Bioinformatics Toolbox
Lea, analice y visualice datos genómicos y proteómicos
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Bioinformatics Toolbox ofrece algoritmos y apps para crear cadenas de tareas bioinformáticas, secuenciación de nueva generación (NGS), análisis de microarrays, espectrometría de masas y ontología genética. Puede leer datos genómicos y proteómicos, explorarlos con la app Genomics Viewer y visualizarlos con mapas de calor espaciales y clustergramas. Bioinformatics Toolbox ofrece técnicas de estadísticas, regresión y clasificación,con Statistics and Machine Learning Toolbox. También ofrece técnicas de Deep Learning para crear cadenas de tareas de análisis completas, con Deep Learning Toolbox.
La app Biopipeline Designer permite crear cadenas de tareas bioinformáticas interactivamente para realizar análisis de datos genómicos, localmente o en la nube. Puede utilizar una combinación de bloques de cadenas de tareas bioinformáticas integrados que incorporan librerías de NGS comprobadas y bloques personalizados para ampliar los análisis con herramientas de la comunidad. Puede crear una cadena de tareas para preprocesar lecturas, establecer correspondencias con un genoma de referencia, y realizar análisis estadísticos, tales como análisis de expresión diferencial a partir de datos de RNA-Seq o análisis de datos de ChIP-Seq.
Cree cadenas de tareas bioinformáticas
Con la app Biopipeline Designer puede crear y ejecutar interactivamente cadenas de tareas bioinformáticas de principio a fin, localmente o en la nube. Cree una cadena de tareas con bloques integrados que incorporan librerías de NGS comprobadas o bloques personalizados para ampliar los análisis con herramientas de la comunidad para cada paso del proceso. Ejecute las cadenas de tareas por lotes y en paralelo, con Parallel Computing Toolbox.
Secuenciación de nueva generación (NGS)
La toolbox ofrece algoritmos y técnicas de visualización para NGS. Por ejemplo, puede preprocesar lecturas, establecer correspondencias con un genoma de referencia, y realizar análisis estadísticos, tales como análisis de expresión diferencial a partir de datos de RNA-Seq o análisis de datos de ChIP-Seq.
Análisis de secuencias
Aplique métodos de análisis de secuencias, tales como secuencia en pares, perfil de secuencias y alineación de múltiples secuencias. Manipule y evalúe las secuencias para obtener una comprensión más profunda de los datos. Realice búsquedas BLAST con secuencias conocidas en bases de datos online o locales.
Análisis de datos de espectrometría de masas
Bioinformatics Toolbox permite analizar datos SELDI, MALDI, LC/MS y GC/MS. Puede suavizar, alinear y normalizar espectros, y emplear técnicas estadísticas, de clasificación y de Machine Learning para crear clasificadores e identificar biomarcadores potenciales.
Análisis de árboles filogenéticos
Genere árboles filogenéticos utilizando enlace jerárquico con diversas técnicas, tales como unión de vecinos, enlace único y completo, y promedio aritmético de grupos de pares no ponderados (UPGMA).
Lectura de datos genómicos y proteómicos
Puede leer datos de archivos con formatos comunes, tales como SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF y GFF, y de bases de datos online tales como Gene Expression Omnibus de NCBI, GenBank® y Sequence Read Archive. Puede utilizar contenedores de datos especializados para datos demasiado grandes para la capacidad de la memoria.
Algoritmos de estadística y Machine Learning
Bioinformatics Toolbox proporciona funciones que se basan en Statistics and Machine Learning Toolbox, que ofrece herramientas interactivas para selección de características, clasificación, regresión y correspondencia, además de visualización de gráficas de jerarquía y rutas.
Análisis de datos de microarrays
Normalice datos de microarrays empleando diversos métodos. Identifique genes expresados diferencialmente y realice análisis de enriquecimiento de resultados de expresión utilizando ontología genética. Visualice redes de interacción entre genes y proteína-proteína sirviéndose de algoritmos de teoría de grafos.
Despliegue y uso compartido de apps
Convierta un programa de análisis de datos en una aplicación de software personalizada. Cree interfaces de usuario personalizadas, realice integración con aplicaciones C, C++ y Java™ existentes, y despliegue apps independientes.
Recursos del producto:
"MATLAB permite a profesionales de biología aprender suficiente programación y matemáticas sin aprensión al código. Pueden escribir en MATLAB como si fuera su lengua materna".
Preguntas frecuentes sobre Bioinformatics Toolbox
Bioinformatics Toolbox proporciona algoritmos y aplicaciones para crear pipelines de bioinformática, realizar Next Generation Sequencing (NGS), análisis de microarrays, espectrometría de masas y Gene Ontology. Permite leer, analizar y visualizar datos genómicos y proteómicos.
La aplicación Biopipeline Designer permite construir de forma interactiva pipelines de bioinformática para el análisis de datos genómicos, tanto localmente como en la nube. Puede utilizar bloques integrados que incorporan bibliotecas NGS probadas o bloques personalizados para ampliar los análisis con herramientas de la comunidad.
Sí. Bioinformatics Toolbox proporciona algoritmos y técnicas de visualización para NGS, incluido el preprocesamiento de lecturas, su alineamiento con un genoma de referencia y la realización de análisis estadísticos como el análisis de expresión diferencial RNA-Seq o el análisis de datos ChIP-Seq.
Puede realizar alineamiento por pares de secuencias, análisis de perfiles de secuencia y alineamiento múltiple de secuencias. Bioinformatics Toolbox también permite manipular y evaluar secuencias, así como realizar búsquedas BLAST sobre secuencias conocidas en bases de datos locales o en línea.
Sí. Permite analizar datos SELDI, MALDI, LC/MS y GC/MS. Puede suavizar, alinear y normalizar espectros, y utilizar técnicas de clasificación, métodos estadísticos y enfoques de Machine Learning para crear clasificadores e identificar posibles biomarcadores.
Sí. Puede construir árboles filogenéticos utilizando métodos de agrupamiento jerárquico, incluidos neighbor joining, single linkage, complete linkage y el método UPGMA (Unweighted Pair Group Method Average).
La toolbox puede leer datos de formatos comunes como SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF y GFF, así como de bases de datos en línea como NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank y Sequence Read Archive.
Sí. Puede normalizar datos de microarrays utilizando distintos métodos, identificar genes expresados diferencialmente, realizar análisis de enriquecimiento mediante Gene Ontology y visualizar redes de interacción gen-gen y proteína-proteína utilizando algoritmos de teoría de grafos.
Sí. Puede convertir un programa de análisis de datos en una aplicación de software personalizada, crear interfaces de usuario a medida, integrarlo con aplicaciones existentes en C, C++ y Java, y desplegar aplicaciones autónomas.
