生物信息分析体系庞大复杂，新方法新技术层出不穷，虽然有一些零散的网站或工具可以支持部分处理，但有时仍需了解一些令人头痛的命令行工具或编程知识，因此，GSBrain作为一款零门槛的生物信息可视化分析工具应运而生！
一、操作简单：GSBrain是一款基于模块化理念和通用性设计为原则的可视化多组学AI 分析平台，简单拖拽连接即可实现基因组等数据的分析挖掘和图表生成，无需编程，极简体验。
二、功能强大全面：GSBrains包含七大功能：全基因组关联分析(GWAS)、全基因组选择(GS)、基因同源度分析(HA)、拷贝数变异分析(CNV)、基因存在缺失变异分析(PAV)、启动子顺式调控元件(CRE)分析以及基于各类深度学习模型的多组学(基因、转录、蛋白、代谢和表型)的个性化预测分析。
1.全基因组选择(GS)
利用基因标记数据预测个体的遗传潜力，预测个体的基因组估计育种值(GEBV)，加速育种进程。
2.全基因组关联分析(GWAS)
通过关联基因型与表型数据，识别与复杂性状相关的分子标记，寻找与特定性状相关的基因位点及变异。
3.同源度分析(HA)
比较不同物种或个体的基因或蛋白序列，分析基因之间的同源关系，揭示基因之间的进化关系和功能相似性。
4.拷贝数变异分析(CNV)
检测基因组中的拷贝数变化，评估其对性状、疾病或物种多样性中的作用。
5.基因存在缺失变异分析(PAV)
分析不同个体、品种或物种基因组中某些片段的缺失或存在，揭示其对性状和多样性的影响。
6.顺式元件分析(CRE)
研究基因表达调控区域的顺式元件，探索基因表达的时空特异性调控机制，揭示其在基因调控和响应环境刺激中的功能。
7.个性化分析
利用深度学习技术分析任意组学数据，支持基因组、转录组、蛋白组、代谢组和表型组。
三、扩展性强：GSBrain除了包含生信各类常规主流分析功能，还内置各类深度学习和经典机器学习模型以实现在基因组、转录组、蛋白组、代谢组和表型组的任意个性化建模分析，如基因组预测表型(GP)、转录丰度预测等。
四、应用范围广：可应用于分子育种、基因组数据训练分析、评估预测等领域，可以帮助研究人员在多个层面上进行深入的基因组分析。
- 应用场景：分子育种、基因定位挖掘、复杂性状形成机制解析、基因编辑、种质资源精准鉴定、抗耐逆品种选育、通路分析、多组学结合深度学习的应用分析...
- 适用作物：园艺作物、水稻、小麦、玉米、高粱、大豆、花生、草业、棉花、林木、中草药...
五、数据隐私安全：本地化部署，私有云平台，内置海量存储空间以轻松应对各组学TB级数据并可轻松扩容，开箱即用，无需维护。
