Bioinformatics Toolbox

重要更新

 

Bioinformatics Toolbox

读取、分析和可视化基因组和蛋白质组数据

构建生物信息学管道

使用 Biopipeline Designer,您可以在本地或云端以交互方式编译和运行端到端的生物信息学管道。使用集成了成熟的 NGS 库的内置模块或自定义模块构建管道,以在流程的每个步骤中通过社区工具扩展分析功能。以并行方式和批量模式运行管道(使用 Parallel Computing Toolbox)。

下一代测序 (NGS)

该工具箱为 NGS 提供算法和可视化方法。例如,您可以对读取进行预处理,将其映射到一个参考基因组并进行统计分析,例如 RNA-Seq 数据的执行差异表达分析或 ChIP-Seq 数据分析。

序列分析

应用序列分析方法,包括双序列、序列谱和多序列比对。处理和评估序列以更深入地了解数据。对在线或本地数据库中的已知序列执行 BLAST 搜索。

质谱数据分析

Bioinformatics Toolbox 支持 SELDI、MALDI、LC/MS 和 GC/MS 数据分析。您可以对光谱进行平滑、对齐和归一化处理,然后使用分类、统计和机器学习方法创建分类器并识别潜在的生物标志物。

进化树分析

使用层次连接通过各种方法构造进化树,包括邻接法、单连接和全连接以及非加权组平均法 (UPGMA)。

读取基因组和蛋白质组数据

您可以从 SAM、BAM、FASTA、FASTQ、GTF 和 GFF 等常见文件格式以及 NCBI Gene Expression Omnibus、GenBank® 和序列读取存档等在线数据库中读取数据。对于太大而无法载入内存的数据,您可以使用专用数据容器。

统计和机器学习算法

Bioinformatics Toolbox 提供基于 Statistics and Machine Learning Toolbox 构建的函数,该工具箱提供用于特征选择、分类、回归、映射以及层次结构图和通路显示的交互式工具。

微阵列数据分析

使用多种方法归一化微阵列数据。识别差异表达的基因并使用基因本体论对表达结果执行富集分析。使用图论算法可视化基因和蛋白质-蛋白质交互网络。

部署和共享 App

将您的数据分析程序转变为自定义的软件应用程序。构建自定义用户界面;与现有 C、C++ 和 Java™ 应用程序集成;以及部署独立 App。

“MATLAB 使年轻的生物学家能够轻松掌握足够的编程和数学知识,而不再惧怕代码。他们可以像写英语一样编写 MATLAB 代码。”

Jonas Almeida 博士,南卡罗来纳医科大学

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您的学校可能已拥有 Campus-Wide License 并允许您直接使用 MATLAB、Simulink 和其他附加产品。