如果您使用了BioLadder生信云完成了数据分析,我们期望您在文章发表时,在方法学部分提及我们。例如, “XXXX analysis was performed online in BioLadder(bioladder.cn).”
并引用我们的文章:
Yupeng Zhang, Chunyuan Yang, Jinhao Wang, Lixin Wang, Yan Zhao, Longqing Sun, Wei Sun, Yunping Zhu, Jingli Li, Songfeng Wu. 2024. BioLadder: A bioinformatic platform primarily focused on proteomic data analysis. iMeta 3: e215. https://doi.org/10.1002/imt2.215
BioLadder是北京青莲百奥生物科技有限公司自主研发的为蛋白质组学研究设计的在线数据分析平台,包括3类实验数据分析模块和4类常规数据分析模块,为客户提供一站式数据可视化分析、生物学意义挖掘服务。平台提供多款一键化生信分析流程和超实用的分析工具。
BioLadder中包含的分析模块可以分为两大类:
图: BioLadder在蛋白质组数据分析框架中的模块类别
这些分析模块可以满足蛋白质组学领域研究人员的大部分数据分析需求。
为了满足蛋白质组学研究的需求,BioLadder开发了几种蛋白质组数据可视化模块:
图: 每个新开发模块应用范畴
青莲百奥相信这些蛋白质组数据可视化模块将满足蛋白质组学研究的需求,并为研究人员提供有价值的见解,帮助使用者分析数据更easy!
为了让组学研究的用户能够以最方便、最高效的方式使用我们的在线分析平台,BioLadder对各个环节进行了精心设计,包括输入文件格式(图A)、参数设置(图B)、配色方案(图C),同时提供帮助文档、微信客服和实时工具提示,方便客户访问相关帮助信息(图D)。
图: BioLadder 中的四种方便且人性化的设计
降低使用门槛,优化数据上传方式
我们为不同类型的数据提供了转换模块(例如,长格式和宽格式之间的转换),并设计了一些模块直接支持常见的蛋白质组学格式。例如,在Venn图模块中,用户不仅可以输入常用的Venn格式数据,还可以直接输入定量矩阵数据表(通常在蛋白质组学中使用)进行分析。此外,它还可以过滤掉某些最小定量值以下的数据,这有助于消除可能由噪声引起的结果。
设置针对蛋白质组学的专门默认参数
为了满足蛋白质组学数据分析的特定要求,BioLadder基于算法、数据预处理、数据展示过程中根据蛋白质组数据的特点为一些模块建立了合适的默认参数,以尽可能减少参数调整的需求,同时为了满足用户偏好,BioLadder也选择性的在部分个性化模块中加入了易于调整的参数,使用户能够自定义他们的展示结果。
强大的配色方案,提升图片颜值
对于分析图片有颜值追求的朋友来说,不当的颜色组合可能会显著降低可视化的有效性。BioLadder融合了来自R包或ggplot2 的默认配色方案、Nature、Science和Lancet等文献或期刊中常用的优秀配色方案 ,满足各种用户需求,并允许用户根据他们的偏好快速完成颜色自定义。
全面的帮助信息,便捷的实时协助
除以上人性化设计外,BioLadder还为使用者提供了部分额外的支撑服务。
用户指南模块为用户带来了包括“网站及功能概述”“常见问题解答”“各模块详细解析”“24H微信客服咨询解答”服务
工具提示模块使用户可以随时访问有关参数设置的帮助信息,以帮助准确配置相应的参数。
例:在热图模块中,提供了四种类型工具提示:
这些工具提示使用户能够轻松获取帮助信息,并无缝地继续配置和数据分析。
北京青莲百奥生物科技有限公司是一家专注于蛋白质组学检测和分析的创新性平台企业,公司以临床需求为导向、以源头创新为核心驱动力,为蛋白质组检测以及蛋白质诊疗标志物的临床转化提供一站式的完整解决方案。公司围绕血液、外泌体、组织切片、单细胞等领域,成功打造新一代蛋白质组学技术和生信平台,平台具有全自动、微量检测、高深度覆盖、定量准确等特点,为蛋白质组学的临床应用提供切实、落地的解决方案。
国家蛋白质科学中心(北京基地)位于中关村生命科学园内,由军事医学科学院、清华大学、北京大学、中科院生物物理研究所等单位共同建设。其重点建设蛋白质组分析系统和功能蛋白质组研究系统,同时建设以生物信息学、蛋白质/抗体制备、生物资源库、模式动物等为核心的支撑系统。该中心还承担了国家科技部“中国人类蛋白质组计划(CNHPP)”研究工作。中心大楼面积近4万平米,拥有高通量、高精度的蛋白质组研究平台、蛋白质功能分析平台、生物信息学平台、转化医学平台以及实验动物中心、生物样本库等系列配套设施,形成系统完善的蛋白质研究体系,主要开展蛋白质组学、代谢组学、蛋白质功能等创新研究,已经具备世界领先的蛋白质组大数据产出能力,将为全世界提供高水平和一站式的蛋白质组分析服务。其研究成果将广泛应用和服务于疾病诊断标志物、新药创制、传染病防治、农作物改良、生物能源转化等多个领域发展。