信号通路PCR芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台的制作方法

信号通路pcr芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台
技术领域
1.本发明涉及生物技术领域，特别是涉及一种信号通路pcr芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台。


背景技术：

2.信号通路pcr芯片使用荧光定量pcr的检测方法，在数块96孔板上可实现对某个指定信号通路的重要相关基因的表达量进行检测。每款通路产品的每块96孔板主要含有八十多个主要相关基因，若干个内参、阳性对照、阴性对照等。
3.研究者可以同时研究大量基因，既可以进行某些特别感兴趣的信号通路的研究，也可以作为验证芯片、高通量测序结果的方法，同时，实验所得到的数据分析图表可以直接用于发表的文章。pcr芯片广泛用于生命科学、生物技术、疾病检测、临床医学和环境检测等领域，是生命科学领域的研究热点之一。
4.但是现有的对于pcr芯片的数据分析方法过程复杂，尤其是编程基础有一定的要求，因此对于编程基础薄弱甚至于零基础的科研、检测、生产人员很难自行进行数据分析或是容易的得到分析结果。


技术实现要素：

5.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种信号通路pcr芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台，用于解决现有技术中现有的对于pcr芯片的数据分析方法过程复杂，尤其是编程基础有一定的要求，因此对于编程基础薄弱甚至于零基础的科研、检测、生产人员很难自行进行数据分析或是容易的得到分析结果等问题。
6.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种信号通路pcr芯片数据分析系统，所述系统包括：数据预处理模块，用于根据导入的芯片布局文件在导入的原始ct值文件中获取各样品的各通路基因以及关键基因的ct值，并对其进行预处理，以获得对应各样品中各基因的标准化数据；其中，所述关键基因包括：内参基因、质控、阴参以及阳参；所述标准化数据包括：ct值、δct值以及相对表达量；数据统计分析模块，连接所述数据预处理模块，用于根据导入的分组文件以及组别对比文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行统计分析以获得统计分析结果，并将所述统计分析结果可视化获得可视化结果；数据功能分析模块，连接所述数据统计分析模块，用于基于所述统计分析结果对差异基因进行string网站分析以及对各通路基因进行pathway map分析，以获得差异基因分析结果以及通路基因分析结果；最终分析结果生成模块，连接所述数据统计分析模块以及数据功能分析模块，用于基于所述统计分析结果、可视化结果、差异基因分析结果以及通路基因分析结果获得最终分析结果。
7.于本发明的一实施例中，所述数据预处理模块包括：ct值获取单元，用于根据芯片布局文件在原始ct值文件中获取各样品的各通路基因以及关键基因的ct值；标准化单元，连接所述ct值获取单元，用于根据质控、阴参以及阳参均判断为合格的样本所对应的各通
路基因以及关键基因的ct值获得对应样本中各基因的δct值；基于各样本中各基因的δct值，获得对应各样本对应各基因的相对表达量。
8.于本发明的一实施例中，所述数据统计分析模块包括：数据统计分析单元，用于根据导入的分组文件以及组别对比文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行统计分析以获得统计分析结果；可视化单元，连接所述数据统计分析单元，用于将所述统计分析结果进行可视化，以获得可视化结果；其中，所述可视化结果包括：图表、火山图、散点图、柱状图、环状热图中的一种或多种。
9.于本发明的一实施例中，所述数据统计分析单元包括：分组统计分析子单元，用于根据导入的分组文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行分组统计分析，以获得对应各分组的分组统计分析结果；其中所述分组统计分析结果包括：各基因所对应的ct、δct、相对表达量的均值和/或标准差；组间比对分析子单元，连接所述分组统计子单元，用于根据导入的组别对比文件，对各分组统计分析结果进行组间比对，以获得组间比对分析结果；其中组件比对分析结果包括：一或多个由组间比对获得的差异基因；基因表达相关性分析子单元，连接所述分组统计分析子单元，用于基于设定的相关参数，根据各分组统计分析结果计算各组中各通路基因间的相关性，以获得对应各组的基因表达相关性分析结果。
10.于本发明的一实施例中，所述根据导入的组别对比文件，对各分组统计分析结果进行组间比对，以获得组间比对分析结果包括：基于设定的两组间比对设定参数，根据导入的组别对比文件采用两组间统计方法进行两组之间的统计分析，以计算获得一或多个对应两组间比对的差异基因；和/或，基于设定的多组间比对设定参数，根据导入的组别对比文件采用多组间统计方法进行多组之间的统计分析，以计算获得一或多个对应多组间比对的差异基因。
11.于本发明的一实施例中，所述数据功能分析模块包括：string网站分析单元，用于基于爬虫技术，在string网站上获得各差异基因的ppi蛋白以及差异基因ppi，并下载相应图片；kegg pathway map分析单元，用于以颜色变化的形式将各组所对应的各通路基因的表达水平、差异变化以及显著水平中的一种或多种映射于kegg的pathway map图上，并获得与各通路基因相关的pathway信息。
12.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种本地计算机设备，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于实现所述的信号通路pcr芯片数据分析系统的功能。
13.为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种云平台，包括：云平台计算系统，用于实现如所述的信号通路pcr芯片数据分析系统的功能；web服务器，连接所述云平台计算系统，用于接收芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件以及组别对比文件与设定的对应参数并将其传递给所述云平台计算系统，同时监听所述云平台计算系统的计算，并提供由所述云平台计算系统分析获得的最终分析结果的下载链接。
14.于本发明的一实施例中，所述web服务器包括：通信监听模块，用于与所述云平台计算系统通信并实时监听所述云平台计算系统的计算；文件上传以及参数填写模块，连接所述通信监听模块，用于上传所述芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件以及设定相应的参数，以供通信监听模块将其传递给所述云平台计算系统；链接提供模块，连接所述通信监听模块，用于在通过通信监听模块监听到所述云平台计算系统获得的最终分析结果时，提供该分析结果的下载链接。
15.于本发明的一实施例中，所述web服务器还包括：预说明模块，用于对所述芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件上传格式进行说明，对各参数设定说明以及提供demo数据示例下载链接；分析结果解读说明模块，连接所述通信监听模块，用于对通过通信监听模块监听到的由所述云平台计算系统获得的最终分析结果进行解读说明。
16.如上所述，本发明是一种信号通路pcr芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台，具有以下有益效果：本发明通过信号通路pcr芯片的原始ct值文件、芯片布局文件、分组文件以及组别对比文件以及设置的个性化参数对pcr芯片数据自动化进行标准化、统计分析、可视化以及功能分析并最终生成报告结果，该数据分析系统最终生成的报告中，统计分析以及可视化结果可直接用于文章发表，生物医学检测报告等。
附图说明
17.图1显示为本发明一实施例中的信号通路pcr芯片数据分析系统的结构示意图。
18.图2显示为本发明一实施例中的原始ct值文件的局部截图示意图。
19.图3显示为本发明一实施例中的芯片布局文件的局部截图示意图。
20.图4显示为本发明一实施例中的分组文件和组别对比文件的局部示例截图。
21.图5显示为本发明一实施例中的标准化数据的局部示例截图。
22.图6显示为本发明一实施例中的各组ct、δct以及相对表达量的均值与标准差局部示例截图。
23.图7显示为本发明一实施例中的基因表达柱状图。
24.图8显示为本发明一实施例中的基因间共表达连线的表达环状状图。
25.图9显示为本发明一实施例中的环状热图、基因log(foldchange)与pvalue图例。
26.图10显示为本发明一实施例中的string网站分析结果。
27.图11显示为本发明一实施例中的kegg pathway map图。
28.图12显示为本发明一实施例中的最终分析结果局部截图。
29.图13显示为本发明一实施例中的本地计算机的结构示意图。
30.图14显示为本发明一实施例中的云平台的结构示意图。
31.图15显示为本发明一实施例中的预说明模块各上传文件的格式说明&demo数据示例下载&各参数作用说明模块的界面截图。
32.图16显示为本发明一实施例中的分析结果解读说明模块的界面截图。
33.图17显示为本发明一实施例中的文件上传&参数填写模块的界面截图。
34.图18显示为本发明一实施例中的web服务器监听云平台计算系统的监听界面截图。
具体实施方式
35.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
36.需要说明的是，在下述描述中，参考附图，附图描述了本发明的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本发明的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本发明的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本发明。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、
““
下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。
37.在通篇说明书中，当说某部分与另一部分“连接”时，这不仅包括“直接连接”的情形，也包括在其中间把其它元件置于其间而“间接连接”的情形。另外，当说某种部分“包括”某种构成要素时，只要没有特别相反的记载，则并非将其它构成要素，排除在外，而是意味着可以还包括其它构成要素。
38.其中提到的第一、第二及第三等术语是为了说明多样的部分、成分、区域、层及/或段而使用的，但并非限定于此。这些术语只用于把某部分、成分、区域、层或段区别于其它部分、成分、区域、层或段。因此，以下叙述的第一部分、成分、区域、层或段在不超出本发明范围的范围内，可以言及到第二部分、成分、区域、层或段。
39.再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“a、b或c”或者“a、b和/或c”意味着“以下任一个：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a、b和c”。仅当元件、功能或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
40.本发明实施例中提供一种信号通路pcr芯片数据分析系统，通过信号通路pcr芯片的原始ct值文件、芯片布局文件、分组文件以及组别对比文件以及设置的个性化参数对pcr芯片数据自动化进行标准化、统计分析、可视化以及功能分析并最终生成报告结果，该数据分析系统最终生成的报告中，统计分析以及可视化结果可直接用于文章发表，生物医学检测报告等。
41.下面以附图为参考，针对本发明的实施例进行详细说明，以便本发明所述技术领域的技术人员能够容易地实施。本发明可以以多种不同形态体现，并不限于此处说明的实施例。
42.如图1所示，展示一种信号通路pcr芯片数据分析系统的结构示意图。
43.所述系统包括：
44.数据预处理模块11，用于根据导入的芯片布局文件在导入的原始ct值文件中获取各样品的各通路基因以及关键基因的ct值，并对其进行预处理，以获得对应各样品中各基因的标准化数据；其中，所述关键基因包括：内参基因、质控、阴参以及阳参；所述标准化数据包括：ct值、δct值以及相对表达量；需要说明的是，所述原始ct值文件包含各样本中各孔板位置的ct值；所述芯片布局文件包含对信号通路pcr芯片的基因布局以及基因注释；即例如包含每个孔板位置所对应的基因名称以及entrez id。
45.数据统计分析模块12，连接所述数据预处理模块11，用于根据导入的分组文件以
及组别对比文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行统计分析以获得统计分析结果，并将所述统计分析结果可视化获得可视化结果；其中，所述导入的分组文件用于将各样品中各基因的标准化数中的各样本进行分组，其包含各样本的所属组别名；所述组别对比文件用于对各组之间进行对比，其例如包括：实验组、对照组以及是否配对等内容。
46.数据功能分析模块13，连接所述数据统计分析模块12，用于基于所述统计分析结果对差异基因进行string网站分析以及对各通路基因进行pathway map分析，以获得差异基因分析结果以及通路基因分析结果；
47.最终分析结果生成模块14，连接所述数据统计分析模块12以及数据功能分析模块13，用于基于所述统计分析结果、可视化结果、差异基因分析结果以及通路基因分析结果获得最最终分析结果。
48.需说明的是，应理解图1系统实施例中的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现；
49.例如各模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，简称dsp)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
50.可选的，数据预处理模块11包括：
51.ct值获取单元，用于根据芯片布局文件在原始ct值文件中获取各样品的各通路基因以及关键基因的ct值；具体的，根据芯片布局文件以及输入的关键基因的设定参数获取各样品的各通路基因以及关键基因的ct值；其中，设定参数包括：对内参基因(管家基因)的设定，质控、阴参以及阳参的设定；举例来说，设定孔板位置h1-h5为管家基因，h6-12为阴参、阳参、质控。
52.标准化单元，连接所述ct值获取单元，用于根据质控、阴参以及阳参均判断为合格的样本所对应的各通路基因以及关键基因的ct值获得对应样本中各基因的δct值；基于各样本中各基因的δct值，获得对应各样本对应各基因的相对表达量。具体的，通过各样本的质控、阴参以及阳参的ct值判断各样本的质控、阴参以及阳参是否合格，若合格则将样本的对应的各通路基因以及关键基因的ct值获得对应样本中各基因的δct值，再基于各样本中各基因的δct值，获得对应各样本对应各基因的相对表达量。举例来说，对各样本的内参基因的ct值取均值，将各基因ct值减去对内参基因的ct均值得到δct。再计算2-δct
的次方即为相对表达量。标准化单元将获得ct值、δct值以及相对表达量储存获得对应各样品中各基因的标准化数据。
53.可选的，所述数据统计分析模块12包括：
54.数据统计分析单元，用于根据导入的分组文件以及组别对比文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行统计分析以获得统计分析结果；
55.可视化单元，连接所述数据统计分析单元，用于将所述统计分析结果进行可视化，以获得可视化结果；其中，所述可视化结果包括：图表、火山图、散点图、柱状图、环状热图中的一种或多种。
56.可选的，所述数据统计分析单元包括：
57.分组统计分析子单元，用于根据导入的分组文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行分组统计分析，以获得对应各分组的分组统计分析结果；其中所述分组统计分析结果包括：各基因所对应的ct、δct、相对表达量的均值和/或标准差；具体的，将根据导入的分组文件，对对应各样品中各基因的标准化数据进行分组，以获得处于各分组的各样品的各基因的ct值、δct以及相对表达量；并将每个分组的各样本对应同一基因的ct值、δct以及相对表达量求均值和/或标准差，以获得对应各组的各基因的ct、δct、相对表达量的均值和/或标准差；优选的，将相应结果可保存为表格，以供可视化单元以表格形式进行可视化展示，其所对应的可视化结果为该表格。举例来说，为excel文件进行展示。
58.组间比对分析子单元，连接所述分组统计子单元，用于根据导入的组别对比文件，对各分组进行统计分析，以获得组间比对分析结果；其中组件比对分析结果包括：一或多个由组间比对获得的差异基因；
59.基因表达相关性分析子单元，连接所述分组统计分析子单元，用于基于设定的相关参数，根据各分组统计分析结果计算各组中各通路基因间的相关性，以获得对应各组的基因表达相关性分析结果，以供通过可视化单元以带有基因间共表达连线的环状热图进行可视化展示，其对应的可视化结果为环状热图。
60.可选的，所述根据导入的组别对比文件，对各分组统计分析结果进行组间比对，以获得组间比对分析结果包括：
61.基于设定的两组间比对设定参数，根据导入的组别对比文件采用两组间统计方法进行两组之间的统计分析，以计算获得一或多个对应两组间比对的差异基因以及对应的数据，以供通过可视化单元以火山图，散点图以及柱状图等形式进行可视化展示，其对应的可视化结果为火山图，散点图以及柱状图等形式；需要说明的是，采用的两组间统计方法可以为任一能计算出两组差异的统计方法；例如可以为t测验或秩和测验、逻辑回归等统计方法。
62.和/或，
63.基于设定的多组间比对设定参数，根据导入的组别对比文件采用多组间统计方法进行多组之间的统计分析，以计算获得一或多个对应多组间比对的差异基因以及对应的数据，以供通过可视化单元以火山图，散点图以及柱状图等形式进行可视化展示，其对应的可视化结果为火山图，散点图以及柱状图等形式。需要说明的是，采用的多组间统计方法可以为任一能计算出多组差异的统计方法；例如可以为方差分析和/或annovar分析、趋势性检测等统计方法。
64.可选的，所述数据功能分析模块13包括：
65.string网站分析单元，用于基于爬虫技术，在string网站上获得各差异基因的ppi蛋白以及差异基因ppi，并下载相应图片；
66.kegg pathway map分析单元，用于以颜色变化的形式将各组所对应的各通路基因的表达水平、差异变化以及显著水平中的一种或多种映射于kegg的pathway map图上，并获
得与各通路基因相关的pathway信息。
67.可选的，利用kegg的pathway map分析的解决方案，可以采用基于爬虫技术提交相应数据于kegg网站并下载相应pathway map图表；还可以采用直接在已下载于本地的相应的pathway原始png图片上直接更改相应位置的像素信息，生成相应图片。其中本地储存有kegg的pathway map数据库(图片，文档)本地化的爬虫脚本&文档解析脚本。且将数据库本地化的预处理获得预处理后的本地化数据库。
68.可选的，所述最终分析结果生成模块14用于将所述将所述统计分析结果、可视化结果、差异基因分析结果以及通路基因分析结果保存于excel文件，并以个性化的格式进行展示，获得最终分析结果。
69.可选的，所述最终分析结果生成模块14还用于在excel文件内分析显示的格式、颜色、布局等，以及可视化图片插入excel内的布局等个性化的格式设定。
70.为了更好的描述所述信号通路pcr芯片数据分析系统，提供具体实施例；
71.实施例1：信号通路pcr芯片数据分析系统。
72.在利用该系统进行分析之前应该在信号通路pcr芯片数据分析系统导入demo数据并设定相应的参数；
73.其中，demo数据包括：原始ct文件、基因布局文件、分组文件以及组别对比文件；其中，
74.原始ct文件，其部分内容如图2所示；其中，列名(如control-1,control-2,control-3)为样本名称，行名(如a1，a2，a3)为96孔板位置，数值为原始ct值。h1-5为管家基因；h6-12为阴参、阳参、质控。
75.基因布局文件，其部分内容如图3所示；pca array基因布局&基因注释，其中position,symbol,geneid三列分别为96孔板位置，基因名称，entrez id。
76.分组文件，如图4所示；其中，第一列sample为样本名，第二列group为组名。
77.组别对比文件，如图4所示，其中，第一列case为实验组，第二列control为对照组，第三列paired为是否配对。
78.关于参数设定，需要设定的参数包括但不仅仅限于以下一种或多种：
79.housekeeping genes：管家基因(基因名中间以空格隔开)
80.质控：阴参、阳参、质控(中间以空格隔开)
81.项目报告名称：最终分析结果，建议选择独一无二名称，防止结果与其他用户混淆
82.归一化方法：housekeep的ct均值(算术平均数arithmetic或者几何平均数geometric)；计算δct
83.差异基因的p值阈值:采用t测验；取值0～1之间，常用0.05，0.01，0.001。
84.差异基因的foldchange阈值：实验组平均表达量比上对照组平均表达量。
85.基因共表达相关系数阈值(绝对值):pearson相关性分析；取值-1～1之间；正值表示正相关，负值表示负相关；值越接近于0，相关性越弱，值越接近于正负1，相关性越强
86.基因共表达相关性p值阈值:pearson相关性分析；取值0～1之间，常用0.05，0.01。
87.物种名称：物种名称的拉丁文缩写，暂时只接受人，大小鼠。
88.信号通路pcr芯片数据分析系统包括：数据预处理&标准化模块、统计分析&可视化模块、功能分析模块以及最终分析结果生成模块。
gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
99.本发明还提供计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序运行时实现如图1所示的信号通路pcr芯片数据分析系统的功能。所述计算机可读存储介质可包括，但不限于，软盘、光盘、cd-rom(只读光盘存储器)、磁光盘、rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、eprom(可擦除可编程只读存储器)、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、磁卡或光卡、闪存、或适于存储机器可执行指令的其他类型的介质/机器可读介质。所述计算机可读存储介质可以是未接入计算机设备的产品，也可以是已接入计算机设备使用的部件。
100.如图14展示本发明实施例中的一种云平台的结构示意图。
101.云平台计算系统141，用于实现所述信号通路pcr芯片数据分析系统的功能；可选的，所述云平台计算系统141包括：可实现所述的信号通路pcr芯片数据分析系统的功能的软件或脚本；
102.web服务器142，连接所述云平台计算系统141，用于接收芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件以及组别对比文件与设定的对应参数并将其传递给所述云平台计算系统，同时监听所述云平台计算系统的计算，并提供由所述云平台计算系统分析获得的最终分析结果的下载链接。
103.需要说明的是，由于该所述信号通路pcr芯片数据分析系统功能的实现原理已在前述实施例中进行了叙述，因此此处不作重复赘述。
104.可选的，所述云平台计算系统141，包括：所述信号通路pcr芯片数据分析系统各模块分析的分析软件&分析脚本以及支撑其运行的各种软件硬件支持以及网络服务。所述云平台计算系统141用于接受云平台web服务器传递的各文件与参数，并进行计算分析。
105.可选的，所述web服务器142包括：通信监听模块，用于与所述云平台计算系统通信并实时监听所述云平台计算系统的计算；文件上传以及参数填写模块，连接所述通信监听模块，用于上传符合要求格式的所述芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件以及设定相应的参数，以供通信监听模块将其传递给所述云平台计算系统；使用者可以按照实际情况上传必要文件并自定义分析参数；链接提供模块，连接所述通信监听模块，用于在通过通信监听模块监听到所述云平台计算系统获得最终分析结果时，提供该分析结果的下载链接。
106.可选的，所述通信监听模块还可对上传的文件进行实时监听，并于网页前端以表格形式显示文件内容，用于使用者检查上传文件是否正确；将监听文件上传与参数设定并传递给云平台计算系统并且监听云平台计算系统的计算，并最终显示分析结果下载链接。
107.可选的，所述通信监听模块监听云平台计算系统的计算时，所述web服务器142隐藏再次提交的按钮，防止用户重复提交运行；待计算完成，于网页前端显示分析结果下载链接。
108.可选的，所述web服务器142还包括：预说明模块，用于对所述芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件上传格式进行说明，对各参数设定说明以及提供demo数据示例下载链接；所述预说明模块可以指引用户以正确的文件格式提交文件，理解各参数的意义，并且提供demo数据；分析结果解读说明模块，连接所述通信监听模块，用于对通过通信监听模块监听到的由所述云平台计算系统获得的最终分析结果进行解读说明，以获得分析报告。
109.为了更好的描述所述云平台，提供具体实施例；
110.实施例1：一种云平台。
111.所述云平台包括：云平台计算系统以及web服务器；
112.对于云平台的搭建，采用r软件程辑包shiny搭建云平台。用户交互(ui)对象结合rmd语法负责对网页进行布局，构成云平台web服务器；服务端(server)函数整合对应所述信号通路pcr芯片数据分析系统的分析脚本用于服务器端处理数据，构成云平台计算系统；shinyapp函数整合两者，对于内网访问，通过设定服务器的ip地址加端口号即搭建完成内网访问的云平台应用，对于外网访问，通过修改服务器网络服务的部分参数设定；
113.所述云平台计算系统，包括：实现信号通路pcr芯片数据分析系统各模块功能的分析软件&分析脚本，以及支撑其运行的各种软件硬件支持以及网络服务。用于接受云平台web服务器传递的各文件与参数，并进行分析各模块计算分析；
114.所述云平台web服务器，包括各上传文件的格式说明&demo数据示例下载&各参数作用说明模块，用于对所述芯片布局文件、原始ct值文件、分组文件上传格式进行说明，对各参数设定说明以及提供demo数据示例下载链接，如图15所示；分析结果解读说明模块，用于最终分析结果的解读与说明，如图16所示；文件上传&参数填写模块，用来接受各文件与参数并将其传递给云平台计算系统，使用者按照实际情况上传必要文件并自定义分析参数，如图17所示。web服务器对上传的文件进行实时监听，并于网页前端以表格形式显示文件内容。web服务器还监听云平台计算系统的计算。计算进行时，隐藏再次提交的按钮，防止用户重复提交运行；待计算完成，于网页前端显示分析结果下载链接，如图18所示。
115.综上所述，本发明信号通路pcr芯片数据分析系统、本地计算机设备及云平台，通过信号通路pcr芯片的原始ct值文件、芯片布局文件、分组文件以及组别对比文件以及设置的个性化参数对pcr芯片数据自动化进行标准化、统计分析、可视化以及功能分析并最终生成报告结果，该数据分析系统最终生成的报告中，统计分析以及可视化结果可直接用于文章发表，生物医学检测报告等。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具有高度产业利用价值。
116.上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。