biolantern差异分析limma模块,一站式分析 🔥科研党狂喜!这个生物信息学工具直接封神! 谁懂啊家人们!做生信分析的时候,写脚本调参数真的能让人头秃… 轻则参数遗漏,重则结果没法复现,哭死😭 直到我挖到Biolantern这个宝藏工具!直接把当代生信研究最常用的分析模块全整合了,不用再东拼西凑找工具啦~ ✅ 基础分析全搞定:数据标准化、差异基因分析、样本聚类、降维分析(PCA、t-SNE、UMAP全都有) ✅ 功能富集不用愁:GO/KEGG富集分析直接安排,多组学关联分析也能轻松拿捏 最牛的是它有统一的参数系统!能直接看参数定义,还能交互式调整,再也不用怕参数用错了~ 分析过程透明又规范,结果可复现这点真的太安心了! 给你们举个栗子🌰 用GSE4290数据集研究肿瘤和正常组织的转录组差异,只要上传基因表达矩阵和样本分组信息,用「Differential Analysis-limma」模块就能直接出结果!这个模块是基于R的limma包,用线性模型和经验贝叶斯方法找差异基因,精准度拉满~ 而且这个数据集包含23个正常组织样本和81个胶质母细胞瘤样本,研究胶质母细胞瘤相关的差异基因超好用!出的结果还能直接连下游分析模块,或者直接用「在线绘图」模块可视化,自定义调整图表样式~ 重点是!一次输入数据,能做N多分析:差异基因分析、GO/KEGG富集分析、GSEA分析、免疫浸润ssGSEA分析、ESTIMATE分析,还能自定义基因的表达谱分析!想调统计图表和可视化参数也完全OK,灵活性拉满~ 不用为每个模块单独准备数据集,小白也能轻松上手,生信分析效率直接翻倍! 正在做生信研究的宝子们快冲!再也不用被脚本和参数折磨了~ #科研工具推荐 #生信分析 #生物信息学 #科研党必备 #Biolantern #论文写作神器 #研究生日常
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