药物通常通过与患者体内的目标蛋白结合来实现治疗目的。这种结合可能导致正常底物结合的破坏和/或蛋白质形状或运动的调节。显然，了解蛋白质的 3D 结构和动力学对设计新药和新疗法大有裨益。但直到最近，药物发现过程和相关研究仍依赖于高通量筛选实验，从数十万个分子库中识别出生物活性化合物。

DNASTAR 和 Resonant Therapeutics 近期合作，利用 RNA-Seq Illumina 读取来研究使用 2D 和 3D 培养物培养的卵巢癌细胞 (OVCAR-2 细胞系) 中的基因表达差异。如果您不熟悉这些术语，2D 培养物是指在培养皿中培养细胞，而 3D 培养物则生长在模拟肿瘤微环境的基质上。在本研究中，我们展示了如何快速将大量数据集缩减为三个感兴趣的变体，然后展示了 Genomenon 的 Mastermind 基因组搜索引擎在探索有害变体方面的实用性。

变异分析涉及的步骤数量没有统一的标准，有些项目需要的步骤比其他项目多。在这本电子书中，我们根据您通常需要从一种工具切换到另一种工具以继续推进流程的时间，将工作流程的生物信息学部分分为七个步骤。

使用Lasergene Genomics和Mastermind ，只需三个应用程序即可获得有意义的变异结果。一旦您确定了感兴趣的变异，您就可以选择在 Lasergene 中进行进一步的下游分析和可视化。