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                  科技服務

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                ybvip擁有世界一流的多組學技術平臺,為從事生命科學研究的機構和企業提供高質量、行業領先的基因測序、
                蛋白質譜、合成生物學、生物數據庫、雲計算等標準化的技術服務和綜合的全流程解決方案。

                首頁 科技服務 研究測序 疾病研究
                疾病研究
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                1. 人全基因組重測序.png 人全基因組重測序_白.png
                  人全基因組重測序
                  基於全基因組重測序的人類遺傳學和群體進化學的研究,能夠快速篩選出基因組範圍內的遺傳變異,實現基因型多樣性分析、遺傳進化分析以及致病和易感性基因等的▓篩選。隨著高通量測序技術的發展與普及,全基因組重測序已成為人類遺傳學、轉化醫學和群體進化領域最為迅速而有效的方法之一,可更全面地挖掘基因序列差異和結構變異,包括單堿基突變、插入缺失變異、拷貝數變異和結構變異,在全基因組水平上掃描並檢測與表型差異、疾病、進化等相關的突變位點,具有重大的科研價值。
                2. 全外顯子測序.png 全外顯子測序_白.png
                  全外顯子測序
                  全外顯子測序 (Whole-exome sequencing,WES)是應用頻率最高基因組測序方法。外顯子是人基因組的蛋白編碼區域,利用序列捕獲技術可以將其DNA捕獲並且富集。雖然外顯子區域不到全基因組的2%,但是卻集中了大部分疾病的致病突變位點。相比全基因組測序,全外顯子測序更加經濟、高效。外顯子組測序主要用於識別和研究與疾病、種群進化相關的編碼區及UTR區域內的結構變異。結合大量的公共數據庫提供的外顯子數據,有利於更好地解釋所得變異結構之間的關聯和致病機理。ybvip基因是世界領先的外顯子測序服務提供商,已經服務超過16萬個外顯子組。自2010年發表國內第一家外顯子測序文章以來,累積收錄文章223篇,其中腫瘤65篇,單病/罕見病類型98篇,復雜疾病50篇。一作的文章總計95篇、同時是一作和通信作者的文章總計53篇、>10分以上的文章總計45篇。
                3. zbyj_4.png zbyj_4.png
                  單細胞測序
                  單細胞測序可以從DNA、RNA、表觀水平檢測單個細胞的遺傳和變異信息,讓我們更清晰的█了解細胞與細胞間的差異,以及細胞間遺傳表達信息的異質性,可以重新定義細胞類型,發現罕見稀有細胞亞型,讓我們能夠深入到細胞層面進行深層次的信息挖掘,讓生物整體系統研究更加清晰化。目前可以實現從流式細胞分選到單細胞分選,以及遺傳信息測序及分析,涵蓋單管單細胞研究到高通量單細胞多層次研究。
                4. zbyj_5.png zbyj_5.png
                  免疫組庫測序
                  T/B細胞是適應性免疫系統的兩大細胞群,細胞表面受體TCR/BCR存在一塊區域叫互補決定區(ComplementaryDetermining Region, CDR),包含CDR1、CDR2、CDR3,其中CDR3最高變,在抗原識別中起關鍵作用。ybvip的免疫組庫測序是通過多重PCR和高通量測序技術,分析編碼CDR3區的DNA/RNA序列,獲得機體的免疫特征,全面評估免疫系統的多樣性,深入挖掘免疫組庫與疾病的關系。
                5. 蛋白質組學icon_2.png 蛋白質組學icon.png
                  蛋白質組學
                  蛋白質組學(Proteomics)是後基因組時代的一門重要學科,其研究對象為生物體內所有翻譯表達並執行生命功能的蛋白質,蛋白質之間的相互關系,以及蛋白質與DNA、RNA和代謝產物之間的關聯關系。基於液相色譜和串聯質譜聯用(LC-MS/MS)的高通量高深度蛋白質組學研究可以獲得蛋白質表達譜、蛋白質翻譯後修飾、定量差異蛋白表達譜及蛋白質相互作用信息,可應用於基因表達研究、輔助基因註釋和修正、蛋白標誌物發現、功能蛋白和多肽的挖掘、信號通路和分子機理機制研究等。
                      依托在基因組和轉錄組研究領域取得的眾多成果積累和頂尖儀器平臺、高端專業人才,ybvip在蛋白質組學研究方面具有充分的優勢,也取得了矚目的成就(截止2021年2月,ybvip質譜平臺在蛋白質組學和代謝組學領域發表240篇研究論文,累計影響因子達1120)。
                6. 代謝組學icon_2.png 代謝組學icon.png
                  代謝組學
                  代謝組學(Metabolomics)采用LC-MS、GC-MS、NMR技術進行檢測,獲得代謝物的定性定量信息。通過比較不同組別樣品中代謝物的含量變化,尋找差異代謝物,並探索差異代謝物相關的代謝通路,廣泛應用於生物標誌物的發現、臨床診斷、疾病分型、病理生理機制、藥效與藥毒性評估、個性化治療▓、環境暴露等研究。