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生物信息学
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生物信息学

佐治亚癌症中心的生物信息学核心为基础、临床和转化研究应用提供综合计算分析解决方案方面的bet365在线平台。

生物信息学支持的范围从简单的协商到更深入的合作。在我们的数据分析过程中,我们需要研究者的参与,因为我们相信输入生物学参数等同于分析的成功。

校园用户可以访问乔治亚癌症中心拥有的几台高级计算服务器,包括一台高性能计算服务器(HPC),它总共有544个计算核心和2.9TB的总内存。该系统由15台PowerEdge R430 1U系统(每个节点128 GB RAM)、1台PowerEdge R830(高内存1024 GB RAM节点)和用于服务器内部通信的高速40GbE互连组成。HPC还拥有652 TB的原始存储容量,称为Qumulo,允许有效的管理和维护功能以及对大型数据集的高效分析,并致力于生物信息学共享资源。使用HPC服务器需要经过培训或具备Linux知识。

任务

我们的使命是为生物信息学工作的所有领域提供协作支持,包括研究设计、分析和解释,bet365平台工作可能涉及临床试验、流行病学、实验室研究领域的行业、政府和监管机构的互动,以及使用本地和国家数据库进行数据挖掘,以产生假设和科学调查。

生物信息学核心(BC)致力于支持乔治亚癌症中心成员的调查研究和临床试验。研究人员将在规划、实施、分析、报告和设计与临床试验以及流行病学和基于人群的研究相关的研究方面找到bet365在线平台。

生物信息学研究人员还进行独立资助的统计分析研究,使用癌症中心注册数据、临床和实验室数据、SEER和其他国家数据库进行数据挖掘。bet365平台研究可以大大有利于癌症中心成员的工作。一些生物信息学核心是人口健康科学系的教师,并提供教育计划,以满足GCC调查人员的需要。

联系我们

共享资源

健康科学校区

GCC - M. Bert Storey研究大楼

佐治亚州奥古斯塔兰尼沃克大道1410号

cn - 3112

设备及服务

服务及活动

  • 与基础科学、人口科学和临床科学领域的科学家合作进行咨询和定量研究,参与研究的规划、实施和解释。
  • 癌症研究人员的统计需求涉及方案设计、统计分析计划、临床试验分析和寻找解释,以及与赞助商和监管机构的互动。
  • 基础科学和人口科学非干预研究的统计需要。
  • 为研究人员、临床教师、住院医师和研究员组织教育项目。
  • bet365平台通过在研究设计、统计分析计划、样本量和功效考虑、统计分析、拨款和稿件准备等方面提供协助,在研究开发、实施和发表方面与研究者合作。
  • 统计编程在SAS, R, SPSS, STATA。
  • 对SEER和GCC注册数据库以及其他国家数据库进行数据挖掘,以生成假设并回答研究人员的科学询问。
  • 在临床试验方案审查和监督委员会(PRMC)任职。
  • 利用和适应新的统计方法来应对正在进行的癌症研究,流行病学和基于人群的研究中具有挑战性的研究问题。
  • 与CDC、卫生部、NIH、大学癌症中心和生物统计部门等学术界和政府机构合作。

实验类型

  • 全基因组测序(WGS)
  • 全外显子组测序(WES)
  • 目标测序(TS)
  • 全转录组测序(RNA)
  • 转录因子ChIP-seq (TF-ChIP)
  • 组蛋白标记ChIP-seq (HM-ChIP)
  • 亚硫酸盐全基因组测序(WGBS)
  • 亚硫酸氢盐还原表示测序(RRBS)

De Novo基因组组装

  • 组装序列读取
  • 评估装配统计数据
  • 验证程序集
  • 运行BLAST到核苷酸数据库
  • 与最接近的公共基因组相比
  • 从头算基因预测

浓缩标识

  • 使用统计模型识别富集区域(峰)
  • 生成富集区域的表
  • 生成高峰呼叫质量控制数据
  • 生成基因组特征的标签密度图
  • 为IGV基因组浏览器准备轨道

微分表达式

  • 执行统计测试
  • 生成折叠变化、p值和q值的表
  • 生成用于差异表达分析的图形

质量评估

  • 评估各种指标的测序质量

从头转录组组装

  • 组装序列读取
  • 评估装配统计数据
  • 运行BLAST到一个蛋白质数据库
  • 比较最接近的公共转录组
  • 找到同源词和类似词

功能注释

  • 准备输入文件
  • 比较基因集与氧化石墨烯术语和途径

可变剪接

  • 测量每个样品中的备选剪接
  • 比较样本或组的拼接变化
  • 总结可选择的剪接和剪接变化
  • 生成可选剪接和剪接变化分析的图形

读地图

  • 将序列读取与引用序列对齐
  • 总结映射结果
  • 为IGV基因组浏览器生成BAM和BigWig文件

表达谱

  • 生成读取计数和fpkm表
  • 为质量控制分析生成数据
  • 评估样本和重复之间的差异
  • 检测异常值

R和Python程序

修拉
  • 细胞簇tSNE和UMAP细胞簇细胞标记
  • 差异表达基因
  • 基于簇和样本的热图
  • 基于小提琴图的靶基因表达
  • 细胞周期评分

基因融合

  • 生成基因融合的表格和图表

序列变异

  • 识别序列变体
  • 生成VCF文件
  • 注释序列变体
  • 与已知数据库比较
  • 根据用户的标准选择bet365平台的变体
  • 为IGV基因组浏览器准备轨道

单细胞分析

Cellranger和Loupe细胞浏览器由10X Genomics
  • 细胞集群tSNE和UMAP
  • 差异表达基因
  • 细胞簇细胞标记
  • 基于簇和样本的热图
  • 基于小提琴图的靶基因表达

序列的主题

  • 来自山峰的图案
  • 搜索序列基序的峰值
  • 与已知数据库比较
  • 生成序列图案的绑定标识

Methlaytion概要

  • 为beta值生成一个表
  • 生成质量控制数据
  • 评估样本和重复之间的差异
  • 检测异常值
  • 为IGV基因组浏览器准备轨道

结构变异

  • 识别结构变体
  • 生成VCF文件
  • 注释结构变体
  • 与已知数据库比较
  • 根据用户的标准选择bet365平台的变体
  • 为IGV基因组浏览器准备轨道

分析

  • 函数注释(GO, pathway) - ALL
  • NCBI存款-全部
  • 质量评估- ALL
  • 读映射- ALL
  • 选择性剪接- RNA
  • 差异表达- RNA
  • 表达谱- RNA
  • 基因融合- RNA
  • 基因集富集分析- RNA
  • 序列变体- WGS, WES, TS
  • 结构变体- WGS
  • 从头基因组组装- WGS, RNA
  • 从头转录组组装- RNA
  • 甲基化谱- WGBS, RRBS
  • 差异甲基化- WGBS, RRBS
  • 富集鉴定- tf芯片,hm芯片
  • 差分富集- TF-ChIP, HM-ChIP
  • 序列基序- tf芯片
  • 单细胞分析= scRNA和scATAC

微分浓缩

  • 执行统计测试
  • 生成折叠变化、p值和q值的表
  • 生成用于差异富集分析的图形
  • 标注差异富集区域
  • 为UCSC基因组浏览器准备轨道

NCBI存款

  • 以适当的格式生成必要的文件
  • 帮助在元文件中填写表单
  • 上传文件到NCBI数据库

基因集富集分析

  • 为GSEA准备输入文件
  • 运行GSEA
  • 总结结果

差异甲基化

  • 执行统计测试
  • 生成甲基化变化、p值和q值的表
  • 为差异甲基化分析生成图形
  • 注释差异甲基化区域
  • 为IGV基因组浏览器准备轨道

认识我们的团队

photo of Ramses F. Sadek, PhD

Ramses F. Sadek博士

  • 生物统计中心主任

(706) 7216930

rsadek@augusta.edu

 

Pubmed出版物

photo of Li Fang Zhang, MD, MS

张李芳,MD, MS

  • 生物统计学家和SAS程序讲师

(706) 721 - 4453

lizhang@augusta.edu

 

Pubmed出版物

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奥古斯塔大学

佐治亚州奥古斯塔市第15街1120号30912

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