心急的伙伴， 可划到文末 直接免费领取 【生信神器】

上次给大家介绍了 仙桃生信工具 ，一个只需15分钟就能复现生信文章的神器，还全都是零代码！后台至今都还收到小伙伴们的“催(jia)更(liang)”留言，所以这次，小编又争取到了 200个使用名额免费发放 ！这次可不要错过咯！

第一次看到的小伙伴可能不清楚这是什么好登西，今天我就带着大家再一起去好好了解一番吧。

无论你是科研小白还是科研老手，这对你来说都将是一个颠覆性的工具！

都说生信已经成为医生性价比最高的发文章方式！所以我们经常能看到某人发布5篇生信！某实验室发布10篇生信！

为什么别人发文章这么容易？我发文章这么难？

其实呢， 及时关注学界动态 ， 高效获取优质资源 非常重要。但是大量的科研资讯，热点也层出不穷，那么作为硕博新生的你，该如何做好科研，写好文章呢？

很多同学学了几年生信，攒了几百个美图代码，累计学R语言时长上千小时，感觉分析流程已经不断优化了，泛癌、GSEA等分析还是动辄1小时以上，做出来的效果也难言有多好！

原论文（左）vs 我的论文（右）

你文章不会写，是因为你方法没用对，是因为你不懂得借助外界工具！而有了仙桃生信工具，你也能像其他大神一样，轻松用15分钟复现一篇文章！

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扫码开启轻松生信之旅！

话不多说了，我们赶紧去看下仙桃生信工具到底有多好用，我们可以用它来做什么~

01 仙桃工具有多好用？

仙桃生信工具 是 将一些 R 语言中常见的分析和可视化的函数进行封装和简化，并通过前端技术实现在线分析和可视化，一站式快速解决常见统计分析和可视化内容，并且提供在线拼图工具，直接输出发表级整图。

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简易、快速完成分析和发表级图片的可视化，参数丰富全面，个性化输出结果，同时提供多种格式的数据和图片下载

可以调整配色，统计方法，文本位置、颜色，线条颜色、样式、粗细、透明度，标题文本，图注，风格等内容。

但凡在R语言里能调整的细节，在仙桃工具里也通通能调，再也不用通过看复杂的R包说明书来调参数了~

提供在线拼图工具，一站式解决从发表级单图在线输出到发表级整图在线输出

能够对历史记录中的图片进行在线拼图，自己的图片结果通过“分析工具”上传图片模块进行上传，也可以使用拼图工具。一张全版图最多同时拼15张图。

相比于用AI和PS动辄一两天的拼图体验，仙桃工具刷刷刷在一分钟之内帮你完成参考线，对齐，自动标号，保存，简直不要太贴心了！

提供预清洗好的云端数据，可以直接调用进行分析和可视化

仙桃学术整理好了单个癌种、泛癌，有无合并GTEX数据三大类项目形式，包括了mRNA, lncRNA, miRNA三种分子类型，以及TPM, FPKM, RPM三种分子格式，以及每个样本的临床数据。

只要点点点就可以之间出分析结果，省去了繁杂的测序和临床数据的下载和整理工作。

提供多种常见配色方案，一次修改，长期生效

想在通篇文章中拥有高分文章的Taste？很简单，选择预设好的高分文章配色方案就可以。什么？预设的方案还不够满意？那你可以自己进行配色选择，每次调用属于你的独家配色~

预设最优参数

所有模块只需上传数据，点击确认即可得到最优结果。并且把附带材料与方法，结果部分的描述。

02 仙桃生信工具能做什么？

仙桃生信工具一共有 6 大类模块：

1） 基础绘图 ： 对 上传的数据 进行一些常见分析和可视化。

几乎Prism能做的，仙桃学术都能做，更简单，更快捷；Prism不能做的，仙桃学术也能做，稳稳地长在你的审美和需求点上！

2） 表达差异 ：表达差异相关的模块

表达有差异，分子有意义。高通量生信分析几乎都少不了差异表达基因的筛选。火山图、热图、柱状图都属于常规中的常规分析。只要有云端数据，或者自己将数据整理好上传，你可以在一分钟内做出这些美图哦~

3） 功能聚类 ：对于分子功能进行富集分析，从而获得分子可能涉及的功能等

筛选出了分子来，下一步就要对分子赋予生物学意义。GO, KEGG, GSEA富集分析，都可以把你的分子列表与生物学功能相挂钩。即使是CNS级别的文章，这步生物学功能分析也是常常见到的哦~

4） 交互网络 ：分子相关或者交互类模块

分子之间有啥相关性？分子与免疫细胞浸润的相关性如何？分子之间的共表达情况怎么样？是不是想想就让人头大，又感觉必不可少。

别担心，仙桃学术一键式帮你出图！

5） 临床意义 ：临床意义相关的模块，包括诊断、预后等模块内容。

对于想给自己的研究加点临床转化价值的说辞，诊断性分析和预后分析都是少不了的。包括ROC分析，临床相关性分析，基线资料表，单因素/多因素表，预后分析，Nomogram分析，这些都是少不了的。

临床统计太复杂？自己分析搞不定？用仙桃学术，只需要傻瓜式点点点，即可瞬间完成分析。

6） 数据集模块 ：免费版、基础版、高级版 能具体使用的模块，以及能保存的历史记录的上限不同，所有分类还会持续更新和内容完善。

像是GEO数据集在仙桃生信工具一键式分析完，还可以修改校正图、PCA图，UMAP图，火山图和热图的配色，参数细节。

03 仙桃生信工具有多常用？

生信分析四大宝，从高通量测序结果里找差异表达的分子，给差异表达的分子赋予生物学意义，分子之间内部、或者与其他分子类型、表型进行相关性和网络构建，把分子与临床信息联合起来分析。这些分析，仙桃工具通通能做。

拿最常用的富集分析GO/KEGG来说吧，仙桃学术提供了6种基本的可视化形式。

自2003年起，已经有 6404篇 文献中采用了GO/KEGG富集分析了。

牛顿曾经说过:“如果我看得更远一点的话,是因为我站在巨人的肩膀上。”

如果你也想看得更远，仙桃生信工具就是你要寻找的“巨人肩膀”。

合理地利用仙桃生信工具既往的文章复现文章，不但可以帮我们少走弯路，不做无用功！ 你甚至还能青出于蓝，更胜于蓝，写出比原文更高分的文章。

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心急的伙伴，可划到文末直接免费领取【生信神器】上次给大家介绍了仙桃生信工具，一个只需15分钟就能复现生信文章的神器，还全都是零代码！后台至今都还收到小伙伴们的“催(jia)更(liang)...

生 信 宝典公众号是中科院遗传所2015年 生 物 信 息博士毕业 生 陈同创建，致力于传播 生 信 知识，帮助 生 信 入门和 生 信 分析，近来也在做 生 信 培训广受好评。 生 信 的作用越来越大，想学的人越来越多，不管是为了以后发展，还是为了解决眼下的问题。但 生 信 学习不是一朝一夕就可以完成的事情，也许你可以很短时间 学会 一个交互式软件的操作，却不能看完程序教学视频后就直接写程序。也许你可以跟着一个测序分析流程完成操作，但不懂得背后的...

脱氧核糖核酸DNA Deoxyribose Nucleic Acid 核糖核酸RNA Ribonucleic Acid 核苷酸 Nucleotide 腺嘌呤A adenine 鸟嘌呤G guanine 胸腺嘧啶T thymine 胞嘧啶C cytosine 转录：mRNA是 信 使RNA，翻译的模板； tRNA是转运RNA，在翻译时转运氨基酸； rRNA是核糖体RNA，是组成.

本文介绍了 生 信 代码 中用到的一些位操作。 我们知道，0和1构成的二进制充斥着计 算 机语言的世界。一般来说，我们对二进制可以操作的最小单位就是一个bit（位）了，一个bit要么是0，要么是1。在编写 代码 的过程中，如果我们能了解一点位操作，有时可以简化 代码 、提高效率。 这一点对于 生 信 的编程同样适用。 应用一：列举k-mer 比如，在《 算 法（三）列举所有k-mer的组合》一文中，笔者曾经分享过一段 代码 ，...

### 回答1： GSEA（基因集富集分析）是一种常用的 生 物 信 息学分析方法，用于研究基因集在基因表达谱中的富集情况。下面是使用R语言进行GSEA 生 信 分析的 代码 示例： 1. 首先，需要安装和加载必要的R包，例如GSEA包和其他必要的依赖包。 install.packages("GSEA") library(GSEA) 2. 加载基因表达数据集，通常是一个包含基因表达矩阵的数据文件。假设文件名为"expression_data.txt"，其中包含基因表达矩阵和对应的样本 信 息。 expression_matrix <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE) 3. 定义基因集，可以是预定义的基因集数据库（例如MSigDB）中的基因集，也可以是自定义的基因集。 gene_sets <- c("GO_Biological_Process", "KEGG_Pathways", "Custom_Gene_Set") 4. 进行GSEA分析，使用`gsea()`函数。其中，`gene_expr_matrix`参数为基因表达矩阵，`gene_sets`参数为基因集，`class_vector`参数为样本类别 信 息向量。 gsea_results <- gsea(gene_expr_matrix = expression_matrix, gene_sets = gene_sets, class_vector = sample_classes) 5. 分析结果包括富集分数（Enrichment Score）、正负富集基因集和富集图谱等。可以通过可视化方法进一步探索和解释这些结果。 enrichment_score <- gsea_results$es positive_sets <- gsea_results$pos_sets negative_sets <- gsea_results$neg_sets gene_set_plot <- plot(gsea_results) 以上是使用R语言进行GSEA 生 信 分析的基本 代码 示例。根据具体的研究问题和分析目标，还可以进行更多的数据预处理和可视化分析。 ### 回答2： GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种 生 物 信 息学分析工具，可用于确定基因集在给定基因表达数据中的富集程度。下面是R语言中实现GSEA分析的示例 代码 。 首先，需要安装并加载GSEABase、clusterProfiler和enrichplot等相关的R包。 install.packages("GSEABase") install.packages("clusterProfiler") install.packages("enrichplot") library(GSEABase) library(clusterProfiler) library(enrichplot) 接下来，准备基因表达数据和基因集数据。假设基因表达数据保存在一个矩阵中，行表示基因，列表示样本；基因集数据保存在GMT格式文件中，每行包含一个基因集的名称、描述和基因列表。 expression_data <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE, row.names = 1) gmt_file <- system.file("extdata", "c2.cp.kegg.v7.4.symbols.gmt", package = "DOSE") gene_sets <- readGMT(gmt_file) 然后，进行GSEA分析。可以选择使用差异表达基因列表作为 输 入，或者将基因表达数据与基因集数据一起传递。以下是基于基因表达数据进行GSEA分析的示例。 gene_rank <- computeGeneRank(expression_data, method = "t.test") result <- enrichGSEA(gene_sets, gene_rank) 最后，可以使用enrichplot包中的函数绘制GSEA结果的可视化，例如绘制富集图和基因集热图。 dotplot(result, showCategory = 20) gene_heatmap(result, top = 10) 通过这些 代码 ，我们可以使用R语言实现GSEA 生 信 分析，从而确定基因集在给定基因表达数据中的富集程度，并可视化展示分析结果。 ### 回答3： GSEA (基因集富集分析) 是一种用于分析 生 物学实验数据的 生 物 信 息学工具，它可以确定在给定条件下，特定基因集中的基因与实验结果相关性的显著性。下面是一个用R语言进行GSEA 生 信 分析的 代码 示例： 1. 导入所需的R包。 library(clusterProfiler) 2. 导入基因表达数据。 expression_data <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE, sep = "\t") 3. 根据实验分组 信 息创建一个分组向量。 group <- c(rep("Group A", 3), rep("Group B", 3)) 4. 根据基因的符号名称创建一个基因符号向量。 gene_symbols <- c("Gene1", "Gene2", "Gene3", "Gene4", "Gene5", "Gene6") 5. 创建一个基因集对象。 gene_set <- list( GroupA_genes = c("Gene1", "Gene2", "Gene3"), GroupB_genes = c("Gene4", "Gene5", "Gene6") 6. 运行GSEA分析。 gsea_result <- gseGO(expression_data, geneSet = gene_set, nPerm = 1000, minGSSize = 3, maxGSSize = 500, pvalueCutoff = 0.05) 7. 查看GSEA结果。 print(gsea_result) 这段 代码 中，首先导入了clusterProfiler包，它包含了进行GSEA分析所需的函数。然后，基因表达数据被读入到一个名为expression_data的数据框中。接下来创建了一个分组向量，它指定了每个样品所属的实验组。然后，基因符号向量被创建，其中包含了基因的符号名称。根据实验组 信 息和基因符号，一个基因集对象被创建。最后，调用gseGO函数运行GSEA分析，其中包括参数，如基因集、置换次数、最小/最大基因集大小和显著性阈值。最后，打印GSEA分析的结果。