近日，中國農(nóng)業(yè)科學院煙草研究所煙草種質(zhì)資源與生物育種創(chuàng)新團隊在多組學聯(lián)合分析軟件開發(fā)中取得新進展，相關研究成果發(fā)表在《植物通訊（Plant Communications）》（Top 5％,?IF＝9.4）。

在組學技術爆發(fā)式增長的今天，多組學數(shù)據(jù)關聯(lián)分析在功能基因組學、分子機理解析研究中扮演著越來越重要的角色。然而多組學關聯(lián)分析的技術復雜度也隨著學科發(fā)展不斷提高，科研人員尤其是從事濕實驗工作的科研工作者正面臨前所未有的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)。為降低多組學數(shù)據(jù)關聯(lián)分析涉及的軟件安裝、數(shù)據(jù)清洗、質(zhì)控、格式轉(zhuǎn)換、參數(shù)調(diào)整等技術門檻，團隊開發(fā)了EasyOmics一站式分析軟件，憑借其“零代碼可視化分析”的核心優(yōu)勢，為濕實驗室生物學家?guī)肀銛y的解決方案。

作為首個整合多組學關聯(lián)分析的桌面級應用，EasyOmics將傳統(tǒng)需要數(shù)月學習的命令行操作轉(zhuǎn)化為直觀的圖形界面。軟件內(nèi)嵌智能參數(shù)推薦系統(tǒng)，即使缺乏統(tǒng)計學背景的用戶，也能通過引導式操作完成復雜分析。軟件搭載八大核心模塊，包含數(shù)據(jù)質(zhì)控、遺傳力評估到GWAS分析、組學數(shù)據(jù)關聯(lián)分析、孟德爾隨機化、數(shù)據(jù)展示等工具，完整覆蓋組學研究全流程。研究者僅需點擊鼠標即可完成轉(zhuǎn)錄組與蛋白質(zhì)組等數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，系統(tǒng)自動生成可直接投稿的矢量圖。該平臺采用Docker容器化技術，支持Windows、macOS和Linux系統(tǒng)秒級部署。用戶無需配置復雜環(huán)境，通過預裝鏡像即可實現(xiàn)“下載即用”，較傳統(tǒng)方法節(jié)省大量的時間。目前非商業(yè)用戶可通過Docker Hub免費獲取，軟件安裝及使用說明書如下：https://hanyu-me.github.io/EasyOmics_tutorial/。

煙草所為該論文第一完成單位，煙草所與四川大學聯(lián)合培養(yǎng)碩士研究生韓雨與煙草所碩士研究生杜巧為論文共同第一作者，煙草所昝艷君研究員、蘭州大學劉建全教授為論文共同通訊作者。該研究得到國自然青年基金、國家重點研發(fā)計劃青年科學家項目、山東省泰山學者人才工程、山東省海外優(yōu)秀青年科學基金、中國農(nóng)業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程等項目的資助。