随着单细胞数据的急速积累和大量单细胞文章的不断发表，单细胞数据的分享展示和数据挖掘，成为越来越多单细胞领域研究者的迫切需求。经过公司生信部门和技术部门的协作，结合我们几年来的单细胞项目生信分析经验，我们运行维护着的交互式单细胞数据展示网站（Seecell Cloud）：该网站可面向项目客户，提供单细胞分析数据的互动展示与在线分析，方便客户分享和展示自己的单细胞测序数据。
中科普瑞单细胞数据展示平台参考了国内外知名的单细胞数据展示网站，如：哈佛大学刘小乐教授实验室的TISCH平台（图1.1）， 中国国家大数据中心的VipMap平台（图1.2）， 扎克伯格夫妇的cellxgene平台（图1.3）等。
图 1.1 哈佛大学刘小乐教授实验室的TISCH平台
图 1.2 中国国家大数据中心的VipMap平台
图 1.3 扎克伯格夫妇的cellxgene平台
上述平台均为公开的单细胞数据展示平台，各有特色：有的平台涉及样本类型全面、数据庞大；有的功能全面，从基础分析到后面的降维聚类分析；有的在展示数据时提供了很多不同角度的参考。这些网站为我们的网站设计提供了很多思路和启发。
在设计网站功能和界面的时候，我们最终决定专注在数据展示上， 力求用简洁的方式展示客户群体最感兴趣的信息。 在此基础上，为照顾客户的数据隐私，我们为客户设立了专有账户。 拥有账户的客户可以登录并查看数据，如图1.4所示。客户可以：
✴ 选择感兴趣的数据集：数据包含私有数据集和精选公共数据集（图1.5）； ✴ 查看不同的样本细胞所占的比例（图1.5）； ✴ 在线查看相应的降维聚类图（t-SNE或umap）并带有保存功能（图1.6）； ✴ 对感兴趣的基因进行探索：可以展示基因表达图（图1.7）和 小提琴图（图1.8）； ✴ 查阅每一群的特征基因（图1.9）。
图 1.4 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 登录界面 图 1.5 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 第一部分数据展示 图 1.6 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 第二部分聚类分群 图 1.7 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 第三部分基因展示（特征图） 图 1.8 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 第三部分基因展示（小提琴图） 图 1.9 中科普瑞单细胞数据展示平台 - 第四部分特征基因 在研发过程中，我们也十分重视客户的体验感，希望客户可以很快上手。因此，在每个标题的部分，我们也增加了帮助功能。其中，“i”图标包含各种输出结果的生物意义解释；“？”图标包含各模块的使用方法说明。在侧边栏中，也有全面的网站说明，可供查阅。 参考文献 github. 2020. “GitHub.” https://github.com/. Hao, Yuhan, Stephanie Hao, Erica Andersen-Nissen, William M. Mauck III, Shiwei Zheng, Andrew Butler, Maddie J. Lee, et al. 2021. “Integrated Analysis of Multimodal Single-Cell Data.” Cell. https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.04.048. Merkel, Dirk. 2014. “Docker: Lightweight Linux Containers for Consistent Development and Deployment.” Linux Journal 2014 (239): 2. R Core Team. 2016. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/. RStudio, Inc. 2013. Easy Web Applications in R.
