生物信息学分析（生信分析）‌是通过整合生物学、计算机科学和统计学方法，对高通量组学数据进行系统性解析的跨学科领域，在基因组学、临床医学和药物研发中具有核心价值。

‌核心方法论体系

‌基础分析框架‌。

• 数据获取：从TCGA、GEO等数据库下载转录组、基因组数据，进行质量控制和标准化处理。
• 差异分析：采用DESeq2、edgeR识别差异表达基因，设置筛选标准（如p<0.05，|log2FC|>1）。‌‌‌‌
• 功能注释：通过DAVID、clusterProfiler进行GO和KEGG通路富集分析，揭示基因功能特征。

‌高级分析维度‌。

• 生存建模：运用Kaplan-Meier曲线评估基因预后价值，LASSO回归构建多基因风险评分模型。‌‌‌‌1
• 免疫微环境：采用CIBERSORT、TIMER估算免疫细胞浸润度，分析PD-1/CTLA-4等检查点表达。‌‌‌‌
• 多组学整合：结合基因组变异、表观修饰和蛋白质互作网络，构建ceRNA调控模型。

‌关键技术突破‌

• ‌单细胞解析‌：通过t-SNE降维和标记基因识别，揭示肿瘤异质性及细胞亚群特征。‌‌1
• ‌人工智能应用‌：利用机器学习构建诊断Signature，深度学习预测药物敏感性。‌‌1‌‌3
• ‌可视化体系‌：火山图展示差异基因分布，热图呈现表达模式聚类，PPI网络可视化枢纽基因。

‌临床应用场景

‌肿瘤精准医疗‌。

• 识别驱动基因突变（如EGFR、TP53）。
• 预测免疫治疗响应及耐药机制。

• ‌疾病标志物发现‌。
  • 筛选血液外泌体诊断标志物。
  • 建立阿尔茨海默症多基因预测模型。‌‌3

• ‌药物研发加速‌。
  • 基于GDSC数据库预测化疗敏感性。
  • 构建药物-靶点相互作用网络。‌‌‌‌1

具体服务：

纯生信

●生信+实验

●多组学联合分析

●转录组数据生信分析

●代谢组数据生信分析

●单细胞测序生信分析

●转录组蛋白组联合分析

●微生物代谢联合分析

●转录代谢联合分析

●蛋白代谢联合分析

●单细胞空间多组学联合分析

●转录组学与代谢组学关联分析

●宏基因组数据生信分析

●ceRNA整合分析

●META分析

●基础临床生信分析

●生信分析SCI论文辅助

●医学TCGA GEO数据库挖掘公

共数据库挖掘