產品簡介

我公司為BioNumerics 中國區域代理商，BioNumerics7.6微生物分析軟件是一款集數據存儲與分析功能于一體的生物信息分析軟件，集成多種統計及分析算法，實現多類型生物數據的聚類與挖掘分析。軟件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，包括疾控中心，大學，醫院，公共醫療中心，食品，藥物和制藥企業等各種實驗室的廣泛認可。

BioNumerics7.6微生物分析軟件是一款用戶友好型、專為微生物全基因組分型設計的、無需專業的生物信息學技能即可使用的自動化數據分析解決方案，可以應用于暴發、耐藥、毒力等細菌基因組分析中，目前已經被眾多研究學者應用于細菌全基因組分型(如cgMLST)數據分析該軟件可以處理微生物 NGS和Sanger 序列數據，軟件包含從測序原始數據導入，拼接及分析的一系列自動化工具，因此微生物學者可以將NGS全基因組測序技術和 Ridom SeqSphere+ 軟件自動化數據分析解決方案輕松應用于微生物全基因組分型的日常研究工作中。

 APPLICATION MODULES 應用模塊

Fingerprint Types 指紋類型：可以對凝膠圖譜、自動測序儀數據、實驗芯片系統的電泳指紋圖譜等進行標準化處理和分析，如PFGE、MALDI光譜數據的預處理和分析；同時該模塊也被應用于AFLP、RFLP、RAPD、REP-PCR、ARDRA、IEF、DGGE、TGGE等技術方法和實驗數據分析中。用戶可以創建一個凝膠電泳（PFGE）實驗類型，根據實驗需求設定biomark，標記分子量，自動搜索條帶，進行條帶相似度的設置，相似系數和聚類分析等。模塊一個重要的創新是可以根據參考系統對條帶的位置，圖像進行即時的標準化處理，可以自動把參考系統的參考值映射到其它任何圖譜上。這樣，在不同條件下用不同的參考標記生成的圖像，把它們放在一起顯示，條帶可以匹配在一起。

Character Types 特征類型：用特征字符型數據，用戶可以定義任何特征字符；利用矩陣類型數據，可以導入外部的相似矩陣或距離矩陣。在多位點VNTR分析（MLVA）中，該模塊提供了自動化的分析流程；特征類型的例子還包括脂肪酸數據矩陣，代謝消化或酶活性檢測，包括抗生素耐藥譜、API、Biolog、Vitek、形態學和生化特性、微陣列和基因芯片等。BioNumerics里面的特征字符型數據的大小可以是單個特征，也可以是基因芯片試驗的成千上萬的基因表達值。矩陣可以和BioNumerics里的其它數據庫的記錄相連，從而關聯起來得到用戶想要的分類和鑒定，此種數據的典型例子是DNA同源性相似度的表格。

Sequence Types 序列類型：用戶可以輸入核酸和氨基酸序列，組合和分析Sanger序列數據和NGS序列讀取，使用各種各樣的序列分析、搜索和校準及比較工具；基于核酸序列的測定，該模塊常用于多位點序列分型（multilocussequence typing，MLST）中；Bionumerics可以廣泛的識別各種序列格式，包括EMBL、GenBank和Fasta格式。它整合了對成千上萬的長度不限的核苷酸或蛋白序列的多序列比對，并能顯示同源矩陣。用戶能夠根據自己的需求設定特定的比對的參數；同時可以對根據多序列比對產生的系統發生樹進行人工的修改，或對特定的部分序列構建樹。這個模塊的功能包含了分子分析工具模塊，能夠進行開放讀碼框架分析，預測蛋白序列；限制性酶切分析，引物設計等。

Trend Data Types 趨勢數據類型：在代謝及酶活性的動力學分析、生長曲線、實時PCR或者用微陣列做的時間過程實驗中，雖然一個實驗有多個輸入大部分是以時間為方程做的，但是它們也可能基于其它的參數，比如基于不同濃度的方程。該模塊提供了十二種不同的曲線擬合模型，基于這些模型，可以推出特異的參數，也可以用于分析及比較。用戶也可以加入自己的參數比如統計參數、斜率及在某一固定X的值等。

 ANALYSIS MODULES分析模塊

Tree and Network Inference 聚類分析和建樹：自計算技術應用到生物學領域以來，聚類分析被廣泛的用在分類、篩選、定型和流行病學中。在BioNumerics中通過組合關系數據庫的各種理念，把多種實驗關聯在一起，并有多種有效的聚類算法。其中組合聚類可以通過選擇不同的實驗組合來實現，并應用各種不同的方法得到組合的系統樹圖。基于每個實驗得到的信息量，相似度可以采用單個實驗得來的值并用用戶定義或程序算出的權重進行均分；增量聚類分析，內置的增量聚類算法可以允許在已有的系統樹圖里粘貼大批量的記錄，或者刪除大批量的記錄，而不用重新計算，這個方法可讓我們進行橫向的聚類，得到一個同時把數據記錄及特征進行聚類的綜合視圖，以便讓用戶方便地找到判定并區分幾組相關數據庫記錄的特征。

Dimensioning and Matrix Mining 多維技術和矩陣類型：在多維聚類分析技術中，本系統可以把數據庫中的記錄按兩維或多維空間進行聚類分析，而不只是等級的或者像系統樹一樣的聚類結構。這些技術包括：主成分分析(PCA)，多向度度量法（MDS）。BioNumerics的一個創新的特征之一是可以根據系統樹圖的關系連接到空間分散的記錄上去，這樣不僅可以輕松的比較兩種分組方法，而且可以幫助用戶更加深入的理解不同的分類組之間的關系；判別分析，可以幫助發現不同的數據庫記錄或特征分組結果的關系，而且計算這些分組的統計學的顯著性水平。該模塊提供了大量生物統計分析工具，可以進行chi-squaretest、T-test、Wilcoxon signed-ranks test、Kruskal-Wallis test、ANOVA、Pearsoncorrelation test、Spearmann rank-order test，并具有作圖功能。

Genome Analysis Tools 基因組分析工具：基因組分析工具模塊提供基因組和染色體的平行比較分析，分析基因組的組織功能特性，染色體多重比對分析和染色體SNP位點分析。它整合宏基因組分析和染色體對比及注釋工具，進行微生物宏基因組多樣性分析；基于高通量測序的分類學標記基因，為描繪細菌群落提供了宏基因組工具。BioNumerics使用的是Kodon軟件中獲取經過嚴格驗證的技術，運用其各種專門的基因組比對和分析功能。同時，染色體對比和注釋工具包含在此模塊中。

Classifiers and Identification 分類和鑒定：運用分類鑒定方法對未知物種進行鑒定，如Naive Bayesian, SVM, Shrunken Centroids等。根據不同的實驗來鑒定未知的生物體也是BioNumerics的進步之一，這個鑒定方法是建立在文庫基礎上的，對未知生物體或物種的鑒定是根據其與已知文庫中的其它的已有庫單位的相似性來決定的，在聚類分析中用到的對相似性范圍和距離的定義也可以在這里應用；同時，通過對不同的數據集的已知或者未知數據記錄的共評價也將最終得到一個更加可靠的一致性的鑒定。

Versioning & Audit Trails 審計與跟蹤管理 記錄所有數據庫項目的更改、用戶登錄、導出XML報告、數字化簽名等。創建審計數據庫（尤其是滿足FDA21CFR Part11規范要求）記錄所有的變化，并保持所有版本的選定的數據庫對象，比較和還原版本，記錄用戶活動，創建數字簽名權限。

 售后服務

安裝調試：現場安裝軟件，并對客戶培訓。

提供軟件版本的免費升級。

提供不少于每年1次的線上培訓。

提供1年的免費維護，接到用戶通知后24小時內響應。