Bioinformatics Toolbox
Lesen, analysieren und visualisieren von Genom- und Proteomdaten
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Die Bioinformatics Toolbox bietet Algorithmen und Apps für den Aufbau von Bioinformatik-Pipelines, Next Generation Sequencing (NGS), Microarray-Analysen, Massenspektrometrie und Gen-Ontologie. Damit können Sie Genom- und Proteomdaten lesen, diese Daten mit der Genomics Viewer-App untersuchen und Visualisierungen mit räumlichen Heatmaps und Clustergrammen erstellen. Die Toolbox liefert (zusammen mit der Statistics and Machine Learning Toolbox) statistische, Regressions-, Klassifizierungs- sowie (mit der Deep Learning Toolbox) Deep-Learning-Techniken für den Aufbau vollständiger Analyse-Pipelines.
Mit der Biopipeline Designer-App können Sie interaktiv Bioinformatik-Pipelines für die Analyse von Genomdaten lokal oder in der Cloud aufbauen. Sie können eine Kombination aus integrierten Bioinformatik-Pipeline-Blöcken verwenden, die bewährte NGS-Bibliotheken und benutzerdefinierte Blöcke integrieren, um Analysen mit Community-Tools zu erweitern. Sie können eine Pipeline zur Vorverarbeitung von Basenpaar-Sequenzen (Reads) aufbauen, diese einem Referenzgenom zuordnen und statistische Analysen durchführen, beispielsweise eine differentielle RNA-Seq-Expressionsanalyse oder eine ChIP-Seq-Analyse.
Aufbauen von Bioinformatik-Pipelines
Mit der Biopipeline Designer-App können Sie interaktiv durchgängige Bioinformatik-Pipelines lokal oder in der Cloud aufbauen und ausführen. Bauen Sie eine Pipeline mit integrierten Blöcken, die bewährte NGS-Bibliotheken enthalten, oder mit benutzerdefinierten Blöcken auf, um Analysen für jeden Schritt des Prozesses mit Community-Tools zu erweitern. Führen Sie Pipelines parallel (mithilfe der Parallel Computing Toolbox) und im Batch-Modus aus.
Next Generation Sequencing (NGS)
Die Toolbox bietet Algorithmen und Visualisierungstechniken für NGS. So können Sie beispielsweise Reads vorverarbeiten, sie einem Referenzgenom zuordnen und statistische Analysen durchführen, beispielsweise differentielle Expressionsanalysen aus RNA-Seq-Daten oder ChIP-Seq-Datenanalysen.
Sequenzanalyse
Wenden Sie Sequenzanalysemethoden an, darunter die paarweise Sequenz, das Sequenzprofil und die Ausrichtung mehrerer Sequenzen. Manipulieren und bewerten Sie Sequenzen, um sich ein umfassenderes Verständnis Ihrer Daten anzueignen. Führen Sie anhand von bekannten Sequenzen BLAST-Suchvorgänge in Online- oder lokalen Datenbanken durch.
Massenspektrometrie-Datenanalyse
Die Bioinformatics Toolbox ermöglicht die Analyse von SELDI-, MALDI-, LC/MS- und GC/MS-Daten. Sie können Spektren glätten, ausrichten und normalisieren und mithilfe von Klassifizierungs-, statistischen und Machine-Learning-Techniken Klassifikatoren erstellen und potenzielle Biomarker identifizieren.
Phylogenetische Baum-Analyse
Konstruieren Sie phylogenetische Bäume mithilfe hierarchischer Verknüpfungen mit einer Vielzahl von Techniken, darunter Nachbarschaftsverknüpfungen, Einzel- und vollständige Verknüpfungen und UPGMA (Unweighted Pair Group Method Average).
Lesen von Genom- und Proteomdaten
Sie können Daten aus gängigen Dateiformaten wie SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF und GFF sowie aus Online-Datenbanken wie NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank® und dem Sequence Read Archive lesen. Für Daten, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind, können spezielle Daten-Container verwendet werden.
Statistische und Machine-Learning-Algorithmen
Die Bioinformatics Toolbox bietet Funktionen, die auf der Statistics and Machine Learning Toolbox aufbauen. Diese bietet interaktive Tools für die Merkmalsauswahl, Klassifizierung, Regression, Zuordnung und Anzeige von Hierarchiediagrammen und Pfaden.
Microarray-Datenanalyse
Normalisieren Sie Microarray-Daten mit einer Reihe von Methoden. Identifizieren Sie differentiell exprimierte Gene und führen Sie mithilfe von Gen-Ontologie eine Anreicherungsanalyse der Expressionsergebnisse durch. Visualisieren Sie Gen- und Protein-Protein-Interaktionsnetze mithilfe graphentheoretischer Algorithmen.
Bereitstellen und Teilen von Apps
Machen Sie aus Ihrem Datenanalyseprogramm eine individuelle Softwareanwendung. Erstellen Sie individuelle Benutzeroberflächen, integrieren Sie bestehende C, C++ und Java™-Anwendungen und stellen Sie Standalone-Apps bereit.
Produktressourcen:
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Bioinformatics Toolbox – Häufig gestellte Fragen
Die Bioinformatics Toolbox stellt Algorithmen und Apps zum Erstellen von Bioinformatik-Pipelines sowie für Next‑Generation‑Sequencing (NGS), Microarray-Analyse, Massenspektrometrie und Gen-Ontologie bereit. Sie ermöglicht das Einlesen, Analysieren und Visualisieren genomischer und proteomischer Daten.
Die Biopipeline Designer-App ermöglicht es Ihnen, interaktiv Bioinformatik-Pipelines für die Analyse genomischer Daten lokal oder in der Cloud zu erstellen. Sie können integrierte Blöcke verwenden, die erprobte NGS‑Bibliotheken integrieren, oder benutzerdefinierte Blöcke, um Analysen mit Community‑Tools zu erweitern.
Ja. Die Toolbox bietet Algorithmen und Visualisierungsmethoden für NGS, einschließlich Vorverarbeitung der Reads, Mapping auf ein Referenzgenom und Durchführung statistischer Analysen wie RNA‑Seq‑Differentialexpressionsanalyse oder ChIP‑Seq‑Analysen.
Sie können paarweise Sequenzalignments, Sequenzprofilanalysen und multiple Sequenzalignments durchführen. Die Toolbox ermöglicht außerdem das Bearbeiten und Bewerten von Sequenzen sowie BLAST‑Suchen gegen bekannte Sequenzen in Online‑ oder lokalen Datenbanken.
Ja. Sie ermöglicht die Analyse von SELDI-, MALDI-, LC/MS- und GC/MS-Daten. Sie können Spektren glätten, ausrichten und normalisieren sowie Klassifizierungs-, statistische und Machine‑Learning‑Methoden einsetzen, um Klassifikatoren zu erstellen und potenzielle Biomarker zu identifizieren.
Ja. Sie können phylogenetische Bäume mittels hierarchischer Verknüpfung erstellen, mit Techniken wie Neighbor‑Joining, Single‑ und Complete‑Linkage sowie Unweighted Pair Group Method Average (UPGMA).
Die Toolbox kann Daten aus gängigen Dateiformaten wie SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF und GFF sowie aus Online‑Datenbanken wie NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank und dem Sequence Read Archive einlesen.
Ja. Sie können Microarray‑Daten mit verschiedenen Methoden normalisieren, differenziell exprimierte Gene identifizieren, eine Enrichment‑Analyse mithilfe von Gen-Ontologie durchführen und Gen‑ sowie Protein‑Protein‑Interaktionsnetzwerke mit graphentheoretischen Algorithmen visualisieren.
Ja. Sie können Ihr Datenanalyseprogramm in eine maßgeschneiderte Softwareanwendung umwandeln, benutzerdefinierte Benutzeroberflächen erstellen, es in bestehende C‑, C++‑ und Java‑Anwendungen integrieren und Standalone-Apps bereitstellen.
