发的必要工具
IPA案例二十九:【新药研发】消化系统癌症靶向抗体的高效研发
IPA的应用不仅提高了抗体药物的研发效率,也使得抗体药物的研发更加精准和个性化
IPA案例二十八:【宏基因组】深度挖掘鸡的微生物群,研究如何对抗细菌耐药性
面对抗生素耐药,您找到方便的研究利器了吗?
IPA案例二十七:【下篇】步步为营:使用IPA进行单细胞深度分析
单细胞表达数据深度挖掘:上游、下游、因果关系、还有……
IPA案例二十六:【中篇】步步为营:使用IPA进行单细胞深度分析
多维度解析各个细胞簇的异同,从Graphical Summary一览关键结论。
IPA案例二十五:【上篇】步步为营-使用IPA进行单细胞深度分析
实例演练IPA中单细胞表达数据的批量上传和深度生物学机制解析。
IPA案例二十四:上海交通大学IPA文献解读(附资深用户讲座回放)
上海交通大学作为一所高校,拥有完善的图书馆硬件和软件设施。上海交大的许多研究者是IPA软件多年的资深用户,并且应用IPA发表了许多高质量论文。我们精选出3篇上海交大的IPA文献进行解读,并在最后附上了一位资深IPA用户的讲座视频,希望这些研究的实验设计和分析方法等能给读者们提供参考。
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