单细胞测序技术正在革命性地推动生命科学研究的深度与广度。然而，面对下机后的海量数据，如何跨越生物信息学的技术门槛，从复杂的测序结果中提炼出清晰的生物学洞察，是许多研究者，尤其是湿实验背景的科研人员面临的共同挑战。今天，我们为您介绍一个强大的解决方案：HiOmics在线数据分析工具。即使您毫无编程经验，也能在这里一站式、系统化地完成从质控到高级分析的完整单细胞转录组研究流程。
一、从数据到洞察：单细胞分析的必经之路与核心挑战
一次成功的单细胞测序实验，仅仅是研究工作的开始。下机产生的海量数据，必须经过一套标准且严谨的生物信息学流程进行解读与挖掘，才能转化为有价值的科学发现。
这套核心流程通常包括：
1. 质控与预处理：过滤低质量细胞与噪音，确保后续分析基于可靠数据。
2. 细胞聚类与分群：依据基因表达谱的相似性，将成千上万的单个细胞划分为具有不同特征或状态的亚群。
3. 差异表达分析：识别不同细胞亚群间或不同处理组间关键的区别基因，寻找驱动表型差异的分子线索。
4. 细胞类型注释：为每个细胞亚群“验明正身”，将其与已知的细胞类型（如T细胞、神经元、上皮细胞等）对应起来，构建有生物学意义的细胞图谱。
在完成以上标准分析之后，研究者往往希望进行更深入的探索，挖掘隐藏的生物学规律，例如：细胞通讯分析：揭示不同细胞群体之间如何通过配体-受体对进行“对话”，解析细胞微环境中的信号网络。
然而，实现这些分析通常需要熟练的编程技能（如 R/Python）与复杂的软件环境配置，这成为了许多课题组，特别是生物学、医学领域课题组深入利用单细胞数据的“拦路虎”。
二、HiOmics：为“零代码”研究者量身打造的一站式分析平台
正是洞察到这一普遍需求，HiOmics在线数据分析工具应运而生。它旨在打破技术壁垒，让每一位研究者都能将重心聚焦于生物学问题本身，而非代码调试。
HiOmics的核心优势在于：
零代码，全流程：平台将复杂的生信分析步骤封装为简洁明了的可视化模块。您只需通过鼠标点击和参数选择，即可驱动从原始数据质控，到细胞分群、注释，再到差异表达乃至细胞通讯等高级下游分析的完整流程。
一站式系统分析：无需在多个软件或平台间切换。从数据上传、流程配置、计算执行到结果可视化与下载，所有环节均在HiOmics平台内无缝衔接，极大地提升了分析效率与连贯性。
专业、可靠的结果：平台底层运行着经过优化的专业生信分析流程，确保分析结果的准确性与可靠性，助力您产出高质量的科研成果。
三、全流程功能导览：您的分析之旅清晰可见
HiOmics为您规划了清晰的分析路径，整个流程模块化，步步为营：
第一步：上传数据文件+质控分群（https://www.henbio.com/tooldetail?id=446）
上传文件：该上传文件为压缩文件形式，文件夹命名为inputFile，在inputFile下另包含有标准10X genomics分析文件的文件夹，此文件夹自行命名（如下图中的sample1、sample2、sample3文件夹），每个文件夹只对应一个样本。（如下示例所示）
设置质控分群参数：
【基因数】：根据小提琴图nFeature_RNA项，选择合适的基因数进行过滤，离群点判定为质量较差的细胞
【线粒体基因比例】：选择合适的线粒体基因比例，一般线粒体基因比例过高，则判定为质量较差的细胞（建议不超过20）
【分辨率】：分辨率越大，分群得到的群数越多（建议不超过1），默认为0.5
点击【运行】，服务器运算后输出单细胞分群cluster等结果文件，其中的Seuratproject.rds文件要用作为下一步分析的输入数据文件。
每次提交运行任务后生成记录，不会互相影响，在任务列表中可以点击任务ID查看不同分析任务的结果。
第二步：细胞类型注释
点击【细胞类型注释】→选择【单细胞转录组质控及分群】后得到的Seuratproject.rds文件→通过selfannotation人工方式或singleR自动方式两种方式对第一步的单细胞分群结果进行注释。选择人工方式需上传对应注释文件，选择自动方式需选择参考数据集→点击【运行】
运行得到的结果为细胞分群降维图和Seuratproject.rds文件，依据此文件就可以开展后面的大部分的单细胞分析了。
单细胞转录组构成比
点击【单细胞转录组构成比】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→点击【运行】
通过分析单细胞数据，揭示细胞内各种化学成分在数量上的比例和组成。
单细胞表达谱矩阵的获取
点击【单细胞表达谱矩阵的获取】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→点击【运行】
单细胞表达谱是对单个细胞进行基因表达的分析，了解每个细胞在不同时间点或条件下基因的表达水平和模式。
单细胞基因表达量密度图
点击【单细胞基因表达量密度图】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【基因文件】→点击【运行】
密度图可以展示不同基因在单细胞中的表达水平分布情况，帮助研究者快速了解哪些基因在细胞群体中表达较高或较低。
细胞通讯分析（一）
点击【细胞通讯分析（一）】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【物种模式】→点击【运行】
细胞通讯分析（二）
点击【细胞通讯分析（二）】→选择【细胞通讯分析（一）】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【作图方式】→选择【是否指定感兴趣的细胞类型】等设置→点击【运行】
设置参数
【作图方式】：可选择的作图方式有圈图、热图、层次图；
【感兴趣的细胞】：如作层次图，选择感兴趣的细胞作为自分泌信号（源）,则需输入该细胞的编号;
【是否指定感兴趣的细胞类型】：选“是”则需输入细胞的编号，否则绘制所有类型的细胞之间的细胞通讯；
【感兴趣的细胞类型的细胞的编号】：感兴趣的细胞类型的细胞的编号；
【指定的信号通路】：输入指定的信号通路；
【输出模式的数量】：多个细胞群和信号通路如何协调发挥作用；
【输入模式的数量】：输入模式显示目标细胞；
细胞通讯分析通过统计不同细胞类型中受体和配体的表达及配对情况，推断不同细胞之间的相互作用。
单细胞基因表达堆叠小提琴图
点击【单细胞基因表达堆叠小提琴图】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【感兴趣的基因】文件→选择【物种】→点击【运行】
通过在同一图表中堆叠展示多个细胞群或细胞类型的小提琴图，以比较它们之间的基因表达变化。
单细胞富集分析（KEGG）
点击【单细胞富集分析（KEGG）】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【模式物种】文件→选择【log2FC阈值】→点击【运行】
KEGG富集分析揭示单细胞生物学功能、通路和疾病关联。
单细胞富集分析（GO）
点击【单细胞富集分析（GO）】→选择【细胞类型注释】后得到的Seuratproject.rds文件→选择【模式物种】文件→选择【log2FC阈值】【主要分析过程】【多重假设检验矫正方法】→点击【运行】
GO富集分析揭示单细胞生物学功能、通路和疾病关联。
单细胞测序数据的强大潜力，不应被技术门槛所限制。HiOmics在线分析工具以其零代码、一站式、流程化的特点，致力于成为每一位生命科学研究者触手可及的得力助手。无论您是初窥门径的研究生，还是希望快速验证假设的课题负责人，都可以在这里轻松将数据背后的生物学故事娓娓道来。
立即体验HiOmics，让您的单细胞数据分析之旅，从此高效、专业且轻松！
工具链接：https://www.henbio.com/tools
操作路径：进入[云分析流程化] → [单细胞转录组分析]即可开始。
