生信宝典
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1. ImageGPhttps://www.bic.ac.cn/ImageGP/
2022年2月21日，iMeta 期刊在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士、陈同副研究员和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“ImageGP: An easy-to-use data visualization web server for scientific researchers”的研究论文。
ImageGP 可以在线生成常见的线图、柱状图、散点图、箱线图、集合图、热图和直方图等。用户只要粘贴进去数据矩阵，就可以快速出图。同时 ImageGP 还支持火山图、富集分析泡泡图、主成分分析类图等 和 4 种微生物领域的功能预测和生物标志物鉴定分析，包括 FAPROTAX, BugBase, PICRUSt 和 LEFSe。在满足方便易用的同时， ImageGP 也提供了灵活性，可以设置常见参数、调整样式，输出发表质量的图。引文：https://doi.org/10.1002/imt2.5，引用过千次。
2. EVennhttp://www.ehbio.com/test/venn/
2021年8月2日，JGG在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士团队和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“EVenn: Easy to create repeatable and editable Venn diagrams and Venn networks online”的研究论文。该论文介绍了一款用于数据交互性探索和可视化的一站式Venn图和Venn网络在线绘制平台。目前已引用过百次。
该研究开发出的EVenn可以通过一次性输入数据，3分钟内完成上述5种Venn图和Venn网络的绘制，特别适合整合数据集的探索分析和比较可视化。同时EVenn还提供了3种统计分析方法 (Fisher’s exact test, random sample test, Jaccard similarity test) 用于评估2个集合的相似性，并可以计算任意组数据的交并关系，对于关键基因或菌群的筛选更加便捷有效。
3. Sangerboxhttp://vip.sangerbox.com
Sangerbox (http://vip.sangerbox.com)是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分析等常见的工具和功能。
2022年7月8日，哈尔滨医科大学宋湘团队联合杭州慕谷科技有限公司在iMeta 发表了题为“Sangerbox: A comprehensive, interaction-friendly clinical bioinformatics analysis platform”的文章。https://doi.org/10.1002/imt2.36
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。Sangerbox将根据用户的不同需求不断改进工具、更新更多方法和统计数据，让Sangerbox的用户可以更高效的处理更多的临床生物数据、进而为临床研究发出贡献。
4. OmicStudiohttps://www.omicstudio.cn/
2023年2月6日，杭州联川生物技术股份有限公司方超团队在 iMeta 在线发表了题为 “OmicStudio: A composable bioinformatics cloud platform with real-time feedback that can generate high-quality graphs for publication ” 的文章。原文链接DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.85
本研究提供了一个基于云技术的生物信息学平台：OmicStudio。该云平台能够快速获取生信分析的图表结果，生成高质量的图表供发表，并自动与下游分析模块连接。此外，不受开发者审美的限制，用户可以自定义定制更优雅的图形。模块化设计，让用户在不同的应用场景下获得最舒适的体验。
5. shinyCircoshttps://venyao.xyz/shinyCircos/
2023年5月8日，河南农业大学姚文团队在 iMeta 在线发表了题为 “shinyCircos-V2.0: Leveraging the creation of Circos plot with enhanced usability and advanced features” 的文章。原文链接DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.109
本研究开发的shinyCircos-V2.0是shinyCircos的升级版本，包括了一个新的用户界面，增强了其易用性，并提供许多用于创建高级Circos图形的新功能。
6. TOmicsVishttps://shiny.hiplot.cn/tomicsvis-shiny/
2023年10月13日，厦门大学游伟伟团队在 iMeta 在线发表了题为 “TOmicsVis: an all-in-one transcriptomic analysis and visualization R package with Shinyapp interface” 的文章。原文链接DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.137
本研究系统开发了TOmicsVis （Transcriptomics Visualization）R包（CRAN：https://cran.r-project.org/package=TOmicsVis，v2.0.0），为转录组项目提供全面的分析和可视化解决方案。
7. Chiplothttps://www.chiplot.online/
Chiplot：是一个基于Web的在线可视化工具，用于创建交互式图表和数据可视化。它主要面向数据科学家、分析师和报告人员，可帮助他们快速轻松地创建和分享可视化结果。
Chiplot支持多种图表类型，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图、地图等。用户可以使用拖放界面添加数据、选择图表类型、自定义颜色和字体等选项，并进行交互式数据探索和过滤。Chiplot还支持团队协作和分享，用户可以邀请其他人来共同编辑和查看他们的可视化结果。此外，Chiplot还提供了API和开发工具包，使开发人员可以轻松地将可视化结果集成到自己的应用程序中。总之，Chiplot是一个强大、易于使用的在线可视化工具，能够帮助用户快速创建交互式图表和数据可视化，并与团队成员共享和协作。
8. hiplotwww.hiplot.com.cn
2020年09月，Hiplot平台正式开放注册及使用，仅半年时间，上线工具200余个，平台使用突破百万人次。这一由国内众多高层次学术人才合力开发的学术版（社区版）Hiplot，于2022年05月在著名生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》杂志发表，影响因子13.994分。
9. Apache Echartshttps://echarts.apache.org/examples/zh/index.html
百度Echarts是经典的交互式绘图工具，图形类型丰富，可在线直接准备数据，调整出图。有时输入数据并不是标准的矩阵格式，需要自己做转换。
10. RAWGraphshttps://app.rawgraphs.io/
网站为全英文界面！
RAWGraphs能够让用户轻松地将数据转化为各种可视化图表，可随时预览和修改，同时支持导入多种不同形式的数据格式。而且，RAWGraphs支持自定义颜色、标签和图表风格，让用户能够创作出美观的定制化图表。具体操作流程分为Load your data、Choose a chart、Mapping、Customize，与上述几种工具的步骤类似。
网站中的数据可视化画廊（Gallery）板块也是其一大特色，集中展示了使用RAWGraphs做的经典可视化图表，在这样独特的在线画廊里漫步一番，将会使我们对数据可视化有更深刻的理解和认知。
11. Flourishhttps://flourish.studio/examples/
Flourish是一款在线数据可视化工具，可以帮助用户创建各种类型的图表和动画。它提供了多种预设模板和图表类型，并具有强大的自定义选项和动画效果，可以创建非常酷炫的数据可视化效果。Flourish支持多种图表类型，包括线图、柱状图、散点图、地图、热力图、词云等。用户可以使用简单的拖放界面添加数据、选择图表类型、自定义颜色和字体等选项，并进行交互式数据探索和过滤。Flourish还提供了许多高级功能，例如动画效果、时间轴、自动化报告生成和定制、数据分析和机器学习模型的集成等。此外，Flourish也支持团队协作和分享，用户可以邀请其他人来共同编辑和查看他们的可视化结果。总之，Flourish是一款功能强大、易于使用的在线可视化工具，能够帮助用户快速创建各种类型的交互式图表和数据可视化，并与团队共享和协作。它还提供了许多高级功能，以帮助用户更好地理解和发现数据中的模式和洞察力，从而更好地做出决策和解决问题。
12. ChartCube 图表魔方https://chartcube.alipay.com/
蚂蚁集团出品：ChartCube；页面全中文/英文，操作简便：上传数据-选择图表-修改样式-导出 图表类型：折线图、柱状图、条形图、饼图、面积图、散点图、热图、雷达图等。
13. 花火数图https://hanabi.cn/h2/dataVideo
花火提供了各种各样的可视化类型，包括折线图、柱状图、饼图等，以及高级可视化类型，如热力图、极坐标图等。它还具有数据透视和过滤功能，可以协助用户对数据进行深入的分析和探索。在花火模板中心，鼠标滑过想了解的图表，就会自动浮现该图表的应用场景，能够比较直观地帮助我们选择最恰当的数据表达方式。
花火虽然功能丰富、支持多种可视化类型，能够满足用户对于数据可视化的多种需求。但对于庞大数据量的计算和可视化，花火的执行速度可能不如桌面端的程序快速和高效。在使用时，需要根据具体的情况选用适合的图表类型，并注意其性能和速度的限制。
14.微科盟生科云https://www.bioincloud.tech/
随着宏组学(meta-omics)方法在研究微生物结构、功能和互作等方面的广泛应用，我们积累了大量宝贵的数据资源。然而，如此丰富的人类/环境微生物组数据也为现有的生物信息学工具提出了新的挑战。因此，我们开发了微科盟生科云(Wekemo Bioincloud)——一个专业的宏组学(meta-omics)数据分析平台。该平台提供了全面的分析解决方案，方便用户在处理大量组学数据中选择适用的工具。目前Wekemo Bioincloud已配备了22个工作流程和65个可视化工具，可用于研究不同的数据集，是一个便于用户使用的平台。此外，该平台支持在线修改矢量图，并通过独立的注册账号，确保了用户的隐私和数据的可追溯性。Wekemo Bioincloud可以通过以下链接获取：https://www.bioincloud.tech/。目前“Wekemo”已经被引用300余次(Google Scholar，截止2024年2月)，欢迎大家使用本平台并正确引用。
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