
Le groupement de séquences semblables en clusters permet de mieux représenter les gènes exprimés que cela ne serait possible avec la réalisation d’un assemblage. L’existence de structures primaires de protéines homologues, cas fréquent, peut dans certaines conditions suffire à entraîner de mauvais assemblages. L’utilisation d’un clustering minimise ce risque. On peut donc produire des profils d’expression plus judicieux et recueillir des informations plus fonctionnelles sur les protéines. Outre les données brutes en clusters, vous recevez des tableaux de cluster très détaillés, des tableaux de répartition cluster/tag, ainsi que des graphiques clairs.
| Méthode | Format des données |
|---|---|
| Clustering de données brutes (ADNc) | fasta, qual |
| Tableau de cluster | xls, ace |
| Tableau de répartition cluster / tag (UTR, régulomes) | xls, txt |
| Graphique de répartition cluster / tag (UTR, régulomes) | png |
(D) +49 (0) 7531 81 60 68
(F) +33 (0) 4 91 82 84 88
(GB) +44 (0) 207 691 4921
(S) +46 (0) 8 655 3609
Horaires d'ouverture:
8H00 - 18H00 CET (Lun-Vend)
Roche GS De Novo Assembler (454 Life Science / Roche)
MIRA (Mimicking Intelligent Read Assembly, Bastien Chevreux)
Velvet (EMBL-EBI, Cambridge, UK)
Edena (Exact De Novo Assembler)
ELAND (Efficient Large-Scale Alignment of Nucleotide Databases)
Mosaik (Reference guided aligner/assembler)
MAQ (Mapping and Assembly with Qualities)
SOAP (Short Oligonucleotide Alignment Program)
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