图2

需要上传数据时，点击“Upload”即可上传，这里我以网站自带的数据为例进行上传。点击“Try our example”，获取三个数据集，分别为“E-GEOD-25713、E-GEOD-59276和GSE69588”。

图3

点击“OK”即可完成上传，网站对各个数据分别进行了ID转换、注释、标准化以及可视化等多项操作。

图4

点击“Visualization”栏目下方的“view”，可以看到该数据集分析后的箱式图和主成分分析（PCA）图。

图5

在图4网页的下端，点击“Proceed”，随后在新出现的网页中选择“Next”对这三个数据集进行处理。在质量检测（quality check）页面中，可以看到这三个数据集的PCA图和密度图。

图6

点击“Proceed”继续处理，在新的网页中点击“submit”，“Proceed”。可以看到各个基因在三个数据集中的变化。

图7

点击后方的“View”，可以对基因的变化进行可视化。

图8

点击网页下方的“Proceed”,随后可以选择不同的展现方式对数据进行可视化。

图9

对单个数据集中的基因进行分析有三个，分别为“Network visual analytics、ORA Enrichment和ORA Heatmap Clustering”，下面一一为大家做介绍。

Network visual analytics

点击“Network visual analytics”，选择“GSE69558数据集”，随后点击“OK”。可以看到有多个网络图可供选择，这里我选择构建“Generic PPI”。

图10

点击“Generic PPI”，随后需要选择构建蛋白相互作用网络的数据库，这里我选择应用较多的STRING数据库。

图11

点击“ok”，随后选择“Proceed”继续处理数据，就可以获得如下图的PPI网络图。在该页面中，可以对PPI图进行各种调整，包括背景颜色、可视化图形、布局和边缘类型。

图12

ORA Enrichment

点击“ORA Enrichment”，可以获得如下图所示的ORA富集图，与PPI图类似也可以对图形进行修改。

图13

ORA Heatmap Clustering

点击“ORA Heatmap Clustering”，在数据集选择页面中点击“ok”即可获得如下图ORA热图。

图14

介绍完单个数据集中的基因分析，下面来看看多个数据集中的基因分析。主要包含5种可视化分析图，分别为“Venn Diagram、Chord Diagram、GSEA Enrichment Network、GSEA Heatmap Clustering和PCA 3D”。

Venn Diagram

点击“Venn Diagram”，“ok”,随后可以获得如下韦恩图。点击韦恩图中的任意区域，可以在左边看到交集中的基因。

图15

Chord Diagram

点击“Chord Diagram”，由于弦图在基因超过1000个时无法展示，而且需要两个数据集，因此我们选择的这三个数据集无法得出弦图。

图16

GSEA Enrichment Network

点击“GSEA Enrichment Network”，可以获得以下GSEA富集图。

图17

GSEA Heatmap Clustering

点击“GSEA Heatmap Clustering”，可以获得如下GSEA热图。

图18

PCA 3D

点击“PCA 3D”，获得如下主成分分析图。

图19

只需要你准备原始的测序数据，该在线网站可以实现一键分析，而且可以进行多种高颜值图形的可视化。各位科研同伴们，可以试试这个网站啊，保证你爱不释手。

— END—

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