Qlucore Omics Explorer是用于探索和分析Omics和NGS生物数据的功能强大的软件的名称060562。借助该软件，您无需生物学家即可查看和分析数据。除了NGS，它还支持与蛋白质组学，代谢组学，DNA甲基化，基因表达和miRNA相关的数据，以及许多其他数据集。该软件的另一个功能是能够使用各种可变参数来绘制形状，使您能够浏览和绘制数据中任何需要的更改。该软件的其他功能是使用工具和统计分析，例如ANOVA和与R软件的协调。借助内置向导，可以很容易地在此程序中导入数据，并且其中包含用于删除其他变量的过滤器。而且，多个分类器（例如Tree和个人分类器）使对数据进行分类变得更加容易。此外，借助预建工具可以实现数据标准化。通常，此软件非常适合捕获，探索，分析和共享生物数据。
功能特色
1、可视化
可视化在Qlucore Omics Explorer中至关重要。通过将即时可视化与强大的统计信息和灵活的选择方法结合起来，您将能够立即看到结果。基本模块支持许多不同的绘图类型，可以根据需要和偏好进行广泛配置：样本和可变3D PCA图，比赛地图的层次聚类，t-SNE图，样本和可变散点图以及火山图，Talus和Scree图进行维数估计，箱形图，条形图和直方图，用于生存分析的线，Kaplan-Meier图和维恩图。
该NGS模块增加了一个动态的，灵活和快速的基因组浏览器套件地块。它还包括一个在Circle图中具有可视化效果的Gene Fusion Workbecnh。您可以与一个或多个数据集中的任意数量的活动图进行交互工作。对选择和/或过滤器进行任何更改时，结果将立即显示在所有打开的图中。这样可以更轻松地同时显示数据的多个方面，可以通过使用颜色，符号，标签和网络来增强绘图。
2、探索
即时探索是Qlucore Omics Explorer的关键功能之一。作为用户，您可以决定自己的工作流程和起点。您处于控制之中，可以根据自己的特定需求进行探索。为了获得新的结果并支持最前沿的研究，Qlucore Omics Explorer将数据探索的控制权交给了用户-YOU。
为了增强结果，支持许多功能：
丰富的着色选项。数据可以根据临床信息以及表达水平，p值和q值进行着色。选择。处理数据的不同部分。例如，通过使用集成的GO浏览器。在快速的Genome浏览器中浏览NGS数据，该浏览器支持对各种实体进行动态过滤。使用任何或多个统计过滤器，例如方差过滤。通过称为投影得分的独特Qlucore功能确定方差截止。使用k均值聚类，PCA和层次聚类来生成假设和挖掘数据。使用同步图。从不同角度查看数据。处理多个数据集将您自己的结果与在GEO发布的数据进行比较。
3、分析
强大的统计数据和即时可视化的结合产生令人兴奋的结果。对于RNA-seq数据，将表达水平的统计过滤与基因组实体的过滤结合起来可以进行重点分析。基石之一是可以使用灵活且易于使用的统计框架来分析数据。用户可以选择以下统计方法：两组比较（t检验），多组比较（F检验）（ANOVA），线性回归，二次回归，等级回归，除上述方法外，还支持按倍数变化和差异过滤。
集成了R的Open API，并开放使用多种其他统计方法。该程序附带了一系列测试，示例包括Limma和Mann Whitney。内置的统计框架（一般的线性统计模型）支持消除因素的处理，这意味着您可以删除批次效应，使用配对数据甚至更复杂的实验设置。模板是用于在程序中编写工作流程脚本的功能。您可以使用内置模板作为标准分析的快速入门，也可以编写自己的模板来简化重复的任务。模板也是将程序集成到工具链中的工具。集成的统计方法（例如危险比计算）以及Kaplan-Meier图的可视化支持了生存分析。借助NGS模块和NGS过滤器，可以使用更多选项。选择要在基因组浏览器中分析的基因组区域，动态选择区域是否应受阅读覆盖率，特定区域或是否存在变异的限制。
通过多种方式支持集群。在半监督模式下使用PCA或t-SNE进行投影得分和方差过滤，或者在非监督模式下使用kmeans++。通过构建分类器和分类机器学习功能，可以选择基于支持向量机（SVM），随机树（RT）和kNN等模型轻松构建分类器，还可以对新样本进行分类。要比较和增强您的发现，请使用集成的GSEA工作台，该工作台仅需单击几下鼠标即可设置。它不会变得容易。通过将正确的注释与统计方法，数据选择工具和消除因素功能相结合，可以分析非常广泛的不同实验设计。
Qlucore Omics Explorer还支持使用以下分析：层次聚类，等值图，“状态”面板将连续准确地显示已应用于数据的计算。
4、分享
结果共享是关键。使用Qlucore Omics Explorer，您可以通过多种不同方式共享结果。使用Qlucore Omics Explorer，您可以通过多种不同方式共享结果。导出图像导出变量列表，数据导出，导出视频，导出PCA组件，协方差矩阵等。pdf报告选项将具有所有截止点，选择和部分的数据集中的所有图导出到一个pdf文件中。该文件甚至将包含参考方法列表。独特的全局日志和还原功能不仅使您能够跟踪已完成的工作，而且还可以存储已执行的每个分析步骤的信息。还原日志点后，所有内容都会还原：使用的数据集将被加载，所有图都将重新生成，过滤器和数据选择的所有设置也将被还原。换句话说，您可以从上次中断的地方开始。模板是共享工作流程的选项。一个日志点将共享该程序的快照，而模板将共享一组操作。
软件优势
1、通过结合可视化和直观的过滤器来分析和探索数据集。
2、使用广泛的内置测试（例如ANOVA）以及通过R的开放接口进行统计分析。使用错误的发现率（q值），倍数变化和p值生成结果。
3、使用易于使用的向导导入数据和临床注释。
4、预过滤以删除不需要的变量。
5、执行分层聚类并生成动态热图图。
6、在基因组浏览器和PCA图中以同步视图分析RNA序列数据。使用t-SNE图分析单细胞RNA-seq数据。
7、使用散点图，箱形图，维恩，火山和线图的任意组合微调并生成结果。
8、立即创建大型数据集的主成分分析PCA图，并使用Qlucore独特的功能Projection Score确认信息内容。
9、用距骨图和Scree图估算尺寸。
10、使用基于K-means ++聚类和轮廓值的无监督聚类。
11、使用以下几种方法中的任何一种：层次聚类，PCA，聚类，ISOMAP和/或用于可视数据浏览的图。
12、建立分类器并对新样本进行分类。
13、使用GSEA在公共可用基因集（例如途径等）的背景下进行功能分析。
14、从Gene Expression Omnibus（GEO）下载数据，将您自己的结果与已发表的材料进行比较。
15、删除不需要的依赖项，例如工件和异常值。管理批处理效果。
16、受益于ThermoFisher（Affymetrix）基因表达微阵列和安捷伦miRNA和mRNA数据简化的工作流程，并直接导入带有RNA-seq数据的比对BAM文件以进行数字基因表达分析。
17、执行和使用模板，以更快，更轻松地启动重复性任务，并与工具链集成。强大的全局日志和还原功能可跟踪您的工作。
本页收录的具体版本如下：
Qlucore Omics Explorer 3.8.17 x64 完美授权
