在生命科学飞速发展的当下，组学研究已然成为探索生命奥秘的核心力量。从基因组学揭示遗传信息，到转录组学解析基因表达，再到蛋白质组学和代谢组学洞察生命活动的执行者与代谢产物，组学技术为我们理解生命过程提供了前所未有的视角。
生物信息分析体系庞大复杂，新方法新技术层出不穷，而高效的组学分析平台，则是各位科研人员提升效率的关键工具。今天小编将为您推荐几款各具特色的组学分析平台，助力您的科研工作！
01、MetaboAnalyst
介绍
MetaboAnalyst 是一个专注于代谢组学数据分析、解释以及与其他组学数据整合的网络平台。
MetaboAnalyst 6.0提供了多种代谢组学数据分析功能，有web版本和R包、并提供了API接口。
网站主打分析代谢组学的相关数据（包括质谱数据（如质谱成像、液相色谱-质谱和气相色谱-质谱数据）、核磁共振（NMR）数据和其他代谢组学数据），从raw data到后续的功能分析、通路富集等。
网页工具
网址：https://www.metaboanalyst.ca/home.xhtml
主要特点：
增强的光谱处理模块：支持MS2数据和asari算法，有助于更精确的数据分析。
MS2峰注释模块：基于综合MS2参考数据库，提供碎片级别的注释功能。
统计分析模块：适用于处理具有多个因素或表型描述的复杂研究设计。
孟德尔随机化分析模块：用于估计代谢物与表型之间的因果关系。
剂量-反应分析模块：用于基准剂量计算。
可视化功能的改进：更新了化合物数据库和代谢物集，扩展了对130个物种的通路分析支持。
工作流程：
● MetaboAnalyst 6.0接受五种不同类型的数据，包括光谱处理、统计分析、功能分析、元分析以及与其他组学数据的整合。
● 数据上传后，所有分析步骤都在一个统一的框架内进行，包括数据完整性检查、参数设定等。
● 流程式操作的数据分析，下图为输入数据类型与对应分析模块。
分析模块：
● 统计分析：提供单变量方法（如fold change、t检验、ANOVA）、多元统计（如PCA、PLS-DA）、聚类（如K-means、SOM）和有监督分类（如随机森林、支持向量机）等多种工具。
● 富集分析：包含数千种代谢物组，用于通路富集分析。
● 生物标志物分析：基于ROC曲线方法，用于识别潜在的生物标志物并评估其性能。
● 通路分析：支持超过120个物种的代谢通路分析，整合了通路富集分析和通路拓扑分析。
R包
MetaboAnalystR是一个基于R语言的工具包，专门用于代谢组学数据分析。这个工具包包含了多种功能，如数据标准化、统计分析、功能注释等，非常适合用于代谢组学的研究和分析。
官方教程：https://www.metaboanalyst.ca/docs/RTutorial.xhtml
开源包：https://github.com/xia-lab/MetaboAnalystR
来源：Pang, Z., Xu, L., Viau, C. et al. MetaboAnalystR 4.0: a unified LC-MS workflow for global metabolomics. Nat Commun 15, 3675 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48009-6
02、Majorbio Cloud
介绍
Majorbio Cloud是一站式高通量组学研究平台（https://cloud.majorbio.com/），包括云流程、云工具、云课堂3大功能模块。其中云流程涵盖了微生态、转录组、蛋白与代谢及基因组等多组学，通过强大、快捷的分析流程，助力用户自主完成数据分析和挖掘。丰富的云工具满足用户的生物学数据处理，统计分析和可视化需求。
流程式的多组学分析方法
多可视化图表
云工具网站
https://cloud.majorbio.com/page/tools/
03、Sangerbox
介绍
Sangerbox (http://vip.sangerbox.com）是一个基于网络的工具平台。用户可以在一个友好的交互页面中进行不同的分析。平台提供可交互的图形化分析工具，包括相关性分析工具，通路富集分析、WGCNA分析等等常见的工具和功能(图1)。用户只需要上传对应的数据到网站云端，输入需要的参数，等待计算完成后即可获得结果。网站还建立了全新的互动式绘图系统，这个系统允许用户在画面中直观的调整参数。同时，网站还优化绘图工具的性能，这一点允许用户在网页中调整大容量的矢量图的工具。
除此之外，网站整合了GEO、TCGA和ICGC等数据库，并且对这些数据进行了快速批量处理，大大降低用户获取数据难度的同时提高了生信分析中数据处理的效率。网站还提供丰富的生信分析课程资源，为研究人眼提供了一个分享和交流的知识的平台。
生物信息分析工具
Sangerbox平台还为用户提供了多种广泛使用的生物信息分析工具，包括文本处理和数据标准化处理工具；数据分析包括降维、聚类、差异分析等以及一些常见的生物信息分析，例如加权相关网络分析（WGCNA）、生存分析、基因集富集分析（GSEA）等。
网站工具
示例：简易ID转换工具
工具表面免费使用，实则会显示运行内存不足，需充值会员。
04、OmicStudio
介绍
视频介绍：https://www.bilibili.com/video/BV18Y4y1D7cx/
OmicStudio由六个模块组成，分别是云工具、云分析、云课堂、资料中心、用户文章和用户中心。云工具和云分析是生物信息学分析功能的主要组成部分。
云工具
根据组学类型和应用场景，云工具分为：通用组学、单细胞组学、富集分析、通用分析、数据库等(图1)。图1显示了OmicStudio中关于云工具和云分析的概述。
颜色表示不同的组学。粉色：通用组学；蓝色：单细胞；绿色：富集分析；黄色：普通分析；紫色：数据库；橙色：相关性；蓝紫色：微生物组；深蓝色：肿瘤WES。图标的形状表示工具类别：圆形-云工具，侧重及时响应与个性化调整；方形-云分析，可以后台运行，针对耗时较长的生信分析。
- 可视化图表
(A)火山图，(B)相关热图，(C) GSEA富集图，(D)相关网络，(E) KEGG富集散点图，(F)经典富集图。
网站工具
网址：https://www.omicstudio.cn/
云平台分析
云工具
不同的组学分析平台在功能、适用场景和操作难度等方面存在差异。大家在选择组学分析平台时，可以根据自己的研究目的、数据类型和个人技能水平等因素进行综合考虑，选择最适合自己的分析平台。希望本文推荐的组学分析平台能够为您的科研工作提供有力的支持，助力您在生命科学研究领域取得更多的突破。
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