大家下午好，今天跟大家分享我们团队花费半年时间开发的 零代码可视化生信分析工具。 经过与团队几位老师的通力合作，我们的 Zero-Coding 生信分析平台 终于正式上线了！
平台地址：https://zc.bioinfosci.cn
项目缘起：解决生信分析的痛点
作为生信领域的从业者，我们深知许多科研人员在进行生物信息学分析时面临的困难：
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编程门槛高 ：传统生信分析需要掌握 R、Python 等编程语言 -
环境配置复杂 ：软件安装、依赖包管理让很多人望而却步 -
学习成本大 ：从零开始学习各种分析方法需要大量时间 -
重复劳动多 ：相似的分析流程需要反复编写代码
正是基于这些痛点，我们萌生了开发一个 零编程门槛 生信分析平台的想法。让更多的科研人员能够专注于科学问题本身，而不是被技术细节所困扰。
从想法到现实的开发之路
最开始就是看到身边很多做科研的朋友总是被生信分析的技术门槛卡住，每次想做个差异表达或者生存分析，都得先折腾半天环境配置，真的挺折磨人的。于是我们几个人就琢磨：能不能做个工具，让大家不用写代码也能做专业的生信分析？
我们基本就是在各种调研和讨论。跑了好多实验室，和不同背景的科研人员聊天，了解他们真正的需求是什么。技术方案也是推倒重来了好几次，最后才确定了现在这套架构。
后端要处理各种复杂的数据计算，前端要做得足够简单易用，还要把 18 种不同的分析方法都整合进去。
平台核心亮点
经过半年的精心打磨，我们的平台具备了以下核心特色：
零编程门槛
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全图形化操作界面 ：点击鼠标即可完成复杂分析 -
一键式分析流程 ：标准化的分析步骤，无需复杂配置 -
智能参数推荐 ：基于经验为用户推荐最优参数设置 -
无需安装软件 ：纯在线操作，随时随地开始分析
专业分析能力
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权威数据源 ：基于 TCGA 等权威数据库 -
18 种分析方法 ：覆盖差异表达、富集分析、生存分析等主流方法 -
实时结果可视化 ：分析结果即时呈现，支持多种图表格式
高效便捷
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云端计算 ：强大的服务器资源，快速完成复杂计算 -
多格式导出 ：支持多种结果导出格式，满足发表需求 -
历史任务管理 ：方便追踪和管理分析历史
功能模块一览
我们的平台目前支持以下分析类型：
基础分析
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差异表达分析 -
单基因差异表达分析
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Kaplan-Meier 生存分析 -
PFS 无进展生存期分析
富集分析
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GO 功能富集分析 -
KEGG 通路富集分析 -
GSEA 基因集富集分析
机器学习筛选基因
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基因交集分析
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单因素 Cox 回归分析 -
LASSO 回归分析 -
随机生存森林分析
高级分析
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临床特征关联分析 -
肿瘤微环境分析（ESTIMATE） -
单基因 TME 高低组分析
🖥️ 平台界面展示
来看看我们平台的真实界面，这样大家对功能会有更直观的了解：
主页面 - 简洁直观的功能导航
平台主页采用了模块化设计，把所有功能按照分析类型进行了清晰的分类。左边是功能导航栏，右边是核心功能模块，每个模块都有简单的说明，让用户一眼就能找到需要的功能。
分析结果页面 - 专业的数据可视化
临床特征关联分析结果
这是临床特征关联分析的结果页面，可以看到系统自动生成了专业的箱线图，还包含了统计学检验结果。所有的图表都可以下载为高清 PDF 格式，直接用于论文发表。
生存分析结果
这是 KM 生存分析的经典曲线图，包含了完整的统计信息和生存表格。颜色搭配也是按照学术发表标准来设计的。
单因素 Cox 回归分析
单因素 Cox 回归的森林图结果，清楚地展示了每个基因的风险比和置信区间。这种专业级的图表以前需要写不少代码才能实现。
随机生存森林分析
机器学习算法的变量重要性排序图，这种高级分析在传统方法中需要很强的编程基础，现在点几下鼠标就搞定了。
富集分析结果
GO 富集分析的经典气泡图展示，清楚地显示了富集到的生物学过程、分子功能和细胞组分。气泡大小代表基因数量，颜色深浅表示统计显著性，这种可视化方式让复杂的功能注释结果变得一目了然。
这是 GO 富集分析的参数设置页面，可以看到平台提供了直观的操作界面。用户只需要上传基因列表，选择合适的参数，系统就会自动完成复杂的富集分析计算。
登录界面 - 简约优雅的用户体验
平台的登录界面采用了现代化的渐变背景设计，简洁而专业。注册后即可获得 50 积分免费体验，让用户能够快速上手各种分析功能。
后续功能
这只是我们的第一步！接下来我们计划推出：
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通用 bulk 转录组分析模块 ：支持用户上传自己的数据进行分析 -
单细胞分析模块 ：紧跟前沿技术，提供单细胞数据分析能力
立即体验
如果你也在为生信分析的技术门槛而烦恼，不妨来体验一下我们的平台：
平台地址 ：https://zc.bioinfosci.cn
使用流程 ：
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注册账号 -
选择分析类型 -
设置分析参数 -
一键开始分析 -
下载结果
想了解更多平台功能和使用技巧，欢迎关注我们的后续文章。如需技术交流或合作，可联系微信：bioinfosci