提供独立的生信分析服务，涵盖转录组/基因组/蛋白组数据的质控、比对、差异分析、富集分析、网络分析与个性化绘图，适合有下机数据但缺乏分析能力的课题组。
以最常见的转录组/测序类分析为例，基本流程是：原始数据质控(去除低质量序列和接头)→与参考基因组/转录组比对→基因/转录本定量→差异表达统计检验→功能富集分析(GO/KEGG等通路注释)，每一步的参数选择和质控标准都会影响下游结果的可靠性。
转录组关注的是"表达量变了多少"，重点做差异表达和通路富集；基因组重测序/变异检测关注的是"序列本身变了没有"，重点做变异位点识别(SNP/InDel)和注释；宏基因组关注"群落里有什么、占比多少"，用的是物种/功能注释流程——同样是"生物信息分析"，背后的分析逻辑和常用工具差别很大。
差异表达、变异检测等统计分析对样本重复数非常敏感，重复数过少(如不设重复或仅1-2个重复)得到的"显著性差异"结果可信度较低，容易出现假阳性，建议实验设计阶段就与分析团队沟通确认所需的最低生物学重复数。
比对用的参考基因组版本、注释数据库版本、统计检验的阈值设置(如差异表达常用的|log2FC|和校正后p值阈值)，这些都会直接影响最终挑出来的"差异基因/位点"列表，建议在分析报告里完整记录，方便后续复现或与其他研究结果比对。
一次转录组分析往往同时对上万个基因做统计检验，如果直接用常规的p<0.05判断显著性，纯粹因为多重比较产生的假阳性数量会非常可观；校正后p值（如常用的FDR/Q值）通过多重检验校正方法控制了整体的假阳性比例，是转录组等高通量数据分析里更稳妥的判断标准。
当你手上已经有测序等组学数据，但缺乏专业的分析能力将其转化为有意义的生物学结论时，生信分析能帮你把原始数据变成可以写进论文的图表和结论。
基于标准化生信流程（质控→比对/定量→统计分析→功能注释→可视化），结合GO/KEGG/PPI网络等数据库进行深度挖掘。
数据再分析、机制挖掘、论文补充分析、图表美化等。
质控-比对-统计-注释-可视化全链条
周期视数据量与分析深度而定
可直接用于论文的分析结果
转录组/基因组/蛋白组均可分析
提交实验方案与目标
技术顾问确认工艺与周期
支付不低于50%项目启动款，正式排产
全流程质控留档
结清尾款，完成验收
标准订单及定制/大额订单均需支付不低于合同总额的50%作为项目启动款，剩余尾款支付时限根据具体项目另行约定。
客户收到产品或报告后，请于1个月内完成验收；如对交付结果有异议，请于此窗口期内提出，我们将在2个工作日内响应并协助处理。