2025已過半，你的SCI有頭緒了嗎？時間緊、任務重？生信研究可能是你申請優畢、成功晉級的關鍵。
當前生信研究依託海量公共資料與前沿技術（單細胞、空間、多組學），遵循“計算篩選->驗證->實驗/建模”的成熟路徑快速發展。這對從業者，尤其是希望利用生信的臨床醫生，提出了掌握核心工具（如R）和資料分析能力的迫切需求。
同時，線上分析平臺（如GEO2R, CIBERSORT, Xena, Galaxy等）封裝了複雜流程，讓無程式設計基礎者也能進行主流分析。
仙桃學術，復旦大學醫學博士雪球老師強烈推薦的一款對使用者友好的線上分析平臺，可以將一些R語言中常見的分析和視覺化過程進行封裝和簡化，並以頁面線上的形式進行分析和視覺化，一站式快速解決常見統計分析和視覺化內容，並且提供線上拼圖工具，直接輸出發表級整圖。
它囊括了當下各種熱門/常見的生信分析模組，如GOKEGG分析、泛癌分析、孟德爾分析、Meta分析等等。
目前它一共有6大類模組：①基礎繪圖；②表達差異；③功能聚類；④互動網路；⑤臨床意義；⑥其他。
仙桃生信工具模組介紹
1.基礎繪圖：對上傳的資料進行一些常見分析和視覺化
2.表達差異：表達差異相關的模組
3.功能聚類：對於分子功能進行富集分析，獲得可能涉及的功能和通路情況
4.互動網路：分子相關或者互動類模組
5.臨床意義：臨床意義相關的模組，包括診斷、預後等模組內容
6.其他：未分類或者不在上述分類中的模組，比如圖片上傳
我們先來看一下工具首頁，它將各個分析模組的示例圖片放到了首頁，大家可以透過點選相應的示例圖片進入分析部分，這樣就可以精準分析出圖啦。
將滑鼠停留在示例圖片上面，還會顯示該分析的應用和特點，也方便我們進行選擇適合的分析模組。
📢接下來我們一起來操作一下吧~
例如，我們以「表達差異」–「差異視覺化」中的【雲-配對樣本】為例進行實操👇
我們點選疾病的檢索框，可以看到，仙桃學術以疾病的不同部位進行了分類整理，並且可以選擇資料過濾和格式，這樣可以方便地得到更精確的檢索結果，而且還可以增加分析的思路。
掃描下方二維碼
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假設我們選擇的疾病是“胃腺癌”，
點選“胃癌”-“胃腺癌”。這裡出現了3條結果，小編以第1條為例，點選“確認”。
首頁就顯示了我們新選擇的疾病，注意，這裡還顯示了資料過濾情況和處理方法，方便我們檢查是否用錯了資料和方法。
💡之後我們選擇分子，
這裡就很簡單了，在搜尋框中點選選擇即可。
我們可以先使用預設的，也可以自由調整間距、風格、圖注等等，還支援“儲存引數”和“重置引數”。
如果我們有自己習慣用的風格，不需要再一次次選擇更改了，使用會更加方便。
01
主要結果
02
補充結果（即結果解釋）
03
方法學
【臨床意義】、【功能聚類】、【互動網路】等其他模組的操作也是十分簡單的，大家根據提示一一進行選擇即可，小編就不一一重複操作了。
而且仙桃學術的出圖也十分美觀，可選項十分多，同時還進行了細心分類，有：類別比較、關係情況、區域性整體、資料分佈、其他。
要知道，好的論文插圖配色，更易打動編輯和審稿人！不僅是因為圖片漂亮給人以美感，還因為這會讓他們覺得作者是在很用心、很注重細節地展示資料。
小編強烈推薦大家用起來！
各種仙桃美圖一鍵生成！
類別比較：
關係情況：
區域性整體：
資料分佈：
其他：
寫在最後：
如果有人告訴你，2025年還能0實驗純生信發到一區top，你會相信嗎？
信與不信，都用文章說話吧——
IF＝8.0純生信！病理組學＋深度學習＋免疫評分，輕鬆拿下雙一區Top！
釋出期刊：npj Precision Oncology
當然，0基礎無程式設計能力者想要發到一區Top確實十分困難（希望不大
衝刺一下3-5分SCI文章還是十分有希望的~
），但藉助線上分析平臺-仙桃學術，
現在，已經有不少使用者透過仙桃學術平臺成功發表了生信SCI文章~👇
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