文章来源于：sci666
单细胞测序技术是一个越来越Popular的技术，这不前两天还有小伙伴来找白介素同学，说是老板想分析单细胞测序的数据，喜欢追热点，让他们去学 R语言，然后小伙伴自然是懵逼。R语言虽好，学习不易啊，不是一蹴而就的。专业生物信息学家也懂大家的痛，这不，单细胞测序数据兴起的时代，大佬们就在推出应对单细胞测序数据的在线工具，方便你我他。
来来来，先看看大概长啥样：
界面干净清爽，一目了然，各个数据分析步骤都列出了，来示例操作一波，检验下效果如何，假设你有一份单细胞的数据，格式如下：
表达数据：
meta data信息准备一下
准备上传数据了，并且提交：
移除批次效应，操作简单，随心所欲的点击式完成：
PCA和tSNE
选择标准化方法，进行数据标准化：
过滤低表达基因
选择聚类方法，进行聚类，聚类结果可以直接下载
差异分析，提供各种算法的选择：
实际上不需要这么长时间的，稍等几分钟结果就来了
顺手再做个KEGG富集分析
下面的白介素同学不再演示了，总之就是能完成一套分析，但注意不是从原始数据开始的，而是提供了表达矩阵开始的。 个人认为，就应用而言没有必要从原始数据开始，完全可以从表达矩阵开始，自己做适当的个性化分析，这样的工具足够了，比盲目的为了解决yoga分析步骤去傻傻的学了会R语言有效得多。还是那句话，分工协作产生效能，是现代社会的本质。 有实力的研究团队，在这样一个组学时代，当然是需要配备专业生信专家来加速课题进展的。请不起专业的，偶尔用一用在线工具，辅助下分析，挺好的。
聊一下这个分析平台的背景，该平台由夏威夷大学癌症中心等研究团队开发，相关学术论文发表在 Genomic Medicine杂志， IF=8.9. 感谢大佬们开发了这么好用的工具。
内容就分享到这，科研总是乏味，工具总要好用，白介素同学祝大家科研顺利
参考文献：
https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-017-0492-3
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