单细胞测序数据分析

传统转录组测序（RNAseq）检测的样本是组织内所有细胞的混合，忽略了细胞间的异质性；单细胞转录组测序（sc RNAseq）检测的样本是单个细胞，分辨率高，不仅可以体现细胞间的异质性，还可以识别出稀有细胞类型。

空间转录组数据分析

具有以单细胞分辨率分析基因表达的潜力，同时保持组织内的细胞组成，使研究人员能够更好地了解细胞相互作用和异质性，从而深入了解传统测序技术无法实现的复杂生物过程。

DNA/RNA二代测序数据分析

包括ChIPseq, RNAseq, ATACseq, HiC, 甲基化芯片分析、全基因组测序分析、全外显子组测序分析, 以及单细胞测序等等。将这些常规的生物信息学分析标准化、模块化，并且整合多重数据，从而发现内在的生物学意义。

公共数据挖掘分析

利用公共数据资源，例如公开发表的文章和数据，TCGA，GEO。通过差异筛选、功能富集、靶基因预测、网络分析、生存分析、分子标志物分析等多种生物信息学分析，为客户研究疾病的发生发展机制提供理论基础。