通用组学- 欧易集团云平台

通用组学

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聚类热图（Cluster heatmap）常用于大数据表数据关系的可视化展示，以便快速阅读和发现规律。

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本工具为绘制气泡图，用于展示富集分析结果中P值最小的前N个功能或者通路。通过气泡图，可以生动地展示富集分析结果中的各个关键统计量，从而在一张图上呈现更多的信息。其中Y轴对应功能或者通路，X轴表示特定通路中的差异基因和通路中所有基因的比值，气泡的大小表示该通路中差异基因的多少，气泡颜色由紫-蓝-绿-红变化，其富集 pValue 值越小，显著程度越大。

Venn图

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Venn图，又称韦恩图或文氏图，是一种用于直观表示元素集合重叠的一种图形。 Venn图在生物信息学领域常用于展示样品不同分组间共有和特有的基因、OTU和分类单元等。

PCA分析

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主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是对原有的复杂数据进行降维，保持数据集中对方差贡献最大的特征，去除噪音和冗余，从而有效地找出数据中最“主要”的元素和结构，主要影响因素区分各个样本，根据样本远近展示样本/分组间的相似性和差异性。

GO富集条形图

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本工具为绘制（GO或KEGG）富集基因上下调关系条形图。 Gene Ontology(GO) 数据库提供了专业的术语来定义基因产物的属性。它包含三大类：生物学过程（Biological Process, BP）表示一个分子活动事件的过程，包括细胞、组织、器官和物种的功能集合，往往也是和实验研究问题关联程度最高的一类；细胞组分（Cellular Component, CC）表示细胞或其所处的外界环境；分子功能（Molecular Function, MF）是描述在分子水平上基因产物的活性元件。

共表达相关性分析

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根据样本一一对应关系对，计算两个组学特征之间的相关性，或一个组学特征的自相关性（即两个不同的表或者相同的表），并做热图，矩阵图和网络关系图。相关性算法可选用的有pearson相关性、spearman相关性、kendall相关性。如果不指定，默认使用pearson相关性计算方法。

差异统计(组学通用)

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--- 最新更新：提供31套配色可选，包括Lancet、NEJM等期刊高/低饱和度配色方案 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 差异统计分析小工具，用于对芯片、测序、qPCR、蛋白、代谢、微生物等标准化后的数据，进行差异计算。常见的差异分析分为参数检验和非参数检验。该款小工具提供6类统计方法： 1、ANOVA分析：即单因素方差分析。适用场景为 >=3 组的比较；数据符合正态分布的情况下适用；（注：如大于等于3组情况下，选取ANOVA方法，会同时提供后验概率计算结果） 2、Kruskal Wallis检验：适用场景为 >=3 组的比较；数据不符合正态分布的情况下可用； 3、T test检验：适用场景为 2 组的比较；数据符合正态分布的情况下适用； 4、Wilcoxon检验：适用场景为 2 组的比较；数据不符合正态分布的情况下可用； 5、T test配对检验：适用场景为 2 组的比较；并且2组样本数量一致，呈一一对应； 6、Wilcoxon配对检验：适用场景为 2 组的比较；并且2组样本数量一致，呈一一对应。

多元统计分析

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多元变量统计分析（Multivariate Statistical Analysis），简称多元变量分析，又称多元统计分析，为统计学的一支，常用于管理科学、社会科学和生命科学等领域。多元统计分析将先采用无监督的主成分分析（PCA）来观察各样本之间的总体分布和整个分析过程的稳定性，然后用有监督的偏最小二乘法分析（PLS-DA）及正交偏最小二乘法分析（OPLS-DA）来区分各组间特征轮廓的总体差异，找到组间的特征差异物质。

样本相关性分析

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根据基因表达矩阵文件，使用pearson算法计算样本之间的相关性

条形图

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本工具可用于绘制条形图，常用于展示富集分析的结果。