自身抗体的生物信息学
Sengenics花了十多年时间完善我们的分析管道。我们的流程结合了先进的算法和机器学习，实现了从头开始的患者分层、结合临床数据的多元分析和生物途径分析。这种方法可以为诊断、患者分层和反应预测提供可操作的生物标记物特征。
自身抗体的表现与基因表达有着本质上的不同，产生了截然不同的数据。设计用于基因表达分析的生物信息学管道的基本假设不一定适用于自身抗体分析。
Sengenics的生物信息学专家团队帮助指导研究过程，协助研究设计、实施和解释。
我们帮助将数据转化为可操作的解释。
我们的自身抗体生物信息学方法有助于优化临床重要生物标记的发现。
出版物：具有潜在治疗意义的早期非小细胞肺癌预后的高度预测性自身抗体生物标记物→
出版物：靶向TLR和SMAD途径的自身抗体定义了系统性红斑狼疮的新亚群→
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