BI可视化系统在生物信息学中扮演着至关重要的角色，它能够将复杂的基因组、转录组以及多组学数据转化为易于理解的图表和图形，从而帮助研究人员更好地理解生物学现象。这些系统涵盖了在线云平台、桌面软件以及开源库，为数据分析和展示提供了强大的支持，并促进了生物医学研究的进展。

一、常见的在线可视化平台

在线可视化平台以其便捷性和易用性，成为了生物信息学研究者的常用工具。这些平台通常提供图形用户界面（GUI），支持无代码或低代码操作，使得即使没有编程背景的用户也能快速分析数据并生成高质量的出版级图表。

• 百迈客云：这是一个集分析流程和数据库于一体的综合系统，提供了包括热图、韦恩图、箱线图等多种绘图功能，覆盖了质控、序列分析、组装等100多种工具。此外，百迈客云还包含975个物种的基因组数据库，并与PubMed文献同步，为研究者提供了全面的信息资源。
• Hiplot：Hiplot 是一款基于 GUI 的多维生物医学数据挖掘工具，旨在帮助没有编程背景的用户进行复杂的数据可视化。它已被发表在 Briefings in Bioinformatics 上，证明了其在生物信息学领域的价值和影响力。Hiplot官网
• 微生信：微生信平台提供了在线绘制200多种科研图表的功能，包括火山图、Circos图、生存曲线和染色体图等，而且无需编写任何代码，极大地简化了数据可视化的过程。
• 派森诺基因云：该平台专注于生物大数据分析，包含了云图汇（近百款可视化工具）和 QIIME2 微生物多样性分析模块，能够满足研究者在微生物组学研究中的各种需求。
• ImageGP：作为一个专业的生物/化学数据平台，ImageGP 支持火山图、功能富集图、微生物组分析等多种可视化方法，并提供了26个参数的定制化选项，使得用户可以根据自己的具体需求进行调整。
• OmicsSuite：OmicsSuite 是一款本地化的多组学分析与可视化工具，支持大数据管道化处理，能够高效地处理和分析各种组学数据。
• BioStudio：BioStudio 旨在通过一体化平台简化生物信息学的工作流程，它提供了预编译的软件包库，方便用户快速部署和使用。

二、开源与桌面工具

除了在线平台之外，开源和桌面工具也是 BI可视化系统中不可或缺的一部分。这些工具通常具有更高的灵活性和可定制性，适合有一定编程基础和特定分析需求的研究者。

• FineReport/FineVis：帆软公司提供的企业级工具，支持大规模数据的实时交互和报表设计，适用于需要处理大量数据的生物信息学研究。
• Cytoscape：Cytoscape 是一款开源的网络可视化工具，主要用于蛋白质交互、基因调控网络等复杂网络的分析和可视化。它支持插件扩展，可以根据用户的需求进行定制。
• IGV：IGV（Integrative Genomics Viewer）是一款高性能的基因组浏览器，支持 BAM/VCF 等格式的数据，可以快速查看基因组变异和表达情况。
• Circos：Circos 是一种圆形布局的可视化工具，常用于展示基因组变异和表达数据，能够清晰地展示不同基因组区域之间的关系。
• ggplot2：ggplot2 是 R 语言中的一个统计图形包，提供了丰富的绘图函数和灵活的定制选项，可以用于生成各种高质量的统计图表。
• Gephi/Plotly：Gephi 是一款用于网络探索的工具，而 Plotly 则是一个交互式的 Python 图形库，两者都可以用于创建动态、交互式的网络可视化。
• Geneious Prime：Geneious Prime 是一款二代测序分析软件，提供了分子克隆和基因组可视化的功能，方便用户进行基因组编辑和分析。 Geneious Prime官网

三、九数云BI在生物信息数据分析中的应用

九数云BI作为一款SAAS BI工具，在高成长型企业中备受欢迎。虽然它并非专为生物信息学设计，但其强大的数据处理和可视化能力，同样可以应用于生物信息数据的分析和展示，为科研人员提供更高效、更便捷的数据洞察手段。九数云BI通过连接各种数据源，对生物信息数据进行清洗、转换和整合，最终以直观的图表形式呈现结果，帮助研究人员发现隐藏在数据中的规律和趋势。

• 灵活的数据连接能力：九数云BI可以连接多种数据源，包括Excel、CSV、数据库等，方便用户导入各种类型的生物信息数据。
• 强大的数据处理功能：九数云BI提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、数据转换、数据聚合等，可以帮助用户对生物信息数据进行预处理，为后续分析打下基础。
• 丰富的可视化图表：九数云BI内置了多种可视化图表，如柱状图、折线图、散点图、热力图等，用户可以根据数据的特点选择合适的图表类型，清晰地展示生物信息数据的分布和变化趋势。
• 交互式分析：九数云BI支持交互式分析，用户可以通过筛选、钻取、联动等操作，深入挖掘生物信息数据，发现潜在的关联和规律。

总结

BI可视化系统是生物信息学研究中不可或缺的工具。从在线平台如Hiplot到桌面工具如Cytoscape，各种工具和服务为不同需求的研究者提供了多样化的选择。选择合适的工具取决于具体的研究目的、数据类型和用户的编程技能。未来，随着云计算和多模态数据整合的发展，生物信息可视化将朝着更实时、更全面的方向发展。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。