纯生信分析主要利用公开资源或用户提供的多组学数据（如基因组、转录组、表观遗传数据等），借助生物信息学方法和计算工具，深入探索数据中潜在的生物学意义，并实现超出常规分析框架的特定研究目标，整个过程不涉及湿实验操作。即使是已经完成实验的研究内容，基于其原始数据或检测结果，亦可以有生物信息学角度的数据深度挖掘及结果重构的能力。
服务流程
目的讨论 → 确认需求 → 个性化分析方案制定 → 分析结果交付
应用场景
数据深度挖掘
对已有测序数据（如TCGA、GEO数据库）进行重分析；筛选差异基因、突变位点或表观修饰特征；整合多组学数据（如转录组-表观组-修饰组-蛋白组联合分析），构建分子调控网络。
功能与机制解析
富集分析：GO、KEGG、Reactome通路注释，揭示关键生物学过程；互作网络：PPI蛋白互作、ceRNA网络、转录因子-靶基因调控预测等；机器学习建模：基于生物标志物构建疾病诊断或预后预测模型。
技术优势
低成本高效：无需实验，直接利用现有数据发表高分文章
跨物种支持：涵盖人类、动植物、微生物等各类物种数据库
个性化流程：可根据研究目标定制分析方案（如单细胞数据整合、宏基因组功能预测）