SRPlot

📍 平台介绍

SRPlot（Single-cell RNA-seq Plot）是由中国生物信息学社区开发者维护的开源Web工具，网址为 https://www.bioinformatics.com.cn/srplot。该平台无需安装本地软件或编程环境，用户上传表达矩阵与元数据后，即可在浏览器中一键生成多种标准单细胞分析图表。其界面简洁，全程中文操作，主要面向缺乏R/Python编程经验但需开展基础单细胞数据可视化的科研人员，如临床医学研究者、基础生物学实验室成员等。

⚙️ 核心功能

SRPlot 提供以下核心可视化能力：

• UMAP/t-SNE降维散点图：支持按细胞类型、样本分组、基因表达水平等多维度着色
• 热图（Heatmap）：基于聚类结果展示差异表达基因的表达模式
• 小提琴图（Violin Plot）：比较指定基因在不同细胞群中的表达分布
• 点图（Dot Plot）：同时呈现基因表达强度（点大小）与检测率（点颜色）
• 气泡图（Bubble Plot）：展示多个基因在多个细胞群中的相对表达趋势
• 支持上传自定义注释文件（CSV/TSV格式），兼容10x Genomics、Seurat导出的标准输入格式

✨ 平台特色

SRPlot 的设计强调实用性与可复现性。所有图表均基于R语言ggplot2及Seurat生态常用绘图函数渲染，输出SVG/PNG格式图像，支持高分辨率出版级导出；参数设置透明（如UMAP的n_neighbors、min_dist等可调），并提供默认推荐值；每个分析任务生成唯一URL链接，便于结果分享与协作复现。值得注意的是，SRPlot不执行原始数据质控或聚类计算，仅对用户已预处理的数据进行可视化——这一定位使其区别于Seurat或Scanpy等全流程分析框架，更接近‘可视化前端’角色。据官网说明及GitHub仓库（https://github.com/Bioinformatics-Community/SRPlot）显示，项目持续更新，最新版本v2.3于2023年10月发布。

👥 适合谁用

SRPlot 特别适合三类用户：（1）刚接触单细胞分析的研究生，需快速验证聚类结果或制作论文初稿图表；（2）临床科室研究人员，拥有经合作方处理好的表达矩阵，需独立完成图表绘制以支持课题申报或论文修改；（3）教学场景中作为生物信息学可视化原理的演示工具。对于需深度定制分析流程或处理超大规模数据（>10万细胞）的用户，仍建议结合R/Python本地环境使用。

📝 总结

SRPlot 是一个轻量、专注、易用的单细胞可视化在线平台，填补了‘预处理完成→图表产出’环节的工具空白。它不替代专业分析流程，但显著降低了可视化门槛。其开源属性、中文界面与社区维护背景，使其成为国内生物医学研究者值得纳入日常工作流的实用工具之一。使用时需注意：输入数据应已完成标准化、批次校正与细胞聚类等前置步骤；所有上传数据仅在浏览器端临时处理，不上传至服务器，保障原始数据隐私安全。