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。4400+篇google学术，3700+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 Oct 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.