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GSBrain是一款基于模块化理念和通用性缱绻为原则的可视化多组学AI分析平台，简短拖拽荟萃即可结束基因组等数据的分析挖掘和图表生成，无需编程，极简体验。
功能雄壮全面
小程序开发GSBrains包含七大功能：全基因组关联分析(GWAS)、全基因组采取(GS)、基因同源度分析(HA)、拷贝数变异分析(CNV)、基因存在缺失变异分析(PAV)、运行子顺式调控元件(CRE)分析以及基于各类深度学习模子的多组学(基因、转录、卵白、代谢和表型)的个性化琢磨分析。
全基因组采取(GS)
行使基因秀美数据琢磨个体的遗传后劲，琢磨个体的基因组筹办育种值(GEBV)，加快育种程度。
全基因组关联分析(GWAS)通过关联基因型与表型数据，识别与复杂性状关系的分子秀美，寻找与特定性状关系的基因位点及变异。
同源度分析(HA)比拟不同物种或个体的基因或卵白序列，分析基因之间的同源关系，揭示基因之间的进化关系和功能相同性。
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拷贝数变异分析(CNV)检测基因组中的拷贝数变化，评估其对性状、疾病或物种各类性中的作用。
基因存在缺失变异分析(PAV)分析不同个体、品种或物种基因组中某些片断的缺失或存在，揭示其对性状和各类性的影响。
顺式元件分析(CRE)接头基因抒发调控区域的顺式元件，探索基因抒发的时空特异性调控机制，揭示其在基因调控和反应环境刺激中的功能。
个性化分析行使深度学习技能分析自便组学数据，维持基因组、转录组、卵白组、代谢组和表型组。
膨胀性强
GSBrain除了包含生信各类旧例主流分析功能，还内置各类深度学习和经典机器学习模子以结束在基因组、转录组、卵白组、代谢组和表型组的自便个性化建模分析，如基因组琢磨表型(GP)、转录品貌琢磨等。
机器学习Random Forest、SVM、Decision Tree、GBLUP、BayesA/B/C/LASSO、rrBLUP、Adaboos等
深度学习DenseNet、EfficientNet、Xception、Inception、NasNet、MobileNet、VGG、ResNet等
应用规模广
可应用于分子育种、基因组数据进修分析、评估琢磨等限度，不错匡助接头东说念主员在多个层面上进行真切的基因组分析。
应用场景分子育种、基因定位挖掘、复杂性状造成机制贯通、基因裁剪、种质资源精确粗心、抗耐逆品种选育、通路分析、多组学衔尾深度学习的应用分析...
适用作物园艺作物、水稻、小麦、玉米、高粱、大豆、花生、草业、棉花、林木、中草药...
数据苦衷安全
土产货化部署，脱落云平台，内置海量存储空间以轻率应付各组学TB级数据并可轻率扩容，开箱即用，无需珍重。
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