Bioinformatics Toolbox
Lettura, analisi e visualizzazione di dati genomici e proteomici
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Bioinformatics Toolbox contiene algoritmi e app per realizzare pipeline per la bioinformatica, il sequenziamento di nuova generazione (NGS, Next Generation Sequencing), l’analisi di microarray, la spettrometria di massa e l’ontologia genetica. È possibile leggere dati genomici e proteomici per poi esplorarli con l’app Genomics Viewer e visualizzarli con heatmap spaziali e clustergram. Il toolbox (insieme a Statistics and Machine Learning Toolbox) fornisce tecniche statistiche, di regressione e classificazione, e (insieme a Deep Learning Toolbox) tecniche di Deep Learning per realizzare pipeline di analisi complete.
L’app Biopipeline Designer consente di realizzare in modo interattivo delle pipeline per la bioinformatica per l’analisi genomica, in locale o nel Cloud. È possibile usare una combinazione di blocchi predefiniti di pipeline per la bioinformatica che integrano librerie NGS comprovate e blocchi personalizzati per ampliare le analisi con gli strumenti della community. È possibile creare una pipeline per pre-elaborare read, mapparle su un genoma di riferimento ed eseguire l’analisi statistica, come l’analisi di espressione differenziale tramite RNA-Seq o l’analisi tramite ChIP-Seq.
Realizzazione di pipeline per la bioinformatica
Con l’app Biopipeline Designer è possibile realizzare ed eseguire in modo interattivo pipeline end-to-end per la bioinformatica, in locale o nel Cloud. Realizza una pipeline con i blocchi predefiniti che integrano librerie NGS comprovate o con blocchi personalizzati per ampliare le analisi con gli strumenti della community a ogni fase del processo. Esegui le pipeline in parallelo (con Parallel Computing Toolbox) e in modalità batch.
Sequenziamento di nuova generazione (NGS)
Il toolbox offre algoritmi e tecniche di visualizzazione per NGS. Ad esempio, è possibile pre-elaborare read, mapparle su un genoma di riferimento ed eseguire analisi statistiche, come l’analisi di espressione differenziale a partire da dati RNA-Seq o l’analisi di dati ChIP-Seq.
Analisi delle sequenze
Applica metodi di analisi delle sequenze, compreso l’allineamento a coppie, multiplo e di profili di sequenze. Manipola e valuta le sequenze per comprendere in modo più approfondito i tuoi dati. Esegui ricerche BLAST rispetto a sequenze note in database online o locali.
Analisi dei dati di spettrometria di massa
Bioinformatics Toolbox consente di analizzare dati SELDI, MALDI, LC/MS e GC/MS. Gli spettri possono essere linearizzati, allineati e normalizzati. Poi, grazie a tecniche di classificazione, statistiche e di Machine Learning, è possibile creare dei classificatori e individuare i potenziali biomarcatori.
Analisi di alberi filogenetici
Costruisci alberi filogenetici usando collegamenti gerarchici con tecniche diverse, come neighbor joining, legame singolo e completo e UPGMA (Unweighted Pair Group Method Average).
Lettura di dati genomici e proteomici
È possibile leggere i dati da formati file comuni come SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF e GFF, oltre che da database online, come NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank®, e dal Sequence Read Archive. Per i dati troppo grandi per la memoria, è possibile utilizzare dei data container appositi.
Algoritmi statistici e di Machine Learning
Bioinformatics Toolbox offre funzioni che si basano su Statistics and Machine Learning Toolbox, il quale mette a disposizione strumenti interattivi per la selezione delle feature, la classificazione, la regressione, la mappatura e la visualizzazione di percorsi e grafici gerarchici.
Analisi dei dati di microarray
Normalizza i dati di microarray adottando metodi diversi. Individua i geni differenzialmente espressi ed esegui l’analisi di arricchimento dei risultati dell’espressione con l’ontologia genetica. Visualizza reti di geni e di interazioni proteina-proteina usando gli algoritmi della teoria dei grafi.
Distribuzione e condivisione di app
Trasforma un programma di analisi dei dati in un’applicazione software personalizzata. Realizza interfacce utente personalizzate, esegui l’integrazione con codice C, C++ e applicazioni Java™ e distribuisci applicazioni standalone.
Risorse sui prodotti:
“MATLAB consente ai giovani biologi di apprendere abbastanza nozioni di programmazione e matematica senza farsi spaventare dal codice. Scrivono in MATLAB come se stessero scrivendo un semplice messaggio di testo.”
FAQ su Bioinformatics Toolbox
Bioinformatics Toolbox fornisce algoritmi e app per la creazione di pipeline di bioinformatica, Next Generation Sequencing (NGS), analisi di microarray, spettrometria di massa e ontologia genica. Consente di leggere, analizzare e visualizzare dati genomici e proteomici.
L'app Biopipeline Designer consente di creare interattivamente pipeline di bioinformatica per l'analisi di dati genomici, localmente o nel cloud. È possibile utilizzare blocchi integrati che incorporano librerie NGS consolidate oppure blocchi personalizzati per estendere le analisi con strumenti della community.
Sì. Bioinformatics Toolbox fornisce algoritmi e tecniche di visualizzazione per il NGS, inclusi il pretrattamento delle letture, l'allineamento a un genoma di riferimento e l'esecuzione di analisi statistiche come l'analisi dell'espressione differenziale RNA-Seq o l'analisi di dati ChIP-Seq.
È possibile eseguire allineamenti di sequenze a coppie, analisi di profili di sequenza e allineamenti multipli di sequenze. Il toolbox consente inoltre di manipolare e valutare sequenze ed effettuare ricerche BLAST su sequenze note in database online o locali.
Sì. Consente l'analisi di dati SELDI, MALDI, LC/MS e GC/MS. È possibile levigare, allineare e normalizzare gli spettri e utilizzare tecniche di classificazione, metodi statistici e approcci di Machine Learning per creare classificatori e identificare potenziali biomarcatori.
Sì. È possibile costruire alberi filogenetici utilizzando metodi di collegamento gerarchico, tra cui neighbor joining, single linkage, complete linkage e il metodo UPGMA (Unweighted Pair Group Method Average).
Il toolbox può leggere dati da formati di file comuni quali SAM, BAM, FASTA, FASTQ, GTF e GFF, nonché da database online come NCBI Gene Expression Omnibus, GenBank e Sequence Read Archive.
Sì. È possibile normalizzare i dati di microarray utilizzando diversi metodi, identificare geni differenzialmente espressi, eseguire analisi di arricchimento tramite ontologia genica e visualizzare reti di interazione gene-gene e proteina-proteina utilizzando algoritmi di teoria dei grafi.
Sì. È possibile trasformare un programma di analisi dei dati in un'applicazione software personalizzata, creare interfacce utente personalizzate, integrarsi con applicazioni esistenti in C, C++ e Java e distribuire applicazioni standalone.
