Bioinformatics Toolbox 提供一系列算法和 App，可用于构建生物信息学管道、下一代测序技术 (NGS)、微阵列分析、质谱分析法和基因本体论。您可以读取基因组和蛋白质组数据，并使用 Genomics Viewer 探索这些数据，以及使用空间热图和聚类图进行可视化。该工具箱（配合 Statistics and Machine Learning Toolbox）可提供统计、回归、分类和（配合 Deep Learning Toolbox）深度学习方法，以构建完整的分析管道。
Biopipeline Designer 支持您在本地或云端以交互方式构建用于基因组数据分析的生物信息学管道。您可以将集成了成熟的 NGS 库的内置生物信息学管道模块和自定义模块相结合，并使用其通过社区工具来扩展分析功能。您可以创建一个管道来预处理数据读取，将读取的数据映射到参考基因组并执行统计分析，如 RNA-Seq 差异表达分析或 ChIP-Seq 分析。
构建生物信息学管道
使用 Biopipeline Designer，您可以在本地或云端以交互方式编译和运行端到端的生物信息学管道。使用集成了成熟的 NGS 库的内置模块或自定义模块构建管道，以在流程的每个步骤中通过社区工具扩展分析功能。以并行方式和批量模式运行管道（使用 Parallel Computing Toolbox）。
下一代测序 (NGS)
该工具箱为 NGS 提供算法和可视化方法。例如，您可以对读取进行预处理，将其映射到一个参考基因组并进行统计分析，例如 RNA-Seq 数据的执行差异表达分析或 ChIP-Seq 数据分析。
质谱数据分析
Bioinformatics Toolbox 支持 SELDI、MALDI、LC/MS 和 GC/MS 数据分析。您可以对光谱进行平滑、对齐和归一化处理，然后使用分类、统计和机器学习方法创建分类器并识别潜在的生物标志物。
统计和机器学习算法
Bioinformatics Toolbox 提供基于 Statistics and Machine Learning Toolbox 构建的函数，该工具箱提供用于特征选择、分类、回归、映射以及层次结构图和通路显示的交互式工具。
部署和共享 App
将您的数据分析程序转变为自定义的软件应用程序。构建自定义用户界面；与现有 C、C++ 和 Java™ 应用程序集成；以及部署独立 App。
产品资源:
“MATLAB 使年轻的生物学家能够轻松掌握足够的编程和数学知识，而不再惧怕代码。他们可以像写英语一样编写 MATLAB 代码。”
