OmicsSuite多组学大数据分析及可视化程序阶段总结

OmicsSuite v1.3.9
OmicsSuite: 定制的流程化多组学大数据分析及可视化的桌面端套件。
Note:OmicsSuite前名为BioSciTools

Github: https://github.com/omicssuite/
Website: https://omicssuite.github.io
Website (faster): https://omicssuite.onrender.com
Courses: https://space.bilibili.com/34105515

开发者1: 苗奔奔 (厦门大学在读博士)
GitHub: https://github.com/benben-miao/
开发者2: 董炜 (中山大学在读博士后)
GitHub: https://github.com/dongwei1220/

Ben-ben Miao, Wei Dong, Yi-xin Gu, Zhao-fang Han, Xuan Luo, Cai-huan Ke, Wei-wei You, OmicsSuite: a customized and pipelined suite for analysis and visualization of multi-omics big data, Horticulture Research, 2023;, uhad195, https://doi.org/10.1093/hr/uhad195.

亲爱的OmicsSuite科研者:
此文我将对OmicsSuite进行故事线回顾和阶段性进展汇报。

1. OmicsSuite原创架构与界面

1.1 设计开发技术架构

OmicsSuite内部集成Java运行时环境JRE(v11.0.11)和R运行时(v4.2.2),用户安装后无需额外配置即可正常运行。多组学分析功能是基于BioJava和R CRAN和Bioconductor社区提供的300+包开发,它包含超过3000+可调参数接口。

Figure.1.1 设计开发技术架构

1.2 交互界面设计美化

OmicsSuite为科研者提供现代化的适合生物多组学数据分析的操作界面。默认布局窗口顶部为多级菜单栏,底部为快捷访问栏,左侧为可折叠的工具箱,中间为主页包含统计花瓣图,右侧为元信息和版本更新记录面板。当启动子应用时,布局会切换到用户分析交互界面,中间为分析页面,右侧是应用详情信息包含参考文献,分析页面从上到下依次为数据部分、参数组件部分、结果部分组成。固定组件Progress、Demo、Clear、Submit是任务管理组件,分别用于显示当前运行进度、运行示例数据、清除当前任务、提交新任务新参数。其他常见组件如Themes主题, Colors颜色, Fonts字体, Figure Width图宽, Figure Height图高, 和Figure DPI图DPI属于参数规范组件。这些组件为OmicsSuite实现统一的主题和配色,并以10.00×6.18英寸(300 dpi)的形式标准化输出图像,遵循黄金分割比例。

Figure.1.2 交互界面设计美化

1.3 OmicsSuite支持多组学格式

OmicsSuite可以分析几乎所有的多组学数据,每个分类对应不同类型的专业多组学数据格式。Sequence类别中的应用程序通常需要FastA、GenBank格式的序列文件,Genomics类别中的应用程序可以读取MAF(Mutation Annotation Format)格式文件中的数据;Metabolomics类别中的应用程序用于解析液相质谱数据mzML格式文件,此外Single-Cell类别的应用程序用于分析Matrix或HDF5格式的单细胞转录组或空间转录组学数据。

Figure.1.3 OmicsSuite支持多组学格式

2. App应用分类概览

OmicsSuite包含12个类别共175个子应用程序,类别以此为:Sequence序列编辑、Statistics统计学、Algorithm算法、Genomics基因组学、Transcriptomics转录组学、Enrichment富集分析、Proteomics蛋白质组学、Metabolomics代谢组学、Clinical临床医学、Microorganism微生物学、Single Cell单细胞和表格操作。

Figure.2 App应用分类概览

2.1 序列编辑与可视化

Sequences分类中包含20个Apps,如序列GC含量统计、序列反向互补、双序列比对、多序列比对及可视化、序列编辑、氨基酸序列翻译等。

Figure.2.1 序列编辑与可视化

2.2 基础统计可视化

Statistics分类中包含16个Apps,如散点图、柱状图、折线图、饼状图、同心圆、小提琴图、箱线图、等高线、雷达图、文字云等。

Figure.2.2 基础统计可视化

2.3 算法实现可视化

Algorithm分类中包含24个Apps,如矩形热图、圈状热图、Venn图、降维分析(PCA、PCoA、tSNE、UMAP、NMDS、RDA)、聚类分析、结构方程模型等。

Figure.2.3 算法实现可视化

2.4 基因组部分程序

Genomics分类中包含21个Apps,如常规基因组可视化,线粒体与叶绿体基因组圈图,比较基因组分析中的多基因组共线性可视化,GWAS全基因组关联分析,MAF变异信息可视化等。

Figure.2.4 基因组部分程序

2.5 转录组部分程序

Transcriptomics分类中包含14个Apps,如样本相关性热图、差异表达基因火山图、基因表达趋势图、弦图、WGCNA加权基因共表达网络分析、miRNA靶基因预测、通路分析等。

Figure.2.5 转录组部分程序

2.6 蛋白质组与代谢组

Proteomics和Metabolomics分类中分别包含5和18个Apps,如蛋白质互作网络分析可视化、蛋白质群体分析、质谱mzML文件读取、代谢物离子峰、代谢物峰密度、得分PLS-DA、得分OPLS-DA分析及可视化等。

Figure.2.6 蛋白质组与代谢组

2.7 微生物多组学分析

Microbe分类中分别包含8个Apps,如三元图、OTU分类单元可视化等。

Figure.2.7 微生物多组学分析

2.8 单细胞分析流程

SingleCell分类中分别包含22个Apps,基于Seurat、Monocle2进一步开发的步骤化、流程化的单细胞分析,其中包含空间转录组分析流程。

Figure.2.8 单细胞分析流程

3. OmicsSuite版本更新

3.1 版本更新历史记录

OmicsSuite原名为BioSciTools,至今已经更新到v1.3.9,期间经过新增程序、修复Bug、美化界面、定制安装过程、修改Logo、修改程序名,一路走来终于成就了OmicsSuite,至此伴随文章发表阶段性工作暂告段落。

Figure.3.1 OmicsSuite版本更新历史

3.2 OmicsSuite新网站设计

OmicsSuite基于Vite + Vue3 + Element-plus重新设计官网,显得更加正式,并将伴随程序更新不断发布新的设计概念。

Figure.3.2 OmicsSuite新网站设计

3.3 OmicsSuite安装界面美化

OmicsSuite安装界面美化,在安装过程中展示OmicsSuite的功能介绍滑动窗口,使得安装更加便捷和有趣。

Figure.3.3 OmicsSuite安装界面美化
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