<track id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></track>
    <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"><font id="tphvn"></font></meter></sub>

      <address id="tphvn"></address>
      <th id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></th>

          <nobr id="tphvn"></nobr>

              <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>

              <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>
              <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

              <thead id="tphvn"><meter id="tphvn"><cite id="tphvn"></cite></meter></thead>

                  <track id="tphvn"><progress id="tphvn"><nobr id="tphvn"></nobr></progress></track>

                      <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

                      undefined            
                                     
                                     

                      人全基因組分型芯片 ——高效、便捷、性價比高                

                      單核苷酸多態性(single nucleotide polymorphism,SNP),主要是指在基因組水平上由單個核苷酸的變異所引起的DNA序列多態性。SNP在人類基因組中廣泛存在,平均每500~1000個堿基對中就有1個,估計其總數可達300萬個甚至更多,是人類可遺傳的變異中最常見的一種。作為第三代遺傳標記,SNP數量多、分布廣、易于檢測,在進行大規模全基因組關聯分析、研究疾病易感位點、易感基因,推進精準醫療項目中發揮著重要作用。康普森生物提供多平臺芯片檢測服務,包括Illumina infinium和Applied Biosystems? Axiom?兩大平臺,包含了人基因組25萬至500萬左右的SNP位點,提供了一個廣譜的全基因組范圍內的疾病研究工具,可以快速高效的進行SNP分型檢測。高級分析涵蓋了CNV分析、生存分析、家系連鎖分析、單親二倍體分析、GWAS分析、進化分析、時間序列分析、與其他組學聯合分析等,并提供全面個性化分析服務。                


                                     


                      人SNP芯片列表

                      Technological process

                      技術流程

                      Sample requirements

                      樣本要求

                      • DNA樣品

                        總量:

                        ≥ 1.0μg

                        濃度:

                        ≥ 50ng/μL

                      • 臨床標本

                        總量:

                        ≥ 100mg

                      • 血液樣本

                        總量:

                        ≥ 2mL

                      • 細胞樣本

                        總量:

                        ≥ 1X107

                      BIOINFORMATIC ANALYSIS

                      生信分析

                      • 基本分析 /Basic analysis
                        芯片質控分析
                        樣本質控分析
                        SNP分型結果
                        SNP Plink格式的分型結果
                      • 高級分析 /Advanced analysis
                        GWAS分析
                        家系連鎖分析
                        CNV分析
                        生存分析
                        單親二倍體分析
                        進化分析
                        時間序列分析
                      • 個性化分析 /Personalized analysis
                        兩個樣本之間SNP分型差異位點統計
                        兩個樣本之間相同SNP分型位點統計
                        比較組間交集SNP
                      e球彩游戏

                        <track id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></track>
                        <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"><font id="tphvn"></font></meter></sub>

                          <address id="tphvn"></address>
                          <th id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></th>

                              <nobr id="tphvn"></nobr>

                                  <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>

                                  <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>
                                  <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

                                  <thead id="tphvn"><meter id="tphvn"><cite id="tphvn"></cite></meter></thead>

                                      <track id="tphvn"><progress id="tphvn"><nobr id="tphvn"></nobr></progress></track>

                                          <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

                                            <track id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></track>
                                            <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"><font id="tphvn"></font></meter></sub>

                                              <address id="tphvn"></address>
                                              <th id="tphvn"><progress id="tphvn"><listing id="tphvn"></listing></progress></th>

                                                  <nobr id="tphvn"></nobr>

                                                      <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>

                                                      <sub id="tphvn"><meter id="tphvn"></meter></sub>
                                                      <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

                                                      <thead id="tphvn"><meter id="tphvn"><cite id="tphvn"></cite></meter></thead>

                                                          <track id="tphvn"><progress id="tphvn"><nobr id="tphvn"></nobr></progress></track>

                                                              <output id="tphvn"><noframes id="tphvn">

                                                              浙江快乐12走势图连线 今晚开什么特马号查询 购买网上彩票pk10犯法吗 大享娱乐app 杭州酒店小姐价格 扑克推锅牌32张牌怎么玩 快乐赛结果 云南今天快乐十分 天津快乐十分在线直播 天津时时 宝马红色跑车 五子棋必胜技巧口诀 三公棋牌新云软件园 白小姐期期网站准 云南时时同步在线 鲁能现场直播