背景单细胞RNA测序已成为揭示生物系统内细胞异质性的重要技术。随着高通量测序技术的持续发展相关研究产生了海量复杂数据给研究者的高效数据处理与分析带来巨大挑战。jih003sjtu.edu.cndushiyunimte.ac.cn#数据分析平台 #网页工具 #机器学习 #单细胞RNA测序研究方法平台实现图1 分析流程用户提交的数据历经3个关键分析阶段数据处理、细胞类型鉴定和下游分析。上述流程得到的可视化结果展示于平台前端页面。图2 系统概览SCSEQ主要由4大核心组件构成。视图层负责用户交互控制层接收视图层的数据与参数并传递至计算层执行算法或功能数据层存储所有相关数据与任务记录。结果与讨论为解决该问题本研究开发了交互式网页版生物信息学分析平台SCSEQ。该平台可让无编程基础的用户便捷地处理与分析测序数据。SCSEQ提供涵盖数据预处理、归一化、聚类、降维、差异表达分析、细胞类型鉴定及下游分析的完整工作流下游分析包括基因富集分析、转录因子分析、细胞间通讯分析、拷贝数变异检测、轨迹推断和泛癌分析。平台支持不同工作流间的信息传递兼容多种输入格式可生成图表与表格形式的输出结果。作为一款易用型平台SCSEQ通过详尽的参数设置与动态交互优化用户体验支持用户精准调控研究流程、自定义结果图表同时平台配备完整的使用手册辅助用户完成参数配置与工作流运行。SCSEQ与现有平台的基准测试表1 SCSEQ与现有学术网页版单细胞分析平台的功能对比分析✓和✗分别表示该网页服务器是否支持对应功能。SCSEQ的优势图3 任务信息对话框该页面展示当前项目下的任务信息并基于注释方法构建树形视图。数据分析图4 基础分析与细胞注释A细胞筛选前后对比图B聚类结果可视化CCellTypist注释结果及细胞占比图D标记基因表格与点图可视化单个基因在所有细胞群中的表达分布。图5 高级分析AB细胞的基因本体GO富集结果B基于CellChatDB的细胞间通讯分析C基于InferCNV的拷贝数变异分析D细胞及基因表达沿发育轨迹的动态变化。图6 转录因子分析A调控子活性在注释细胞类型中的点图B细胞群间平均调控子活性热图CIRF7调控子活性的UMAP可视化DIRF7调控子活性在不同细胞类型中的小提琴图。图7 泛癌分析A泛癌箱线图BCpG甲基化热图C基因-免疫浸润相关性热图D泛癌单因素Cox回归森林图E泛癌Kaplan-Meier生存分析。结论SCSEQ为单细胞转录组测序数据分析提供了直观便捷的解决方案。该平台已在真实数据上完成全流程分析结果可靠具备实际应用价值。访问与开源在线平台https://scseq.com.cn/开源地址https://github.com/knight-spc/SCSEQ要点SCSEQ为单细胞转录组数据分析提供无代码分析流程可实现从原始数据到发表级可视化结果的全流程处理。高度集成的系统支持灵活的参数微调与实时交互式可视化保障下游数据分析的可靠性。支持基于用户数据集训练模型完成细胞类型注释。基于检索增强生成RAG技术的大语言模型可优化细胞类型注释效果。详细总结思维导图与同类平台功能对比参考Gigascience. 2026 Jan 21:15:giag029. doi: 10.1093/gigascience/giag029.SCSEQ: A web tool for analyzing single-cell RNA-seq data260121SCSEQ.pdf注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。