这里总结了日常用到的各种数据分析方法。
DNA测序可以识别突变、组装基因组，并研究任何物种群体中的遗传变异。
我们分析来自全基因组、外显子组、测序面板、SNP阵列和宏基因组实验的DNA序列数据。
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转录组广泛表达分析是研究从单个细胞到复杂微生物群落的生物系统中的分子机制的标准方法。
我们分析来自批量RNA-seq、单细胞RNA-seq、小RNA-seq以及一系列其他转录组测量的数据。
单细胞RNA测序可以在规模和分辨率上记录细胞，而批量测序无法匹敌。
我们分析单细胞RNA-seq数据，并跨技术平台、数据类型（包括scATAC-seq）和物种整合数据集。
表观基因组学将染色质状态特征化到微小的化学修饰。
我们分析大多数类型的表观基因组测序和阵列数据，以深入了解基因调控，并鉴定疾病的生物标志物。
蛋白质组学和代谢组学揭示了生物系统的功能状态。
我们对蛋白质和小分子质谱数据执行通路和生物标志物分析。
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