Illumina Connected Multiomics 通过直观界面简化大规模生物学数据分析,无论技能水平如何,人人皆可轻松分析。本手册将带您了解它如何在 Illumina 生态系统中打通从样本制备到数据解读的全流程,交付强大洞见。
查看完整的隐私与安全认证列表,请访问 因美纳信任中心。
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凭借直观、可扩展的分析功能,生物学家可以生成统计数据和交互式可视化结果——无需高级生物信息学背景。
Illumina Connected Multiomics 是因美纳首款完全整合的多组学与多模态分析软件,支持从样本到洞察的无缝工作流程。研究人员可以探索多组学数据,揭示更深层的生物学洞察,加速科学发现。
这一综合平台还取代了复杂开源工具的需求,简化了数据分析与维护。
Illumina Connected Multiomics 整合单细胞、空间转录组学、蛋白质组学、甲基化数据等。该软件针对因美纳多组学文库制备试剂盒进行了优化,并支持选定的第三方检测方法。
交互式可视化和强大的统计功能使研究人员能够从大型复杂数据集中揭示洞察,并获得出版级图表。
提供预配置和可自定义的分析选项,实现从样本到洞察的端到端工作流程,包括直接整合 DRAGEN 二级分析的输出结果。
凭借稳健的多组学和多模态研究基础设施,为单细胞、空间转录组学、蛋白质组学、表观基因组学等提供强大支持。
免费试用完整的 BioInsight Platform 30天,无需信用卡、无需采购订单、无任何附加条件。当您准备扩展规模时,按实际使用量付费,或选择批量折扣方案以节省开支。
多组学工作流程的文库制备可从单一样本中提取、定量和制备DNA、RNA及蛋白质,用于测序。优化的实验方案可生成测序就绪的文库,同时保持数据完整性和跨平台兼容性。
Illumina Single Cell 3' RNA Prep
易于使用且高度可扩展的单细胞RNA-Seq解决方案,用于mRNA捕获、条形码标记和文库制备,采用简单的手动工作流程,无需细胞分离仪器。
SomaSeq Discovery采用基于SOMAmer的蛋白质组学检测方法,结合新一代测序读长,对200多条生物学通路中的人类蛋白质进行鉴定和定量。
生产级测序仪
在一台仪器上实现多组学检测。通过NovaSeq X 系列和NovaSeq 6000测序系统的先进应用,实现深度且广泛的覆盖,全面查看组学数据。
台式测序仪
灵活、经济且可扩展,帮助新手和经验丰富的用户通过 NextSeq 1000和NextSeq 2000测序系统 实现快速周转并降低运营成本。
一款强大的基于云的多组学分析与解读软件,支持从样本到洞察的工作流程,具备交互式可视化、基础设施可扩展性和安全的数据管理功能。
对新一代测序数据进行准确、全面、高效的二级分析。经过优化的二级分析流程,为因美纳多组学文库制备和Illumina Connected Multiomics提供支持。
一个安全的基因组数据平台,用于实现信息学的实际应用并推动科学洞察。
Correlation Engine是一个交互式知识库,用户可借助高度精选的公共多组学数据,将自己的私有组学数据置于生物学背景中进行解读。
Illumina Connected Multiomics 通过直观界面简化大规模生物学数据分析,无论技能水平如何,人人皆可轻松分析。本手册将带您了解它如何在 Illumina 生态系统中打通从样本制备到数据解读的全流程,交付强大洞见。
本手册概述了因美纳 Connected Multiomics 如何帮助各种技能水平的研究人员直观地大规模分析大型复杂的单细胞数据,并与其他组学数据和模态相结合,以获得新发现。
在本手册中了解因美纳 Connected Multiomics 在空间转录组学方面的全部潜力。从样本制备到交互式、可发表的可视化结果,以准确性和规模直观地探索细胞过程和空间表达模式。
了解因美纳 Connected Multiomics 如何简化蛋白质组学研究,从数据分析到生物学洞察。本手册探讨了这款基于云的软件如何简化工作流程、执行强大的多组学分析,并轻松扩展您的研究规模。
本手册探讨了复杂基因调控数据的直观分析,无缝整合5-碱基甲基化和多组学数据,以及交互式可视化工具,简化您从样本制备到生物学洞察的旅程。
Illumina Connected Multiomics 用户文档
查看设置和导航说明,了解研究和分析功能,并访问其他软件文档。
运用Illumina Connected Multiomics解锁更深层次的生物学见解
因美纳软件产品管理副总裁Kevin Moore探讨了Illumina Connected Multiomics如何简化数据整合、可视化和解读流程,从而提升效率并加速科学发现。
AI驱动的多组学研究:Joachim Schmid谈因美纳的数据分析
在本期节目中,Theral Timpson与数字病理学专家Joachim Schmid深入探讨了快速发展的多组学领域及其面临的海量数据挑战。
运用多组学,实现探索能力的成倍增长
了解如何借助多组学更好地将基因型与表型联系起来,获得通过单一组学方法无法获得的完整细胞输出结果。
通过直观的界面和强大的可视化功能探索多组学数据分析。无需信用卡即可开始免费试用。