一、解决方案：
1 以客户的研究方向为导向，综合运用生物信息学技术方法预测可能结果。结果报告可放入基金申请的标书的立项依据部分，发表SCI论文让您的研究更加有理有据。
2 拥有强大的科研申请基金专家团队，在自己的科研和学习工作中积累了丰富的经验和资料。
二、原理
客户提供研究方向关键词(基因名称，疾病名称或其他信息)，使用计算机文献挖掘的方法挖掘文献数据库中对关键词进行描述的信息，然后对客户自己拥有芯片或者是公共数据库中已有芯片进行深入挖掘，进行后续的转录调控网络构建，蛋白质相互作用网络构建，信号通路分析，基因功能富集分析，并且预测潜在和疾病有关的基因，发表SCI论文从而后续研究提供了研究方向和指导建议。
三、意义
1、深入挖掘客户的芯片结果，提升发表文章的档次。
2、验证芯片结果可靠性。
3、通过构建基因调控网络，可以从转录调控角度揭示基因之间的相互作用。
4、进行信号通路有关的分析，可以寻找疾病的有关的重要信号通路。
5、总体了解把握研究方向并且寻找和现有研究方向有关的新的热点和创新点，可以运用于基金申请的项目立项，研究背景以及科研论文综述类写作方面。
四、分析实例
文献挖掘结合芯片挖掘预测潜在疾病有关基因
五、项目概述：
发表SCI论文客户提供关键词“肺癌”和“甲基化”2组关键词，我们帮助客户找出已经研究证实的肺癌甲基化有关的基因，并结合甲基化的芯片进行分析预测哪些基因可能通过甲基化的方式在肺癌的发生发展中起作用。
六、分析方法：
1 利用关键词搜索文献数据库获得所有肺癌甲基化相关的文献。
2 利用计算机文献挖掘的方法对文献进行挖掘，找到相肺癌甲基化相关的所有基因/蛋白。
3 从公共数据库中寻找芯片数据或者是客户自行提供其芯片数据。
4 使用meta分析的方法整合芯片数据，寻找芯片甲基化有关基因。
5 根据蛋白质相互作用关系构建已有文献挖掘基因集合和甲基化基因集合的关系。
6 通过整合文献挖掘结果，转录调控数据，蛋白-蛋白相互作用，基因融合等数据，建立一个肺癌相关的小分子相互作用的调控网络。
7 分析网络，得到潜在的可能和肺癌发生发展有关的基因。
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