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组学与 AI组学数据分析
生物信息学与多组学
从研究设计和质控出发，连接统计检验、通路网络与生物学解释。
质控、归一化与批次评估差异、富集和网络分析多组学整合与外部验证
组学与 AI组学数据分析
单细胞与空间组学
从样本和测序质控出发，解析细胞群、状态轨迹、空间邻域与组织微环境中的统计关联。
单细胞质控、整合与注释轨迹、细胞通讯与调控网络空间解卷积、邻域和多模态整合
组学与 AI系统生物学与 AI
AI 生物信息学
以任务适配、基线比较和不确定性评估使用生物学基础模型与机器学习。
序列、细胞与多组学表征迁移学习与任务适配交叉验证、校准与解释
组学与 AI系统生物学与 AI
AI 虚拟细胞与扰动预测
用单细胞与多组学表征开展基因或药物扰动的情景模拟，为实验生成优先级和可检验假设。
细胞与基因表征学习扰动响应情景与反事实建模敏感性、通路与外部数据复核
组学与 AI组学数据分析
基因组与转录组分析
围绕变异、表达和调控问题建立从原始数据质控到统计解释与外部验证的完整分析路径。
测序质控、比对、定量与变异检测差异表达、剪接和共表达分析功能注释、富集和调控网络
组学与 AI组学数据分析
蛋白组、代谢组与脂质组分析
从峰表和鉴定证据出发，处理批次、缺失与注释不确定性，连接分子变化、通路和表型。
峰表质控、归一化与缺失机制评估差异、聚类和多变量统计分子注释、通路映射与多组学整合
组学与 AI系统生物学与 AI
网络药理与靶点机制分析
整合化合物、靶点、疾病和通路证据，形成可追溯的多靶点机制假设与实验优先级。
靶点预测与证据分级疾病基因、PPI 与通路网络拓扑、富集和机制模块分析
组学与 AI组学数据分析
表观组学分析
围绕染色质开放、组蛋白修饰、DNA 甲基化和调控元件，解析条件相关的表观调控变化。
测序质控与比对峰/差异甲基化区域识别调控元件、基序和多组学整合
组学与 AI组学数据分析
mRNA 表达分析
从原始 RNA 测序或表达矩阵出发，完成质控、定量、差异表达、剪接与功能解释。
读段质控、比对和定量差异表达与剪接分析富集、网络和外部数据复核
组学与 AI组学数据分析
microRNA 分析
解析小 RNA 表达、差异 microRNA、候选靶基因和调控通路，并与 mRNA 或表型证据交叉验证。
小 RNA 质控与定量差异 microRNA 分析靶基因预测与负相关/通路整合
组学与 AI组学数据分析
微生物组与宏基因组分析
从扩增子或宏基因组数据评估群落组成、功能潜力、差异特征及其与宿主表型的关联。
序列质控与污染检查分类和功能注释多样性、组成数据与关联分析
组学与 AI系统生物学与 AI
生物标志物与靶点识别
整合表型、组学、遗传学和外部证据，区分预测性能、机制关联和干预可行性三个层面的候选。
差异与多变量筛选嵌套验证和特征稳定性遗传、通路和可成药性证据整合
组学与 AI生物统计
生存分析
围绕事件定义、随访、删失和协变量构建科研型时间结局分析，报告效应、假设检查和不确定性。
Kaplan–Meier 与竞争风险描述Cox/参数生存模型比例风险、校准和内部验证
组学与 AI生物统计
科研临床数据分析
对去标识化研究数据开展数据字典整理、描述统计、关联模型和敏感性分析，服务于科研问题而非诊疗决策。
数据字典与缺失审计统计分析计划和模型混杂、敏感性和亚组分析
组学与 AI系统生物学与 AI
基因共表达网络分析
从表达矩阵识别协同变化模块，将模块与表型、细胞状态和功能通路关联。
表达过滤和协变量校正相关/加权共表达网络模块-表型和枢纽稳定性分析
组学与 AI系统生物学与 AI
基因调控网络分析
结合表达、调控元件、转录因子基序和可选扰动数据，推断条件相关的候选调控关系。
表达与调控特征准备网络推断和基序支持扰动/外部图谱交叉验证
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