热图
上传基因表达文件(支持csv、txt、xls、xlsx)
上传实验分组信息文件(支持csv、txt、xls、xlsx,可选)
使用说明
使用说明
GraphBio包含了众多流行的组学数据可视化功能模块，旨在以一种简单高效的方式帮助科研人员快速完成数据可视化和数据探索。GraphBio每个功能模块都遵循了相同的设计模式，便于用户快速使用新的功能模块。 这里，我们以热图绘制为例来说明GraphBio的使用方法。 首先，我们在GraphBio左侧栏点击【热图】模块，然后便可看到画图区域和右侧的参数设置面板。
在上传文件之前，我们需要在右侧参数面板栏点击【查看示例文件】，得到需要上传文件的内容格式。
从参考示例文件可以看出，待上传文件需要是一个基因表达矩阵（当然其实只要是这样格式的一个数值矩阵即可，并不限制于基因），行为基因，列为样本，然后我们可以用Excel来准备作图数据。
文件另存为csv格式（不是csv UTF8）, 制表符分隔txt，xls，xlsx格式亦可。然后将csv文件上传至GraphBio，一旦上传完成，便会自动生成图片。
此外，我们可以对样本增加注释条，这时需准备一个样本注释文件，注意样本的行顺序需与表达文件列顺序保持一致，如下，我们给出了样本所属组信息：
同样，另存为csv格式，然后上传GraphBio，即可在图形上方增加注释条。
最后，用户可根据需要对图形进行一些自定义调整，比如颜色，标签，聚类方法等，做好后，可以通过点击【下载图片】按钮获得需要的图片格式。
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广州数智生物科技有限责任公司
前往公司官网数智生物是由多位毕业于中山大学的资深生物信息博士成立的一家专注于基因大数据分析和管理的专业生物信息公司。 团队在基因测序数据分析领域积累了十分丰富的实践经验， 对WGS、RNA-seq、CHIP-seq、ATAC-seq、HIC、HICHIP、m6A-seq、scRNA-seq等组学数据有着深刻的理解。 团队成员均来自一线科研团队， 科研成果曾在Nature、Nature Cell Biology、European Urology、Cell Reports等著名杂志上发表。 随着生命科学研究步入基因大数据时代，科研人员面临数据处理和分析难的痛点，我们旨在为广大生物医学研究人员提供高质量的软件工具以及整体的基因组学数据分析解决方案，加速生命科学发现与转化应用。
GraphBio
GraphBio是一款针对基因组学数据可视化的软件，它将提供易用、创新的可视化应用，帮助研究人员更加直观地从数据中获取新的科学洞察。我们在视频号上分享了许多关于GraphBio使用的具体案例，欢迎大家关注。 除了GraphBio外，我们也基于当前的云计算架构， 打造了基因大数据管理和分析云平台CellHub（http://www.graphcell1.com/），已部署了超过150个生信工具或pipeline，使得大规模并行分析在有限的预算内成为可能。目前，该系统主要为我们内部使用，暂不向个人开放，如果是公司或实验室为单位，感兴趣可以洽谈。我们也正在计划将CellHub源代码（包括所有的生信分析流程）进行开源，希望在云时代大幅提升科学研究的效率。如果您在使用GraphBio中遇到问题，请使用英语通过github提问，https://github.com/databio2022/GraphBio并附上作图文件。
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常见问题
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1. 引用请用，Zhao T and Wang Z (2022), GraphBio: A shiny web app to easily perform popular visualization analysis for omics data. Front. Genet. 13:957317.doi: 10.3389/fgene.2022.957317
2. 画图数据请按照示例文件格式准备即可，上传即自动生成图，一般不会有任何问题，若出现问题(Error,An error has occured. Check your logs or contact the app author for clarification)，基本99%是文件内容存在问题。若仔细检查无法排除问题，请使用英语通过github提问，https://github.com/databio2022/GraphBio并附上作图文件。
3. GraphBio所有应用均有使用教程，已发布在我们的视频号上。请点击左侧栏【联系我们】，关注我们【视频号】，获取最新数据可视化内容。
4. 上传文件为csv格式时，在excel另存为时，不要保存为csv UTF-8格式，同时文件内容中不应有逗号。
5. 作火山图时，不需要预先对基因进行过滤，应该使用所有差异的基因（包括了不显著的那些），否则会报错
6. 示例文件仅展示上传文件所需格式，所以只显示了部分作图数据，并不是生成示例图的全部数据，完整数据和代码已在github上开源https://github.com/databio2022/GraphBio。
7. 若需要对下载图中的文字和颜色进行修改，可通过Adobe Illustrator或Adobe Acrobat软件进行编辑。
8. 文件内容不能有非数值符，如NaN，如有NaN一类的值，可将其用0替换。
9. 第一列基因名字不能有重复。
10. 单个上传文件大小不能超过5MB。
11. 绘制四象限图时，应首先检查4个象限中是否有数据点，如果数据本身，在四象限上有数据缺失，会报错误。检查方法可以是上传后，如提示error，可以修改右边参数栏的倍数至0，看能否正确显示，如果不能，即说明数据本身象限缺失。