🔬 单细胞分析软件

scRNA-seq Analysis Platform · Win/Mac 桌面版
零代码操作 本地运行 一键 QC + 聚类 + 注释 Seurat / Monocle2 / CopyKAT / CellChat
单细胞分析软件主界面
📸 软件主界面 · 流程导航与使用说明

🎬 软件实操视频

从安装到细胞通讯,6 个视频快速上手

💻 MAC版本为例安装介绍
📥 数据上传与一键分析
🏷️ 细胞注释
🔬 亚群分析及UMAP可视化
📊 多样本分组比较及细胞轨迹
💬 细胞通讯

📚 参考文献

软件分析流程参考的高水平期刊文献

📖 文献一
Wu F, Fan J, He Y, et al. Single-cell profiling of tumor heterogeneity and the microenvironment in advanced non-small cell lung cancer. Nat Commun. 2021;12(1):2540.
DOI: 10.1038/s41467-021-22801-0 · PMID: 33953163
📖 文献二
Guo W, Zhou B, Bie F, et al. Single-cell RNA sequencing analysis reveals transcriptional heterogeneity of multiple primary lung cancer. Clin Transl Med. 2023;13(10):e1453.
DOI: 10.1002/ctm2.1453 · PMID: 37846760

🧬 单细胞分析一般流程

绿色步骤本软件自动完成 · 也可联系人工服务定制高级分析

📥
原始数据上传
⚙️
QC 质控过滤
软件完成
📊
降维聚类 UMAP
软件完成
🏷️
细胞类型注释
软件完成
🔬
亚群分析 / 差异基因
软件完成
🧬
富集分析
软件完成
➡️
拟时序 / 轨迹
软件完成
💬
细胞通讯
软件完成
📝
文章发表
本软件自动完成

🧬 各步骤详细说明

软件功能模块逐项介绍

1

获取原始表达矩阵

测序公司完成 Cell Ranger 比对后交付三个文件:matrix.mtx / barcodes.tsv / features.tsv,或从 GEO 数据库下载公开数据集。软件支持上传 10X 三件套、Seurat RDS 对象、H5 (HDF5) 格式。

2

一键流程:质控 · 标准化 · 降维聚类 · 细胞注释

软件自动完成

点击「⚡ 一键流程」按钮,软件自动执行:去除低质量细胞(按 nFeature / mitoPercent 阈值)→ 归一化 (LogNormalize) → 筛选高变基因 (FindVariableFeatures) → PCA 主成分分析 → UMAP / t-SNE 可视化 → 无监督 Louvain 聚类 → 自动注释 8 大细胞类型(基于 marker 评分,覆盖肺/肝/胰/通用四套 marker 库)。整个过程对中等规模数据(1-3万细胞)约需 3-8 分钟。

3

可视化与基因表达分析

软件自动完成

包括 5 种核心图表:UMAP/t-SNE 图(按聚类、细胞类型、样本分组着色);基因表达图 FeaturePlot(任意基因在降维图上的表达分布,支持子集筛选);气泡图 DotPlot(多基因×多分组的表达概览);小提琴图 Violin Plot(基因表达分布按组比较);细胞比例图(堆叠柱状图,展示各样本/条件下的细胞组成变化)。每张图右下角均有 PDF 高清下载按钮。

4

差异表达分析(DEG)

软件自动完成

支持任意亚群间两两比较 (FindMarkers) 或一对多比较 (FindAllMarkers),输出 logFC / pct.1 / pct.2 / p_val_adj 完整结果表,自动生成差异基因火山图和 Top 基因热图,可下载 CSV 用于后续分析。

5

富集分析(GO / KEGG)

软件自动完成

基于 clusterProfiler 后端,自动将差异基因 SYMBOL 转换为 EntrezID,运行 GO(BP/MF/CC 三个本体)和 KEGG 通路过表示分析,输出条形图、气泡图、富集结果表。

6

条件分组比较

软件自动完成

支持多样本(如治疗组 vs 对照组、肿瘤 vs 癌旁)的细胞组成差异分析,自动计算各亚群在不同条件下的占比变化,绘制对比柱状图与统计检验。

7

亚群再聚类(Subcluster)

软件自动完成

选定某一大类细胞(如 T 细胞、髓系细胞),软件自动重新进行高变基因筛选 + PCA + UMAP + 聚类,揭示更精细的亚型结构(如 CD4+ Naive、CD4+ Treg、CD8+ Effector 等)。

8

拟时序 / 轨迹分析(Monocle2)

软件分析

基于 Monocle2 算法,将单细胞数据转换为 cell_data_set 对象,构建 trajectory graph,指定根节点后计算 pseudotime,输出轨迹图与基因表达沿伪时间的变化。也可以联系人工服务定制运行。

9

细胞通讯分析(CellChat)

软件分析

基于 CellChat 数据库量化亚群间的配体-受体通讯强度,输出弦图(chord diagram)、网络图、信号通路气泡图,揭示组织微环境中的细胞互作模式。也可以联系人工服务定制运行。

10

整合分析 → 生物学假说 → 文章发表

结合上述所有结果(细胞图谱、差异基因、富集通路、CNV、轨迹、通讯)形成生物学假说,撰写论文。建议参考文献一(NSCLC 单细胞图谱)和文献二(多原发肺癌异质性)的分析框架。

📷 分析结果示例

软件实际生成的图表(可直接用于论文投稿)

💬 进阶分析人工服务

对于 CNV、细胞轨迹、细胞通讯等高级分析,由资深生信工程师定制运行并交付完整结果。

🧫 CNV 拷贝数变异

CopyKAT / inferCNV
肿瘤恶性细胞鉴定

➡️ 细胞轨迹分析

Monocle2 / Slingshot
分化路径与拟时序

💬 细胞通讯分析

CellChat / NicheNet
配体-受体互作

📊 WGCNA 共表达网络分析

➡️ 细胞轨迹分析(Monocle2)

💬 细胞通讯分析(CellChat)

📦 交付内容:高清图片(PDF/PNG)+ 分析报告 + 参数说明

交付周期:7 个工作日(可加急 3 天)

💰 定价:按分析项目模块化报价

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永久授权

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Windows 10 / 11 · 安装包约 601 MB · 已内置 R 运行环境

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常见问题

Q: 软件支持哪些功能?

软件支持完整分析流程:一键流程(QC + 聚类 + 注释)、UMAP / FeaturePlot / DotPlot / Violin / 比例图、差异分析、富集分析、CNV、轨迹分析、CellChat。激活后永久使用全部功能。

Q: 支持哪些数据格式?

支持 10X Cellranger 输出(matrix.mtx / barcodes.tsv / features.tsv 三件套)、RDS(Seurat 对象)、H5(HDF5 格式)。建议 Cellranger 输出,最兼容。

Q: 电脑配置要求?

Windows 10/11 与 Mac,内存建议 ≥ 16 GB,硬盘空间 ≥ 5 GB。中等规模(1-3 万细胞)流畅运行,5 万以上建议 32 GB 内存。

Q: 数据会上传到服务器吗?

不会。软件全程本地运行,仅在激活时连接服务器验证授权,分析数据始终保留在你的电脑上。

Q: 激活码可以换电脑用吗?

激活码与机器绑定,如需更换设备请联系客服重置(微信 BIOMANLAB)。

Q: 永久授权有使用期限吗?

永久授权一次购买,终身使用。激活后在软件生命周期内可免费获取所有后续更新。已导出的所有图表和 CSV 文件不会失效。

Q: 支持 Mac / Linux 吗?

已支持 Windows 10/11 与 Mac 系统。

📱 微信:BIOMANLAB 📝 小红书:26218212499