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| BioNumerics是能夠以生物學的各種試驗數據作為輸入數據，以強大的整合數據庫為中心，對生物學數據進行比較，分析，研究的系統。它有以下三個重要特征： 1.數據管理：提供對指紋圖譜、2D膠、基因序列、基因芯片、基因表型特征、矩陣、曲線和動力學描述等所有生物學數據存儲，提取，搜索功能，非常適合做生物實驗室數據管理的核心。 2.數據分析：通過對數據進行比較篩查，分析數據之間的不同點和相似性，從而將數據進行分類，定義，和統計學分析，并可用來鑒定未知的生物體。BioNumerics分析功能的之處在于它可以綜合多次試驗或者不同實驗方法的結果，更加全面、快速的分析生物學數據。 3.網絡共享：使用BN提供的網絡共享功能，在指定的網絡里，用戶之間可以方便地交換共享生物數據，并能導入互聯網上的專業(yè)數據庫。 BioNumerics很好的滿足了研究機構或診斷機構對不同的生物學數據進行分析的要求。這套軟件系統已經得到了很多研究機構，包括大學，醫(yī)院，公共醫(yī)療中心，食品，藥物和制藥企業(yè)等各種實驗室的廣泛認可。 6大應用模塊： | · | Fingerprint types： | | | 處理PFGE, AFLP, RFLP, RAPD, REP-PCR, ARDRA, IEF，DGGE, TGGE等電泳數據；氣相色譜和HPLC數據；DHPLC數據; 分光光度曲線等數據。 | | · | Character types： | | | 處理生物抗性實驗數據；脂肪酸甲基化脂（FAME）分析數據；生物顯性陣列數據；API表型測試數據；微陣列芯片數據；生化試驗數據；酶活和代謝活性數據等。 | | · | Sequence types： | | | 處理核酸(DNA或RNA)和氨基酸序列；自動測序儀（Applied Biosystems, Beckman, Amersham）得到的色譜文件；廣泛的識別各種序列格式， 包括EMBL， GenBank和Fasta格式。 | | · | Trend data types： | | | 處理實時熒光定量 PCR數據；代謝活性和酶活性的動力學數據；微陣列實驗中的時間進程數據等和趨勢相關的實驗數據。 | | · | 2D gel types： | | | 處理雙向凝膠電泳試驗數據；DIGE試驗數據?？梢詫?-D膠中鑒定到的蛋白點被直接存儲在數據庫中。 | | · | Matrix types： | | | 處理DNA同源性相似度的表格數據；DNA雜交數據等矩陣類型數據。 | 7大分析模塊： | · | Tree and Network Inference： | | | 在BioNumerics中通過把關系數據庫中的各種記錄之間，多種試驗之間，用多種有效的聚類算法可以實現多種聚類分析。Bionumerics 6.0 還提供了的技術評估聚類分析的可靠性。 | | · | Identification： 根據生物試驗數據結果來鑒定未知的生物體或物種，可構建文庫。 | | · | Molecular Analysis Tools: 開放讀碼框架分析，預測蛋白序列。限制性酶切分析，引物設計等。 | | · | Dimensioning techniques： 多維的數據存儲，方差分析等生物學數據統計分析。 | | · | Chromosome Comparison：染色體比對和注釋模塊。 | | · | Database Sharing Tools：數據庫共享工具。 | | · | Audit Trailing and Versioning：適用于GLP實驗室 | 商業(yè)插件： | · | Heteroduplex Analysis Plugin | | · | BandScoring Plugin | | · | SNP genotyping Plugin | 更多的信息請登錄BioNumerics中文網站：www.bionumerics.cn 
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