《生物信息学Omics》 公众号 由生物信息学分析云平台 Hiplot https://hiplot.com.cn 的核心开发者 苗奔奔 (benben-miao) 设计和维护，同时我基于Java (JDK-11), JFX, R (R-4.2.0)开发了新的 UI界面美观、参数组件完善、分析功能强大 的桌面端生信分析程序 BioSciTools (BSTools) https://bioscitools.github.io 免费提供给科研工作者使用。因此生物信息学Omics公众号主要分享我们Openbiox https://openbiox.org/#/生信社区的Hiplot团队(来自上海交大、中山大学等高校的李剑峰、王铭杰、王诗翔、董炜等优秀科研者https://hiplot-academic.com/developer-wall)开发的Hiplot、我独立设计开发的BioSciTools、生物信息多组学(Omics)、生信数据分析(Python/R)、生信编程开发(Python/R/Java/Go)、深度机器学习(Python/TensorFlow/PyTorch)、服务器布署运维(Linux/Docker)相关的内容。

1. Author brief introduction

苗奔奔 (benben-miao) 厦门大学博士在读，发表二区以上SCI 3篇、软件著作 16项、新型专利 6项。①Hiplot https://hiplot.com.cn、②BioSciTools https://bioscitools.github.io、③BioNav https://bio-nav.hiplot.com.cn、④NCBI-Parser https://pypi.org/project/ncbiparser设计皆开发者

Email:
benben.miao@outlook.com
MyBlog:
https://benben-miao.github.io
Github:
https://github.com/benben-miao
Gitee:
https://gitee.com/benben-miao
ResearchGate:
https://researchgate.net/profile/Benben-Miao
ScholarRjmart:
https://researcher.rjmart.cn/#/10556/benbenmiao

2. Hiplot cloud platform

Hiplot[1] https://hiplot.com.cn 生物信息学分析云平台免费为生物信息学、生物统计学、临床医学、地理信息学、数学统计学、机器学习等领域科研者提供在线生物信息数据分析的服务。时至今日Hiplot平台开发程序150+，使用者遍布全球90+国家，注册者20,000+，SCI引用160+。此前与UCSC Xena https://xena.ucsc.edu、CNGB <!--StartFragment-->https://www.cngb.org<!--EndFragment-->等医学/生物学研究开发团队展开合作。

Li J, Miao B, Wang S, Dong W, Xu H, Si C, Wang W, Duan S, Lou J, Bao Z, Zeng H, Yang Z, Cheng W, Zhao F, Zeng J, Liu XS, Wu R, Shen Y, Chen Z, Chen S, Wang M; Hiplot Consortium. Hiplot: a comprehensive and easy-to-use web service for boosting publication-ready biomedical data visualization. Brief Bioinform. 2022 Jul 18;23(4):bbac261. doi: https://doi.org/10.1093/bib/bbac261. PMID: 35788820.

2.1 HiPlot User Interface

• https://hiplot.com.cn

2.2 HiPlot Operating Interface

• https://hiplot.com.cn/basic/chord

2.3 HiPlot Developers Wall

• https://hiplot.com.cn/developer-wall

2.4 HiPlot Application Categories

2.5 HiPlot Application Courses

• https://space.bilibili.com/351815613

2.6 HiPlot Clients

Hctl Commands

2.7 HiPlot Scientific Gifts

• https://www.yuque.com/hiplot/hiplot-pack

3. BioNav Introduction

Bio-Nav (Bioinformatics Navigation) (https://bio-nav.hiplot.com.cn) 为生物科研工作者开发的友好贴心的用于收藏和分类生物数据库、在线服务、期刊摘要的导航网站等便捷服务。

3.1 BioNav (Biology Navigation)

BioNav desktop category

3.2 BioNav phone UI

BioNav phone UI

4. BioSciTools (BSTools)

BioSciTools https://bioscitools.github.io基于Java (JDK-11), JFX, R-4.2.0开发的桌面程序，旨在为生物信息学的发展做出新的探索和贡献，实现序列分析、转录组学、基因组学、蛋白质组学、代谢组学、单细胞、微生物学、医学等领域的数据分析和可视化。该程序继承了HiPlot https://hiplot.com.cn美观的操作界面、优秀的交互组件、完善的分析功能，但开发方式和分析内容与Hiplot不同。BioSciTool调用用户的本地计算资源，开发理念和宗旨在于基于Java开发更加得心应手的生物信息学分析软件，早前受到少许程杰开发的TBTools https://github.com/CJ-Chen/TBtools的启发，我更加致力于的软件交互设计、多组学分析功能、临床医学领域的开发。

4.1 BioSciTools website

Github repository:
https://github.com/bioscitoolsDownload new version:
https://github.com/BioSciTools/BioSciTools.github.io/releases
BioSciTools website:
https://bioscitools.github.io

4.2 RevCom

RevCom: Reverse Complete DNA序列反向互补分析

4.3 CorPlot

CorPlot: Correlation analysis and plot. 基于转录组学、代谢组学等组学数据进行对样本/分组间的Pearson相关性分析。

4.4 PCAPlot

PCAPlot: 基于转录组等组学中经RPKM/FPKM标准化的基因表达数据，对所有样本进行主成分分析（PCA） 并可视化科学绘图，当样本数量足够时可以展示95%CI(P-value < 0.05)的圈图。

4.5 VennPlot

VennPlot 可以实现7组数据间的统计与可视化，且提供 Circle 和 Ellipse 两种形状，提供 Sci 期刊颜色搭配 12 种，允许用户更具美观程序设置颜色透明度 Alpha，提供包含 Times New Romas字体在内的多种字体选择， 提供 PDF 和JPEG 图像结果下载。

4.6 VocanoPlot

VocanoPlot 基于差异表达基因计算结果(包含差异表达基因/转录本名称, log2FoldChange, P-value, P-adjust / Q-value)进行可视化绘制Volcano火山图。适用于转录组学、代谢组学、蛋白质组学等组学数据。

4.7 NetworkPlot

NetworkPlot 调控网络在探索生物学复杂的调控关系分析中发挥着显著的优势，本程序基于两类节点间的调控配对数据（建议是符合显著性的调控关系对）通过计算连接度或单纯计算节点数进行构建调控关系网络并可视化。适用于Protein - Protein, Gene - Gene, MicroRNA - mRNA, TF - Gene, MicroRNA - CircRNA, MicroRNA - LncRNA等分子对调控关系。

4.8 GO and KEGG Enrichment

GO Enrichment Stat

KEGG Enrichment Net

4.9 Cluster

ClusterPlot: 多维数据经过 kmeans, hclust, agnes, clara, diana, fanny, pam 等多种聚类算法进行聚类分析，如经典的基于距离聚类的kmeans和基于层级聚类的hclust，最终可视化聚类结果。

Cluster Plot

Cluster Tree

4.10 WGCNA

根据各位医学研究者的强烈需求，以及常规多样本转录组（>=12样本）利用WGCNA的优势，筛选与性状相关的基因。本程序基于WGCNA模块并优化数据分析和可视化代码，实现常规多分组（以分组为性状信息）转录组学模块筛选与共表达网络构建的分析。此次更新带来WGCNA分析流程。

4.11 ChordPlot

ChordPlot 弦图用于展示两种对象之间的复杂配对关系，连接圆上任意两点的线段叫做弦，代表着两者之间的关联。不同的颜色来区分不同的对象关系，连接线的宽度表示数据之间的关系程度，弧线与圆的接触面积上的宽度表示比例关系。

4.12 Survival Analysis

Survival Analysis 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的统计分析方法。本程序基于生存分析，并对分析结果以分组生存ROC曲线、生存Table和Number Censor进行可视化。

5. Thanks

愿欢迎大家关注，期待探讨交流，让科研艰辛路绽放绚烂彩色，与诸位共勉！祝各位科研者、开发者：身体健康、科研顺利、万事如意！

参考资料

[1]

Hiplot: https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbac261/6620876?guestAccessKey=a05a27aa-9deb-475f-94d3-bd77b3513993