1. 新增韦恩图第二版（相比于第一版，此版韦恩图主要以花瓣形式展现数据，尤其是画4组和5组数据的时候，以求满足不同用户的不同需求，但此版不建议画多于7组的数据，如果比较的组数过多，可以考虑使用第一版或者交集图（Upset Plot）模块）：

 


 

 

2. 新增第二种极坐标Bar图模块（此版形式上类似于南丁格尔玫瑰图，参考https://mp.weixin.qq.com/s/fDVL_YGm0ciYimGfRO6M6A，主要以环状柱状图形式由小到大展示数据的变化）：

 

 

 

3. 优化OPLS-DA模块（新增控制是否用点来显示，改变点的形状以及对应颜色的参数）：

 


 

4. 优化UniProt ID号转换模块（解决ID号类型显示错误的问题，方便用户查看学习。）：

 


 

5. 优化OPLS-DA模块（下载结果后保留第一列信息，方便用户查看）：

 

 


6. 优化motifeR模块（修复对修饰肽段不进行对齐（pre-aligned）时的报错问题）：

 


 

7. 优化画火山图模块（增加修改点的类型和点的大小参数，方便用户调整）：

 

想要更多了解悟空云的，也可以参考我们的往期推文：

1. 悟空云数据分析交流_第一期

2. 悟空云数据分析交流第二期之组缺失值填充NAGuideR工具

3. 悟空云数据分析交流第三期 之假设检验

4. 悟空云4周年，Nucleic Acids Research发表NAguideR缺失值填充评价工具
5. 悟空云数据分析交流第四期 之主成分分析


目前基于悟空平台开发的分析工具已发表以下文章：

NAguideR模块：

(2020) Shisheng Wang , Wenxue Li, Liqiang Hu, Jingqiu Cheng, Hao Yang, Yansheng Liu, NAguideR: performing and prioritizing missing value imputations for consistent bottom-up proteomic analyses, Nucleic Acids Research, gkaa498. (IF: 11). 

motifeR模块：

(2019) Shisheng Wang , Yue Cai, Jingqiu Cheng, Wenxue Li, Yansheng Liu and Hao Yang. motifeR: An Integrated Web Software for Identification and Visualization of Protein Post‐Translational Modification Motifs. Proteomics: 201900245. (IF: 3). 

pseudoQC模块：

(2019) Shisheng Wang and Hao Yang. pseudoQC: A Regression‐Based Simulation Software for Correction and Normalization of Complex Metabolomics and Proteomics Datasets. Proteomics: 1900264. (IF: 3). 

MetaboGroupS模块：

(2018) Shisheng Wang , ..., and Meng Gong. MetaboGroupS: A Group Entropy-Based Web Platform for Evaluating Normalization Methods in Blood Metabolomics Data from Maintenance Hemodialysis Patients. Anal Chem 90, 11124-11130. (IF: 6). 

MixProTool模块：

(2018) Shisheng Wang , ..., and Hao Yang. MixProTool: A Powerful and Comprehensive Web Tool for Analyzing and Visualizing Multigroup Proteomics Data. Journal of computational biology : a journal of computational molecular cell biology 25, 1123-1127. (IF: 1). 
同时悟空平台整合上百个分析模块，包括且远不止以下功能

而围绕上游质谱数据解析和下游组学应用，我们近期也发表了多篇文章：
(2020)Yi Yang, ..., and Liang Qiao In silico spectral libraries by deep learning facilitate data-independent acquisition proteomics. Nature Communications
https://doi.org/10.1038/s41467-019-13866-z (IF:13) 
(2020）Shuping Long, ..., Liang Qiao Metaproteomics characterizes human gut microbiome function in colorectal cancer. npj Biofilms and Microbiomes 
https://doi.org/10.1038/s41522-020-0123-4  (IF: 18)
(2020) Rutan Zhang, ..., Liang Qiao Proteomic and Metabolic Elucidation of Solar-Powered Biomanufacturing by Bio-Abiotic Hybrid System. 
https://doi.org/10.1016/j.chempr.2019.11.002 (IF:5)

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