单细胞测序显然是近几年生物和医学相关研究的重要技术。与所有测序类研究相似，数据分析的质量极大影响着研究效果。然而，R语言很好用，但是学习起来却不容易。因此，在单细胞测序数据兴起的时代，我们可以利用Granatum等在线分析工具，使数据分析变得更加方便。
- Granatum平台是什么？
Granatum是一个基于Web的开源平台（点此进）。由夏威夷大学癌症中心等研究团队开发，相关学术论文发表在 Genomic Medicine杂志，该篇文章的引用数已达33。该平台可用于单细胞的数据分析和可视化。它具有易于使用、功能强大和高度可定制化等优点，支持各种单细胞RNA测序和蛋白质组学数据的分析。
Granatum提供了多种预处理和数据分析工具，包括基因差异表达分析、细胞类型识别、单细胞转录因子分析、单细胞基因调控网络分析等。此外，Granatum还提供了丰富的可视化工具，可以帮助用户更好地理解和展示单细胞数据的复杂性。Granatum平台的开源代码和文档都可在其官方网站上找到。
该平台界面干净清爽，一目了然，各个数据分析步骤都已列出，包含以下9个模块：上传数据、去除批次效应、去除细胞异常值、标准化表达水平、筛选基因、聚类细胞、鉴定差异表达基因、可视化蛋白质网络交互以及构建伪时路径等过程。
- 基于Granatum平台的发文情况？
无论是从原始测序数据开始，还是从测序后的表达矩阵开始，我们都可以根据个人的需要，利用Granatum做一些个性化分析。显然，对于生信较为陌生的研究者来说，利用这种分析平台会比学习R语言效率更高。PubMed搜索显示，以Granatum平台为分析工具的SCI文章已达到14篇。
