湖南艾佳生物科技股份有限公司
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  • 企业简介
    艾佳生物成立于2011年,致力于打造基础研究-应用开发-成果转化产业链,为生物医学研究、疾病预防、诊断与治疗提供创新的产品、服务与应用解决方案。
  • 公司文化
    我们努力建设“共识、共创、共享、共赢”的企业文化,企业平台化、员工创客化,实现员工、顾客、合作者、股东等利益相关方共同满意。
  • 新闻动态
    艾佳生物打造干细胞技术平台和基因编辑技术平台
  • 公司荣誉
    自公司成立以来,我们通过不断引进高层次创新人才,坚持自主持续创新以获得核心竞争优势,同时获得了政府各级部门的关心与支持。
  • 联系我们
    电话:400-823-5811传真:0731-88915822地址:湖南博士后创业园
  • 抗体
    通过整合美国ABZOOM抗体品牌,我们拥有1万多种高品质抗体,包括2000多种磷酸化、甲基化、乙酰化等位点特异性抗体,1000多种单克隆抗体,600多种免疫组化抗体。
  • 组织芯片
    组织芯片在生物医学基础研究和药物开发领域具有重要的应用价值。艾佳生物目前拥有300多种组织芯片产品。
  • ELISA试剂盒
    我们代理销售美国ImmunoWay公司约3000种高品质ELISA试剂盒,其中包括2000多种Cell-based ELISA试剂盒。
  • 蛋白研究试剂
    针对抗体的免疫检测应用,艾佳生物开发了一系列高性价比的免疫学实验辅助产品,使您的实验更具效率。
  • 生物资源库
    AuraCell细胞库拥有经STR和支原体鉴定的细胞株达200余种;AuraHist组织标本库拥有数量逾10万,涵盖所有人常见肿瘤组织及所有人正常组织。
  • 病理诊断
    病理诊断是医学界公认最可信赖、重复性最强、准确性最高的诊断手段。我们拥有200余种CFDA认证病理诊断抗体及配套产品。
  • 诊断原料
    我们计划开发生产约300种疾病生物标志物单克隆抗体及标准蛋白原料,突破国内免疫诊断原料瓶颈,覆盖心血管疾病、肿瘤、肾病等重大疾病。
  • 艾佳学院
    艾佳学院致力于打造转化医学科研生态圈,建立基础研究-应用开发-成果转化产业链,推动科研成果向疾病预防、诊断与治疗应用转化。
  • 特色平台
    我们建设了健康数据云计算、病理学、干细胞、基因编辑、线虫、斑马鱼等特色技术平台,致力于为转化医学科研提供整体解决方案。
  • 研究案例
  • 艾佳文献
    佛系器官捐赠者——内源性逆转录病毒灭活小猪诞生!
  • 合作客户
    自公司成立以来,我们与国内外知名机构建立了合作关系,并已向国内外100多个医院、大学、研究所、生物制药企业、健康产品企业等提供产品与服务。
  • 下载中心
    公司尊崇“踏实、拼搏、责任”的企业精神,并以诚信、共赢、开创经营理念,创造良好的企业环境,以全新的管理模式,完善的技术,周到的服务,卓越的品质为生存根本,我们始终坚持“用户至上 用...
  • 组学检测
    系统生物学的主要技术平台为基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、相互作用组学和表型组学等。
  • 实验技术
    我们建立了体外细胞模型与体内动物模型构建、基因功能验证与机制研究等在内的完整的转化医学实验技术平台。
  • 生物信息
    生信分析的重点主要在基因组学和蛋白质组学,从核酸和蛋白质序列出发,分析序列中表达的结构功能的生物信息。
  • 科研设计
    艾佳针对客户的研究方向及科研需求,组建专业咨询团队,根据最新研究前沿,为客户制定可持续的科研方向及详细执行方案。
  • 学术编辑
    艾佳生物拥有一批经验丰富的编辑团队,同时和国内外知名企业包括英国CAM公司,学者协同高效合作。艾佳生物为有需要科研工作者提供高品质的文章编辑服务,包括学术论文翻译、英文论文润色、标...
  • 科研培训
    根据客户的研究领域或需要,提供基础医学、临床医学、药物筛选与评价、生物信息等相关的学术交流及课题设计、实验实施、实验进度跟踪与管理、实验结果整理与分析、报告总结等一条龙服务。
   
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2018 - 03 - 23
点击次数: 25
项目一:聚类分析该项目对客户的原始数据进行预处理,再对其数据分布情况、样本与蛋白峰双向聚类进行操作,对原始数据有一个全局性的认识。项目二:样本的主成分分析(PCA)PCA是一种降维技术,可以将多维(即蛋白PEAK数)的芯片数据投射到低纬空间中。相似的样本所在的点将彼此靠近,可以通过PCA分析找到那些离群的样本。项目三:分组差异peak的筛选根据实验样本的分组情况进行差异峰的筛选,并进行聚类分析,确定差异峰(蛋白)及不同样本之间的互作关系。一般认为在聚类图上距离越近的样本或差异峰之间的关系越密切。项目四:疾病预测模型的构建利用决策树、神经网络、SVM等机器学习方法来建立分组诊断的模型,目的在于利用实验数据来筛选出一批靶标peak并以此构建模型,以进行早期诊断、疾病预测和预后分析。
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2018 - 03 - 23
点击次数: 16
LncRNA是一类长度超过200nt的长链非编码RNA分子,可在多种层面调控基因的表达。目前发现的许多LncRNA都具有保守的二级结构,特殊的剪辑形式及亚细胞定位。他们在基因组上相对于蛋白编码基因的位置一般可分为五种:正义链(sense)、反义链(antisense)、双向(bidirection)、内含子间(intronic)、基因间(intergenic),其所在位置与功能有一定相关性。LncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”,是RNA聚合酶II转录的副产物,不具有生物学功能。然而,今年来的研究表明,LncRNA参与了X染色体沉默、基因组印记以及染色质修饰、转录激活、转录干扰、核内运输等多种重要的调控过程,LncRNA的这些调控作用也开始引起人们的广泛关注。生物信息学分析是快速开展LncRNA研究的必要手段,通过分析LncRNA特征及差异表达,可以快速定位所需要研究的LncRNA。根据LncRNA在基因组上的位置,可将其分为五种类型:sense、antisense、bidirection、intronic、intergenic。图中编码RNA和非编码RNA外显子分别用蓝色和绿色表示。LncRNA的作用机制,根据近年来所发现的LncRNA的作用机制,LncRNA主要可能具有以下几个方面的功能:1.      ...
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2018 - 03 - 23
点击次数: 14
甲基化芯片分析方案甲基化芯片是在基因组层面来研究基因的过甲基化和去甲基化水平。试用CHARM算法或MEDME算法计算出实验组和对照组之间的差异甲基化位点,并在基因组层面定位出差异甲基化位点对应的基因及位置。对差异甲基化位点对应基因进行显著性功能和信号转导通路分析。还可以将出现在显著性功能和信号转导通路中的差异基因之间的调控关系整理成网络,找出信号转导节点的核心调控基因。使用CHARM算法或MEDME算法计算出实验组与对照组间的差异甲基化位点,并在基因组层面定位出差异甲基化位点对应的基因及位置;将NCBI、Swissport/Uniport/AmiGO等数据库进行整合去冗余,对实验组与对照组的差异甲基化位点对应基因进行显著性功能分析,得出被高甲基化或去甲基化基因所显著影响的功能;将KEGG、Biocarta/Reactome等数据库整合去冗余,对实验组与对照组的差异甲基化位点对应基因显著性信号转导通路分析,得出被高甲基化或去甲基化基因所显著分布的信号转导通路;以显著性GO和显著性Pathway所包含的差异甲基化基因为研究对象,构建基因间的相互作用关系网络,从而得到差异甲基化基因构成的信号转导流程以及在差异甲基化位点对应基因中的核心调控基因。甲基化芯片深入数据分析1.     差异化甲基化位点相关上下游基因的信号通路与生物途径分析;2.  ...
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2018 - 03 - 23
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miRNA芯片数据分析方案 miRNA芯片是从转录后调控层面通过碱基配对杂交来研究miRNA的表达。AuraBio的miRNA芯片分析平台通过差异miRNA对应的靶基因的功能和信号转导通路显著性研究来间接地找到和实验最相关的miRNA。构建miRNA和靶基因间的相互作用关系,运用图论的方法得到核心miRNA及其调控的靶基因。用Limma模型筛实验组与对照组间的差异miRNA作为后期分析的研究对象;对差异miRNA基于Targetscan数据库进行靶基因预测,得到差异miRNA所调控的靶基因;将NCBI、Swissport/Uniport/AmiGO等数据库进行整合去冗余,把筛选出来的差异基因进行显著性功能分析,运用elim算法考虑GO的层次结构,将非特异GO的信息进行弱化,得到具有显著性、低误判率、靶向性的Pathway以及对应的靶基因;将KEGG、Biocarta、Reactome等数据库整合去冗余,把筛选出来的靶基因进行显著性信号转导通路分析,基于超几何分布的Fisher精确检验来进行Pathway的显著性分析,得到具有显著性、低误判率、靶向性的Pathway以及对应的靶基因;以显著性Pathway为研究目标,构建Pathway间的相互关系网络,从宏观、系统的角度研究信号传导过程;构建差异miRNA与靶基因的调控网络(miRNA-Tar-Network),得到网络中起...
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2018 - 03 - 23
点击次数: 12
一.表达谱芯片分析方案表达谱芯片是从转录组层面通过碱基配对杂交来研究基因的表达模式以及基因表达量的大小。除了常见的聚类分析,我们通过差异基因筛选,分别研究差异基因在功能和信号转导通路层面的显著性水平,找到实验过程中最关键的功能和信号转导通路群体。将同时出现在显著性功能和信号转导通路中的差异基因之间的调控关系整理成网络,找出信号转导节点的核心调控基因。再通过共表达的手段来发现差异基因的内部联系规律,增加研究的创新性。 1、随机方差模型(RVM)或limma算法能够在芯片实验每组样本重复样本数量较少的情况下,更有效提高了特征筛选的准确性,大大降低假阳性率。2、将NCBI、Swissport/Uniport/AmiGo等数据库整合去冗余,把筛选出来的差异基因进行显著性功能分析,运用elim算法考虑GO的层次结构,将特异性GO的信息进行弱化,更加合理地得到GO的显著性水平。3、将KEGG、Biocarta、Reactome等数据库整合去冗余,把筛选出来的差异基因进行显著性信号转导通路分析,基于超几何分布的Fish精确检测来进行Pathway的显著性分析。4、将显著性Pathway之间的调控关系整理成数据库,通过构建信号通路调控网络,从宏观层面描述Pathway之间的信号传递关系,在多个Pathway中发现受实验影响的核心Pathway,以及实验影响的信号通路之间的调控机理。5、以...
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2018 - 03 - 24
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DNA甲基化是最早发现的基因表观修饰方式之一,真核生物中的甲基化仅发生于胞嘧啶,即在DNA甲基化转移酶的作用下使CpG二核苷酸5-端的胞嘧啶转变为5“-甲基胞嘧啶。DNA甲基化通常抑制基因表达,去甲基化则诱导了基因的重新活化和表达。DNA甲基化测序分析,通过测序和MBD2b结合的DNA片段进行富集测序,将测序得到的序列比对到参考基因组,得到甲基化区域;并分析每个甲基化区域内的GC含量,同时分析甲基化区域在基因组中的分布情况,并分析甲基化区域与特定区域,如启动子区、外显子、内含子、非翻译区的位置关系。如果有多个样品,对多个样品的甲基化区域进行差异分析。用来搜索CpG岛的软件有: Cpg Analyzer、 Cpgcluster、 Cpgfinder、 Cpg Island Explorer、 Cpg Island Searcher等。通过DNA甲基化测序分析,得到全基因组水平上的甲基化图谱,并结合启动子信息,分析得到甲基化和转录调控的内在关联。艾佳生物DNA甲基化测序分析的服务项目:●DNA甲基化测序分析( Medip-Seq)●深入分析●eDIP-seq序列与参考序列比对●统计MeDP-seq序列数据在全基因组的分布趋势●Peak区域搜索●Peak区域的基因组定位●Peak相关基因的GO分类和KEGG分析●不同样品Peak区域的差异分析●生物信息学专家与用户讨论解析分析结果●定制分...

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