话不多说，直接上图~
仙桃学术工具可以让你轻松摆脱R语言的束缚，只需要鼠标点一点，轻轻松松就能获取到想要的图表，还不用纹尽脑汁想配色，用主流数据库的数据还省去了数据清洗的工作量。
课程大纲：
1.什么是生信研究?
2.生信研究的参数结构
3.生信发文现状
4.生信发文流程
5.如何判断疾病能不能做生信分析
6.课题设计
7.生信研究的套路
8.数据库和工具介绍
9.单基因肿瘤/非肿瘤/临床预测模型等套路实操复现
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仙桃学术工具能做哪些图？
仙桃学术工具不仅功能丰富，而且操作简便，能极大地提升生信发文效率。通过仙桃学术工具，科研人员可以轻松制作各种类型的图表，包括但不限于热图、火山图、PCA图、箱线图等。
仙桃学术工具能做表达差异分析
仙桃学术工具能做功能聚类分析
仙桃学术工具能做交互网络分析：
仙桃学术工具能做临床意义分析：
实操演示零代码复现生信图表
课程讲师会以一篇2023年11月发表在Frontiers in lmmunologyI期刊IF=5.7的生信文章为例，介绍文章思路，零代码复现图表。
套路：非肿瘤
数据来源：GSE57178，GSE72540数据集
在GEO数据库中下载GSE57178数据集的表达矩阵。
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新建一个excel命名为【GSE57178】，提取出表达矩阵。
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在GEO数据库中通过GEO2R获取探针的Symbol ID。
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新建一个excel命名为【ID1】，提取出“ID”列和“Gene.symbol”列。
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对【GSE57178】按第一列“ID_REF”升序进行排序，对【ID1】也按第一列“ID”升序进行排序，然后将【ID1】中“Gene.symbol”列替换【GSE57178】中“ID_REF”列，完成探针合并。将列名“Gene.symbol”改成“Symbol”，并另存为一个excel命名为【exp1_pre】。
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进入仙桃网站（https://www.xiantaozi.com/），选择【生信工具】，在左侧的【其他】中选择我们需要用到的【缺失值过滤】。
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上传【exp1_pre】，点击【验证】。“过滤类型”选择“过滤掉特定缺失及以上个数”，“特定个数”填“1”，然后点击【确认】。
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点击【数据缺失值过滤结果.csv】下载过滤结果。
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然后进入仙桃网站（https://www.xiantaozi.com/），选择【生信工具】，在左侧的【其他】中选择我们需要用到的【数据去重】。
仙桃学术工具有哪些亮点？
亮点一：超全的生信分析模块
基础绘图，差异表达，富集分析，互作网络，临床意义5大功能类型，22个常规分析模块已全部上线，满足几平所有TCGA数据库常规分析要求。GEO数据库数据清洗及最新生信分析套路模块未来持续更新。
亮点二：作图参数调整灵活
仙桃学术工具具备根据上传数据自动匹配统计分析方法，图片风格等参数功能，同时提供多种个性化参数调节功能包含统计分析方法、图片配色，字体，文本内容。
亮点三：发表级别图片一键输出
TCGA数据已全部清洗到服务器，支持随时调用，常规分析绘图速度极快，可实现几秒内快速出图，同时所有工具分析结果支持在线拼图直接输出发表级别图片。
写在最后:
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