基因表达数据主要来自于两个方面：（1）基因芯片，这是最主要的表达数据来源，利用基因芯片技术可以大规模并行获取基因转录结果mRNA的数据；（2）表达系列分析SAGE和差异显示、蛋白质芯片等是快速检测蛋白质及其含量的另一类技术。

通过分析基因表达数据，发现与疾病直接相关的基因，以及发现这些基因的活动规律。

聚类分析是模式识别中一种非常有吸引力的方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。基因表达数据聚类分析一般包括以下几个步骤：（1）确定基因表达的数据；（2）计算相似性矩阵，各个矩阵元素代表两个基因的表达是否相似；（3）选择算法进行聚类分析；（4）显示分析结果。对数据进行聚类分析之前，必须将包含在基因表达矩阵中的数据进行相似程度分析，并且对分析结果进行量化。

       广州赛诚生物科技有限公司是一家集生物研发、技术服务和贸易为一体的生物、医药服务企业，专业从事于为生命科学、转化医学提供实验试剂耗材、相关实验技术服务、实验数据处理及figure制作服务。

            生命科学论文撰写中figure制作是一个跨多学科的综合工程，涉及生物统计学、生物信息学、图像分析、平面设计等多个领域，一般的非专业研究人员很难对所有的领域都精通。

            我们经过多年的积累，在生命科学热门学科方向中，建立出多个成熟的figure制作模型，能专业、快捷、高效的处理各种实验数据，再根据客户要求将其用精美的sub. fig.展现，并将各个sub. fig.组装成能完整阐述客户逻辑思路的figure，完成客户论文的核心元件。 

• RIP
• 基因多态性Meta分析
• Luciferase（3’UTR活性验证）
• 免疫荧光结果分析
• DNA EMSA
• GO(Gene Ontology)功能注释
• RNA与蛋白互作分析
• Transwell
• CHRIP
• Western blot结果分析