基因表达分析：通过阵列检测技术，可以对大量基因的表达水平进行定量分析。
单核苷酸多态性（SNP）分型：用于识别个体间基因序列的微小差异。
拷贝数变异（CNV）分析：检测基因组中的大片段重复或缺失。
基因芯片：利用已知序列的探针与样本DNA或RNA杂交，用于基因表达分析或基因分型。
微阵列比较基因组杂交（aCGH）：用于检测基因组中的不平衡变化，如缺失或扩增。
miRNA表达分析：检测miRNA的表达水平，了解其在疾病中的作用。
蛋白质芯片：用于高通量检测蛋白质表达、修饰或相互作用。
细胞芯片：用于细胞功能分析，如细胞增殖、分化和毒性测试。
组织芯片：用于组织样本的高通量分析，如病理学研究。
毒理学芯片：用于检测化学物质对细胞或基因表达的影响。
药物筛选芯片：用于快速筛选药物对特定靶点的作用。
基因芯片定制：根据研究需求定制特定探针的基因芯片。
数据挖掘与分析：对芯片数据进行统计分析，以发现生物标志物或疾病相关基因。
生物信息学支持：提供数据分析和解释的生物信息学工具和专业知识。
样本制备：包括RNA或DNA的提取、纯化和标记。
标准化与质量控制：确保实验结果的可重复性和准确性。
长期样本存储：为长期研究提供样本保存服务。
多组学整合分析：结合基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据进行综合分析。
表观遗传学芯片：检测DNA甲基化等表观遗传学修饰。
代谢组学芯片：分析细胞或生物体的代谢物，了解代谢途径。
临床样本分析：对临床样本进行基因或蛋白表达分析，辅助疾病诊断。
环境样本分析：检测环境样本中的生物标志物，评估环境影响。
农业基因组学：用于作物改良和遗传多样性研究。
水产基因组学：研究水产生物的基因表达，了解其生长和适应性。
微生物组学：分析微生物群落的基因表达，了解其在生态系统中的作用。
个性化医疗：根据个体的基因表达特征定制治疗方案。
药物基因组学：研究药物对不同个体基因表达的影响，指导个性化用药。
