生态、医学、药学领域大量高通量测序数据的产生，使得数据分析和解释的复杂性日益提高。然而，微生物组和病毒组领域仍然缺乏一个方便和无编程的桌面应用程序来全面分析微生物组和病毒组数据，特别是在病毒组分析和“暗物质”探索方面。因此，提出了一种插件开发模式的桌面服务MicroWorldOmics，为生命科学和生物医学领域提供了便捷的一站式桌面分析应用。
图 1 MicroWorldOmics 首页的界面及其功能
为了满足上述需求，来自华中农业大学的李润泽和来自中山大学的董炜博士最新推出了一款综合进行微生物组和病毒组多组学分析的桌面应用“MicroWorldOmics”，该云软件的相关文章近期已发布在国际预印版期刊BioRxiv上（https://doi.org/10.1101/2024.06.24.600528）。并且在Github上提供了开源社区（https://github.com/hzaurzli/MicroWorldOmics），用户可及时的反馈问题。
图 2 bioRxiv
MicroWorldOmics具有以下几个功能模块：
图 3 MicroWorldOmics 主体架构和设计理念
-
微生物组分析：
(1).宏基因组：多样性分析，丰度差异性分析，微生物标志位鉴定，降维分析等
(2).网络构建：贝叶斯网络构建，余弦相似性网络构建，差分网络分析等 -
病毒组分析：
(1).噬菌体鉴定
(2).噬菌体溶源性判定
(3).噬菌体种属鉴定
(4).噬菌体宿主预测 -
探索暗物质：
(1).内溶素活性分析
(2).抗菌肽活性分析 -
流行病学分析：
(1).MLST
(2).血清型分析
(3).毒力基因，耐药基因鉴定分析等
并且MicroWorldOmics集成了许多深度学习的模块用于辅助相关数据的分析，这使得许多仅能在Linux系统上运行的深度学习模型可以在Windows中运行，大大提高了实验人员在数据分析方面的效率。另一方面，对于一些仅能在Linux中编译的软件，我们也对其进行改写，并使得它们能够在Windows系统中运行，其中无法进行改写的软件我们也提供了远程服务器，用户仅需在对应的插件中上传文件到远端服务器中进行运行，等待数据下载到客户端即可。
MicroWorldOmics建立了超过90个子应用，超过600个R包和Python模块被调用，其中有7个子程序实现了自主开发，剩下子程序的开发自公共软件库（Github，Biopython，Bioconductor， etc）。跨平台使用时MicroWorldOmics的特色之一，
图 4 插件式开发理念
不但包括操作系统的跨越（Windows，Linux，Mac用户均可使用），也包括跨语言软件的综合使用（包括基于Python，R，Cpp语言开发的软件）。 MicroWorldOmics采用插件式开发模式，在计算资源允许的情况下可以进行多插件并行计算。
此外，每个应用程序提供了示例数据（共约90种个性化分析功能），在每个插件的页面上均有数据输入的提示信息，以方便用户使用。
图 5 插件的参数示例界面
MicroWorldOmics中的所有分析功能均支持自定义分组和参数设置，分析结果都以高质量的图表形式呈现，适合出版，并可供免费下载。此外，结果表格具有过滤和排序功能，方便用户进行筛选和探索。
经过不断的优化，MicroWorldOmics V1.3已经上线，一个优秀的软件需要进行不断的维护更新。我们诚挚地邀请各位用户在使用的过程中，如果发现任何问题或有任何建议，都欢迎向我们反馈。我们会认真考虑这些宝贵的建议并进行改进，为国产生物信息学软件的建设贡献出力量。联系方式为（Email: yun_act@163.com），感谢您的支持和配合！
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