Bioinformatics Toolbox

 

Bioinformatics Toolbox

Lea, analice y visualice datos genómicos y proteómicos

El editor de la app Biopipeline Designer muestra algunos de los bloques integrados, tales como el bloque “Bowtie2”. La herramienta Pipeline Inspector aparece abierta a la derecha con campos de opción editables para el bloque resaltado.
El editor de la app Biopipeline Designer muestra algunos de los bloques integrados, tales como el bloque “Bowtie2”. La herramienta Pipeline Inspector aparece abierta a la derecha con campos de opción editables para el bloque resaltado.

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.

App Genomics Viewer que muestra un conjunto de datos genómicos.

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.

App Sequence Alignment que muestra dos secuencias y el consenso entre ambas.

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.

Gráfico de líneas que compara masa/carga e intensidad iónica. Se representan los promedios de un grupo de control y un grupo con cáncer de ovario, junto con características significativas.

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.

Árbol filogenético con aproximadamente 30 ramas. Cada nodo del árbol tiene su etiqueta correspondiente a la derecha.

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).

Diagrama de proyecto de Biopipeline Designer que destaca el bloque FasterqDump para descargar datos de lectura de secuencias en formato FASTQ o FASTA desde SRA.

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.

Flujo de trabajo de MATLAB que muestra el uso de Machine Learning para entrenar un modelo. Los resultados del modelo entrenado se comparan con los datos de validación en un gráfico de matriz de confusión.

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.

Panel de figuras que muestra una gráfica de volcán de datos de microarrays. Debajo de la gráfica hay campos de texto para actualizar el valor p y el cambio de pliegue. Los genes con regulación positiva y negativa, junto con sus valores p asociados, aparecen a la derecha.

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.

Diagrama de flujo de trabajo que muestra cómo se puede utilizar un equipo que ejecuta MATLAB con MATLAB Compiler y MATLAB Compiler SDK para desplegar apps web, API, y más.

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.

"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".

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