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。