直观易用的软件，解锁更深层的生物学见解
一个功能强大且可扩展的分析环境，可用于解读和可视化多组学数据
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Illumina Connected Multiomics是因美纳首款完全集成的多组学、多模式分析软件，可实现从样本到见解的无缝工作流程。研究人员能够探索多组学数据，揭示更深层的生物学见解，并加速探索步伐。
通过直观、可扩展的分析，生物学家无需生物信息学背景即可生成强大的统计数据和交互式可视化结果。生物信息学家则可以将精力集中在有意义的合作上，而无需处理常规任务。这个全面的平台也无需使用复杂的开源工具，简化了数据分析和维护工作。
Illumina Connected Multiomics整合了单细胞、蛋白质组学、空间转录组学等数据，并针对因美纳多组学文库制备试剂盒进行了优化。
交互式可视化呈现和强大的统计功能使研究人员能够从庞大复杂的数据集中挖掘出有价值的信息，并直接生成可发表的图表。
提供预配置和可定制的分析选项，实现从样本到见解的端到端工作流程，包括直接整合DRAGEN二级分析输出结果。
利用强大的多组学和多模式研究基础设施，支持单细胞、蛋白质组学、空间转录组学等研究。
因美纳创新推出新一代测序（NGS）与多组学技术解决方案——致力于为研究人员提供更深入的见解，加速科学发现进程，不断拓展基因组学研究的边界。
多组学工作流程中的文库制备环节可从单一样本中提取、定量并制备DNA、RNA和蛋白质，以便进行测序。经过优化的实验方案生成可直接用于测序的文库，同时保持数据的完整性和跨平台兼容性。
Illumina Single Cell 3' RNA Prep
易于使用且高度可扩展的单细胞RNA-Seq解决方案，用于mRNA捕获、条形码标记和文库制备，其手动操作流程简单，无需细胞分离仪器。
Illumina Protein Prep使用基于SOMAmer的蛋白质组学检测技术和NGS读取，可以发现和定量200多种生物学通路中的人类蛋白质。
量产级测序仪
在一台仪器上进行多组学分析。通过高级应用程序实现深入而广泛的覆盖，使用NovaSeq X系列 和NovaSeq 6000测序仪获得全面的组学数据。
桌面式测序仪
NextSeq 1000和NextSeq 2000系列测序仪的灵活性、经济性和可扩展性帮助新老用户实现快速的周转时间，降低运行成本。
Illumina Connected Multiomics
一款强大的云端多组学分析和解读软件，借助交互式可视化功能、可扩展的基础设施以及安全的数据管理，实现从样本到见解的工作流程。
对新一代测序数据进行准确、全面、高效的二级分析。经过优化的二级分析流程，为因美纳多组学文库制备和Illumina Connected Multiomics提供支持。
一个安全的基因组数据平台，用于信息学分析并推动获得新的科学见解。
Correlation Engine是一个交互式知识库，用户能够将私人组学数据置于由校正的公共多组学数据构成的生物学背景中。
Correlation Engine是一个交互式知识库，用户能够将私人组学数据置于由校正的公共多组学数据构成的生物学背景中。
Illumina Connected Multiomics 通过直观界面简化大规模生物学数据分析，无论技能水平如何，人人皆可轻松分析。本手册将带您了解它如何在 Illumina 生态系统中打通从样本制备到数据解读的全流程，交付强大洞见。
本手册展示 Illumina Connected Multiomics 如何帮助各级研究者直观、大规模地分析复杂单细胞数据，并与其他组学数据及模态整合，发现新知。
从样本制备到可发表的交互式可视化，本手册带您全面释放空间转录组潜能，以高精度、大规模直观探究细胞过程与空间表达模式。
了解 Illumina Connected Multiomics 如何简化蛋白质组学研究：从数据分析到生物学洞见，这款云端软件让工作流程更简洁、多组学分析更强大、研究规模轻松扩展。
本手册介绍如何借助 5-碱基甲基化与多组学数据的无缝整合，以及交互式可视化工具，直观解析复杂基因调控数据，实现从样本制备到生物学洞见的快速转化。
Illumina Connected Multiomics 用户文档
提供设置与导航说明、研究与分析功能介绍，以及更多软件文档入口。
运用Illumina Connected Multiomics解锁更深层次的生物学见解
因美纳软件产品管理副总裁Kevin Moore探讨了Illumina Connected Multiomics如何简化数据整合、可视化和解读流程，从而提升效率并加速科学发现。
AI驱动的多组学研究：Joachim Schmid谈因美纳的数据分析
在本期节目中，Theral Timpson与数字病理学专家Joachim Schmid深入探讨了快速发展的多组学领域及其面临的海量数据挑战。
运用多组学，实现探索能力的成倍增长
了解如何借助多组学更好地将基因型与表型联系起来，获得通过单一组学方法无法获得的完整细胞输出结果。
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