GSBrain是一款基于模块化和通用性设计为原则的可视化多组学AI分析平台，用户通过简单拖拽连接即可实现基因组等数据的分析评估，使得用户即使是非计算机背景也可轻松对多组学数据运用深度学习等技术进行处理和挖掘，功能包括全基因组选择(GS)、全基因组关联分析(GWAS)、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)以及任意组学的DL分析挖掘等。此外，平台支持私有化部署，以保障用户数据隐私安全，并可通过云端同时支持多用户。
利用基因标记数据预测个体的遗传潜力，以提高育种
选择效率。
检测基因组中基因的拷贝数变化，评估其对性状、
抗耐逆性或物种多样性中的作用。
比较不同物种或个体的基因或蛋白序列，揭示基因之
间的进化关系和功能相似性。
通过关联基因型与表型数据，寻找与特定性状相关
的基因位点及变异。
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。
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。
可视化分析，拖拽连接
即可
涵盖六大任务及深度学
习各类算法和网络架构
适用于各类植物的多组
学分析研究
本地化部署，确保数据
安全，支持多用户协作
可自定义深度学习模型,
内置百G级预训练模型
灵活架构，用户可选择
和组合功能模块
快速分析大规模基因组
数据
支持各类组学主流数据
格式的导入与导出
| 序号 | 详细介绍 |
|---|---|
| 1 | 平台包括工具栏、画布、日志输出三个模块，允许用户零门槛可视化将工具栏中组件拖拽至画布进行连接，无需编程 |
| 2 | 支持常见的农业科研或教学的数据类型，支持的格式不低于5种，包括不限于基因组SNP数据和表格数据等 |
| 3 | 支持的协变量类型不低于两种，如PCA和Q矩阵 |
| 4 | 平台GWAS算法不低于5种，包括不限于EMMAX、GEMMA、rMVP、fastGWA、GLM |
| 5 | 平台全基因组选择算法不低于15种，包括不限于GBLUPRR-BLUP、LASSO、Elastic Net、VGG、ResNet 、DenseNet、 EfficientNet、 Xception |
| 6 | 支持多用户云端访问操作，私有化部署云平台保护用户数据隐私安全 |
| 7 | 支持经典机器学习算法和深度学习算法的运算，支持深度学习算法自定义关键参数，允许用户加载之前训练的模型开始训练 |
| 8 | 可视化组件支持对训练好后的决策树和随机森林模型进行树状结构的可视化查看，支持决策树的判断逻辑可视化查看；且同时至少支持4种以上的常见图表，包括不限于QQ plot、Manhattan plot、SNP density、Structure等 |
| 9 | 结果模块支持对经典机器学习和深度学习的所有组件的性能进行自动化评估，可自动计算r、R方、RMSE，MSE、MAE等 |
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