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大客户协助服务

1、服务项目及流程

协作服务的基本方式是针对PI的具体科研项目提供对应的专题小组。以完成课题论文接收为目标,由专题小组与客户进行一对一紧密合作。PI可从以下任何一个阶段开始选择服务。团队的主要成员将负责组建,领导,协调专题小组与PI开展工作

协助服务内容

科研立项和设计

实验设计及实施

数据分析

论文投稿、修改


2NGS 数据分析服务项目

数据类型

分析类型

描述

肿瘤基因组

DNA-seq

序列比对

标准流程性分析,一般采用BWA-MEM

比对数据预处理

采用PicardGATK,去除重复序列,校准测序质量,根据小的INDEL校准比对结果。

分析SNVIndel

采用MuTect v2,能够同时分析肿瘤中的单核苷酸变异及短的插入缺失序列。对于全基因序列,采用SMUFIN分析基因组结构变异。

拷贝数变化

采用Broad InstituteRecapseq,目前只适用于(1Tumor/Normal paired数据(2)没有matched germline,但是有一组正常样本作为对照。

肿瘤组分分析

采用Broad Absolute工具,给够计算最有可能的ploidy, Purity, Cancer Cell Fraction CCF),适用肿瘤进化分析。

肿瘤Driver基因分析

采用MutSigCV,需要大样本的数据(N>50)。

转录组

mRNA-seq

序列比对

标准流程分析,一般采用Bowtie2Tophat2

表达量分析

1)基因表达分析,采用Cufflinks计算FPKMHT-seq计算Counts。(2)采用kallisto分析Isoform的表达量(TPM)。

差异表达分析

基因水平分析采用DESeq2Isoform水平采用Sleuth

功能富集分析

有大样本情况下采用GSEA,否则采用简单的Fisher Exact Test配合MSigDB数据库。

表观遗传学

ChIP-seq

Peak calling

采用MACS2

Motif富集分析

采用HOMER

整合分析

采用chromHMM

DNA甲基化

450K Array

分析流程

采用RnBeads

遗传病关联基因分析

Germline DNA-seq

基因选择

在遗传病的分析中,我们往往会分析得到很多(上百)潜在的关联基因,我们可以采用Co-Expression Network进行Prioritization. 目前Broad InstitureDEPICT软件能很好完成这个工作。

基因突变impact的预测

某些只能用于Coding SNV的预测,如Polyphen v2,有些可以预测Non-coding SNV,如CADD score


































3、团队专家

该项目核心成员来自哈佛大学、麻省理工大学、宾夕法尼亚大学等知名国际院所,既有生物统计与计算生物学的专家,同时也有医学领域的专家。团队成员长期从事肿瘤基因组、转录组、表观遗传学、外科病理学,分子病理学,分子病理流行病学,肿瘤生物学,转化医学等领域的研究。积累了大量的关于实验设计、样本制备,测序质量分析、数据分析、生物学、流行病和临床意义分析,宏基因组的整合分析、DNA甲基化分析等的经验。

作为第一作者或共同作者的论文发表在Nature GeneticsNature MedicineCellCell Stem CellScienceCancer CellBloodPLoS one等著名期刊。