聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。

从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。

服务流程

1. 根据客户思路进行实验结果数据处理

2. 根据SCI标准进行Figure制作

客户提供

各实验组与对照组的数据记录

赛诚提供

SCI标准Result Figure

       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。 

• DNA pull-down实验服务
• Logistic回归分析
• qRT-PCR实验服务
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• 免疫荧光结果数据化分析
• Western Blot结果数据化分析
• 课题设计
• Promoter活性Luciferase实验服务
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