北京與翔科飛生物信息科技有限公司
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芯片質量控制 (Quality control)???通過對數據的各項指標的分析作圖，可以評估芯片實驗質量，了解數據的分布規律，并為下一步分析方法提供參考。
讀取基因型(Genotype call) ???從CEL文件讀取SNP基因型數據
探針質控(Quality control)???通過多種統計學算法過濾掉部分不適宜進入下一步分析的探針。
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DNA拷貝數變化(CNV)以及雜合性缺失分析(LOH)分析
基因型分析（Genotype）???基于卡方檢驗等統計學分析，篩選在兩組或多組樣本中存在分布頻率差異的SNP位點。Manhattan圖可以用來觀測各個染色體中顯著差異SNP探針的數據分布。
主成分分析(PCA)
全基因組關聯分析 (GWAS)???與翔自主開發了使用多種智能機器學習算法的GWAS分析流程。經過對數百套孤獨癥樣本和HapMap對照數據集的分析測試，對獨立樣本的準確率可以達到92。ROC曲線線下面積為0.9558。