BioSciTools空间转录组|常规转录组|基因组|序列分析新增30程序

• 1.Update Description

• 2. SingleCell Spatial-scRNA

• 3. Transcriptomics Apps

• 4.Genomics Apps

• 5. Sequences Apps

• 6. Fixed Bugs

1.Update Description

BioSciTool v1.3.3
Website: https://bioscitools.github.io
Github: https://github.com/bioscitools/bioscitools.github.io

亲爱的BioSciTools用户:
兑现上次更新结尾所留的预告，此次BioSciTools更新包括：
1.SingleCell单细胞分类中与单细胞分化轨迹相关(MonocleUMAP, MonocleMarker, MonocleTrajectories)及单细胞空间转录组相关(SpatialFeature, SpatialGene, SpatialUMAP, SpatialTSNE, SpatialPairClusterMarker, SpatialAllClusterMarker, SpatialSlice)的共10个程序；
2.Transcriptomics转录组学分类中与差异表达基因相关及KEGG Pathway可视化相关(MversusA(MAplot), UpSet, PathwayNativeSingleSmaple, PathwayNativeMultiSample, PathwayGraphvizSingle, PathwayGraphvizMulti)的6个程序；
3.Genomics基因组分类中与SNP基因变异分析相关(SNPdensity, CircosManhattan, ManhattanMultiTraits, ManhattanMultiTracks, QQMultiTraits)的共5个程序；
4.Sequences核苷酸序列或氨基酸序列操作相关(SeqsLength, SeqsHeadTail, SeqsSlice, SeqsGC, SeqsTranslate, SeqPalindrome, PairwiseAlignment)的7个程序；
5.此次更新美化启动界面和Home页面的BioSciTools所有程序分类和统计Echarts，修复右侧边栏页面访问时CDN加载缓慢的问题。 

2. SingleCell Spatial-scRNA

2.1 MonocleUMAP
基于Monocle3单细胞分析流程对10X Genomics CellRange数据进行预处理和PCA降维，再次基于UMAP非线性降维获得符合条件的细胞类群可视化。

2.2 MonocleMarker
基于Monocle3单细胞分析流程对10X Genomics CellRange数据进行预处理和PCA降维，再次基于UMAP非线性降维获得符合条件的细胞类群，进而获得细胞类群的Marker基因。

2.3 MonocleTrajectories
基于Monocle3单细胞分析流程对10X Genomics CellRange数据进行预处理和PCA降维，再次基于UMAP非线性降维获得符合条件的细胞类群。通过拟时分析可视化细胞潜在的分化轨迹并可视化。

2.4 SpatialFeature
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，分析Count和Feature的数据信息。

2.5 SpatialGene
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，将基因表达数据在组织空间位置展示表达信息。

2.6 SpatialUMAP
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，将单细胞基因表达数据经过过滤、标准化、PCA降维、细胞聚类，UMAP降维/TSNE降维等一系列单细胞分析流程后，结合空间信息展示组织中的细胞类群分布。

2.7 SpatialTSNE
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，将单细胞基因表达数据经过过滤、标准化、PCA降维、细胞聚类，UMAP降维/TSNE降维等一系列单细胞分析流程后，结合空间信息展示组织中的细胞类群分布。

2.8 SpatialPairClusterMarker
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，将单细胞基因表达数据经过过滤、标准化、PCA降维、细胞聚类，UMAP降维/TSNE降维等一系列单细胞分析流程。然后对细胞群两两间找差异Marker基因并可视化。

2.9 SpatialAllClusterMarker
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，将单细胞基因表达数据经过过滤、标准化、PCA降维、细胞聚类，UMAP降维/TSNE降维等一系列单细胞分析流程。然后对所有细胞群找差异Marker基因并可视化，程序允许下载到所有细胞群中所有Marker基因的数据。

2.10 SpatialSlice
读取10X Genomics Visium HDF5的单细胞矩阵数据和spatial空间元数据和低分辨率数据，实现将分群的组织细胞进行指定细胞群切割展示。

3. Transcriptomics Apps

3.1 MversusA(MAplot)
对基因表达数据基于MversusA数据变换后可视化基因表达变化。

3.2 UpSet
多组数据取交集常规用到Venn图可视化，但对于更多集合的数据之间的联系或交集UpSet展示更具有潜力。

3.3 PathwayNativeSingleSample
在原始的KEGG Pathway图中展示单个样本中存在于该通路中的基因的表达信息。

3.4 PathwayNativeMultiSample
在原始的KEGG Pathway图中同时展示多个样本中存在于该通路中的基因的表达信息。

3.5 PathwayGraphvizSingle
绘制新的的KEGG Pathway图，同时展示单个样本中存在于该通路中的基因的表达信息。

3.6 PathwayGraphvizMulti
绘制新的的KEGG Pathway图，同时展示多个样本中存在于该通路中的基因的表达信息。

4.Genomics Apps

4.1 SNPdensity
通过统计各染色体上SNP的位置，可视化SNP在染色体上密度分布。

4.2 CircosManhattan
以圈状Manhattan图展示所有染色体上SNP的分布密度，内部没圈散点展示不同样本或性状中SNP的鉴定量。

4.3 ManhattanMultiTraits
以Manhattan展示所有多个样本/性状的所有染色体上SNP的分布密度，并标记阈值线。

4.4 ManhattanMultiTracks
以Manhattan展示所有多个样本/性状的所有染色体上SNP的分布密度，并标记阈值线。

4.5 QQMultiTraits
以Manhattan展示所有多个样本/性状的所有染色体上SNP的分布密度，并标记阈值线。

5. Sequences Apps

5.1 SeqsLength
允许上传DNA，RNA、AminoAcid的多条序列，并统计所有序列的碱基长度。

5.2 SeqsHeadTail
允许上传DNA，RNA、AminoAcid的多条序列，可以查找前N条序列或结尾N条序列。

5.3 SeqsSlice
允许上传DNA，RNA、AminoAcid的多条序列，可以查找多条序列中任何位置的1到多条序列。

5.4 SeqsGC
允许上传DNA，RNA、AminoAcid的多条序列，可以统计多条序列的GC含量。

5.5 SeqsTranslate
允许上传DNA的多条序列，可以同时将DNA序列翻译为氨基酸序列，并支持20多种标准遗传密码、线粒体遗传密码等NCBI密码子。

5.6 SeqPalindrome
允许上传DNA的单条序列，可以查找符合条件的回文序列返回位置信息。

5.7 PairwiseAlignment
允许上传DNARNA、AminoAcid的多条序列，默认对前两条序列进行比对，支持Needlema-Wunsch global alignment,Smith-Waterman local alignment,ends-free overlap alignment。并支持"BLOSUM45", "BLOSUM50", "BLOSUM62", "BLOSUM80", "BLOSUM100", "PAM30", "PAM40", "PAM70", "PAM120", "PAM250"比对得分矩阵。

6. Fixed Bugs

此次更新美化启动界面和Home页面的BioSciTools所有程序分类和统计Echarts，修复右侧边栏页面访问时CDN加载缓慢的问题。

感谢使用BioSciTools!