测序，生物信息分析那点小事
1、如何通过生物信息学对海量数据进行有效挖掘？
2、如何选择合适的测序技术及策略？
3、看似“有问题”的芯片数据是否可用？
4、癌症样本的表达量分析需要注意哪些问题？
5、基因表达量信息是否可以作为疾病诊断的潜在依据？
6、高通量项目的文章该如何制作图表及如何设计后续项目？
7、实验是否应该设置不同梯度
8、表达谱测序样本是否应该设置梯度？
9、表达谱测序设置处理梯度的价值是什么？
10、无参考基因组物种如何开发分子标记？
11、全基因组选择育种是否可靠？
12、如何对海量数据进行科学分析？
您还在为以上问题感到疑惑吗？
基迪奥与您共同关注高通量测序项目设计与数据挖掘中的核心问题！
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