上海BioNumerics生物信息学软件价格

上海从头越信息科技有限公司，是一家提供全方位高科技服务的创新型公司。由于公司业务的不断发展扩大，原 北京创新思成科技 等公司于2015年整合并购为 上海从头越信息科技有限公司，并设立子公司——林赛斯（中国）有限公司。

上海从头越信息科技有限公司现已全面接管原 北京创新思成科技有限公司 业务，与国内外知名仪器厂商继续保持代理合作关系，其中有德国LINSEIS公司、F5公司、Lambda公司、比利时Applied Maths公司、新加坡ESCO公司、美国FTA公司等；并继续开拓发展旗下运营的仪器仪表电子商务平台——益择网。

公司代理的产品种类丰富，同时积累了广泛的客户群，因此为了进一步给广大客户提供优质服务，公司积极建立多家联合实验室。如北京大学联合实验室，华东理工大学联合实验室，中科院硅酸盐研究所联合实验室，上海宝山钢铁研究院联合实验室等。

秉着“改变”“创造”“成就”“分享”的理念，公司于2012年4月全面上线仪器仪表电子商务平台——益择网，其首创的仪器参数PK选购模式获得了仪器仪表行业广大用户的广泛好评。

公司在全国设立多个服务机构，我们会用最创新的产品，最专业的方式，最敬业的态度，同心协力，为您提供最全面完美的服务。

BioNumerics提供的是一个对生物学实验产生的各种类型的海量数据进行存储、管理和查询，并在此基础上进行亲缘关系分析、聚类分析、数理统计分析及鉴定等的生物信息学软件，帮助研究人员深入挖掘实验结果的深层生物学意义。

一、生物信息学软件主要特点

BioNumerics是能够以生物学的各种试验数据作为输入数据， 以强大的整合数据库为中心，对生物学数据进行比较，分析，研究的系统。它是在业内的凝胶电泳分析软件GelCompar II的基础上整合其他功能而来的，它有以下三个重要特征：

1.数据管理：提供对指纹类型、2D胶类型、序列类型、字符类型、矩阵类型、曲线和动力学描述类型等所有生物学数据存储，提取，搜索功能，非常适合做生物实验室数据管理的核心。

2.数据分析：通过对数据进行比较筛查，分析数据之间的不同点和相似性，从而将数据进行分类，定义，和统计学分析，并可用来鉴定未知的生物体。BN分析功能的独特之处在于它可以综合不同实验方法的的结果，给用户一个可靠的结论。

3.网络共享：使用BN提供的网络共享功能，在的网络里，用户之间可以方便地交换共享生物数据，并能导入互联网上知名的专业数据库。

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二、BioNumerics生物信息学软件 技术参数

数据处理的应用模块(共5个)

Fingerprint types：可以处理PFGE, AFLP, RFLP, RAPD, REP-PCR, ARDRA, isoelectric focusing，DGGE, TGGE等电泳数据；导入各种格式的光谱数据：气相色谱和液相色谱数据，DHPLC、 LCMS、MALDI-TOF和ESI谱的数据。

Character types：可以处理生物抗性实验数据；脂肪酸甲基化脂(FAME)分析数据；生物显性阵列数据；API表型测试数据；微阵列芯片数据；Dot blots和probe sets数据；Spoligo—typing数据；生化试验数据；酶活和代谢活性数据等。

Sequence types：可以处理核酸(DNA或RNA)和氨基酸序列；自动测序仪(Applied Biosystems, Beckman, Amersham等)得到的色谱文件；广泛的识别各种序列格式，包括EMBL, GenBank和Fasta格式。

能够快速导入来自各种高通量测序平台的序列（如Roche/454，Illumina，IonTorrent…）。在标记基因的深度测序基础上进行宏基因组学分析。通过原始序列读取进行微生物群落的定量化、可视化和比对。

Whole Genome Map Types: 全基因组图谱数据（OpGen公司）的XML直接导入，快速可视化和聚类全基因图谱，通过全基因组限制性图谱提供的非常详细的菌株信息来对流行病菌株进行分型和特性描述。

Trend data types：处理实时荧光定量 PCR数据；代谢活性和酶活性的动力学数据；微阵列实验中的时间进程数据，生长曲线数据等和趋势相关的实验数据。

生物实验数据分析的功能模块(共5个) 

Tree and Network Inference：对导入数据库中的凝胶图谱、字符型数据等各种数据记录之间，多种试验之间， 使用广泛的相似性系数和聚类算法建立比较，进行聚类和系统进化分析。对导入的色谱和光谱曲线数据、质谱图进行主成分分析，矩阵挖掘和创建鉴定项目等。

Classifiers and Identification：根据导入的各种生物试验数据，通过各种算法对已知生物体进行分类；对未知的生物体进行物种鉴定。

Dimensioning and Matrix Mining：把数据库中的记录按两维或多维空间进行聚类分析，主要包括主成分分析（PCA）和多向度量法（MDS）等，评估各种聚类分析方法的可靠性。通过广泛统计学分析和确认测试工具进行多元方差分析，从而可以评估数据组之间的相互关系或者对用户限定条目进行聚类分析。   

Genome Analysis Tools：对基因组和染色体进行并排式比较、注释，能够快速突出基因组的差异。基于标记基因的测序，利用宏基因组学的工具对微生物群体进行分类和鉴定。 

Versioning & Audit Trails：为所有输入到 BioNumerics中数据的修改和编辑提供追踪和审计，符合GMP和FDA的要求。提供安全的数字签名功能，使数据的确认和添加更符合规范。

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三、BioNumerics生物信息学软件  应用领域

随着生命科学领域越来越多的对表型，基因型，电泳图，序列信息等各种数据的整合的需求， 研究者们遭遇了两个主要的问题:

（1） 对各种不同类型的高通量的数据的存储和查询，；

（2） 基于这些不同类型的数据对不同的物种或样本的研究，分析和比较。 一方面对凝胶谱， 表型数据， 基因芯片及序列都有各自的特异的软件来分析， 另一方面， 需要存储大批量数据的强大的数据库系统。 同时， 需要一些通用的数学分析的方法来对数字信息进行比较分析。 所有的这些都是生物信息学所研究的复杂的问题中的一部分。 基于上面的需求， 我们需要一套可以整合上面的各种软件系统， 能够以生物学的各种试验数据作为输入数据， 以强大的整合数据库为中心，对生物学数据进行比较，分析，研究的系统。 BioNumerics正是为此应运而生的一套系统， 它很好的满足了研究机构或诊断机构对不同的生物学数据的比较分析的要求。 这套软件系统已经得到了很多研究机构， 包括大学， 医院， 公共医疗中心， 食品，药物和制药企业以及广泛的联邦及私人的关于质量控制， 筛选， 测试， 饲养等各种实验室的广泛的认可。