用前必读
1,使用excel存储并调整数据,然后拷贝、粘贴到输入框
2,先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入,通过后再作图
3,表头请勿使用#,<,>,%,(,)等特殊符号。默认仅支持英文字符
4,使用inkscape或者AI修改文字、字体,图例,处理截断
5,生信项目合作,提交bug、发文引用换积分,请加管理员微信(页面右下)

人工客服   基因名转换   FC,P转换   常用配色 需求及bug提交   pdf转图片
必需输入(仅支持组比较,例如3vs3)
原始表达矩阵(行是基因,列是样品,表达值可以为0,不能为空或者NA
首列是基因名,必需唯一,可以用ID合并模块预处理后再提交
样品名、组名不带特殊符号,且样品名唯一)
数据较少,直接粘贴

数据较多(上传tab分割的txt文件,文件名用英文,不能超过20M)


比较方式(有几个比较就写几行,必需带表头)
共5列:1)实验组样品,2)对照组样品,3)实验组组名,4)对照组组名,5)unpaired或者paired
1、2列样品间以英文逗号分隔,所有名字不要用特殊符号

可选输入
标准化
通过绘制box图,判断是否需要标准化,若box图很整齐则一般不用标准化



log2转化(fpkm,tpm等需要log2转化)
,加psudonumber,避免log2(0):


默认输出全部结果,请下载后使用excel筛选差异基因

此分析将消耗 1 微币

表达谱limma差异分析

简介
本模块调用limma R包进行转录组差异表达分析,可用于affymetrix, agilent microarray芯片信号强度,RNA-seq的FPKM,TPM值等
输入数据
输入为表达矩阵,行是基因,基因名不能有重复,列是样品,样品名不能有特殊符号,不能重复。表达值可以为0,但是不能为空或者NA。默认使用 Benjamini & Hochberg(False discovery rate)算法对p值进行校正。
论文例子
Linear Models for Microarray Data
示例 示例数据
输出 1,表达谱,原始信号+ normalized 信号。
2,指定比较的差异总表,请使用excel自行过滤挑选差异表达基因 3,挑选后使用本站其他模块绘图:火山图、热图等

如何引用?

建议直接写网址。4600+篇google学术,3900+篇知网学术
正式引用:Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节:Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节:We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.