夜雨聆风
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过去十年，高通量测序、质谱学、单细胞技术飞速发展，多组学数据呈现爆发式增长。微生物组、转录组、蛋白组等多组学的整合分析，已成为解析复杂性状、疾病机制和生态系统功能的常规手段。
然而，数据获取越来越容易，数据分析却愈发棘手。分析过程涉及多个顺序步骤，各环节工具各异、格式不统一、参数设置繁杂，用户被迫在多个系统或软件间手动切换，自行搭建流程、反复调试数据，不仅技术门槛高，更直接影响结果的可重复性。面对高复杂度、高异质性的多组学数据，如何有效可视化与合理解读，对科研人员而言尤为困难。当前，虽有Galaxy、mixOmics、MetaboAnalyst等平台在不同领域各有建树，但多数仍聚焦于单一组学或特定分析阶段，贯穿全流程的端到端整合依然有限；AI的应用也多停留在浅层辅助，缺乏对自适应推理、交互式解读和全程科研支持的深度融合。
2024年2月13日首次获iMeta期刊推荐，DOI：10.1002/imt2.175
2026年7月8日再次获iMeta期刊推荐，DOI：10.1002/imt2.70149
微科盟生科云2026在首次发布的基础上进行了系统性地全面升级，目前已形成三大核心功能协同驱动的完整架构：
多组学云流程：提供44个标准化分析云流程，覆盖九大分析领域；
可视化云工具：提供126种免费交互式可视化工具，支持从基础统计到高级对接分析的广泛需求；
AI智能体模块：内置多组学知识库和大语言模型，覆盖参数推荐、图表解读、文献综述、文献搜索、假设生成、实验设计、智能问答和期刊推荐等。
三大功能在微科盟生科云网页环境中无缝衔接，分析逻辑一致，数据流转顺畅，用户无需在不同系统间反复切换。
多组学云流程：从22个到44个，新增22个关键分析云流程
组学云流程从原有的22个扩展至 44个，分为九大分析类别：扩增子、宏基因组、宏转录组、宏蛋白组、宏病毒组、代谢组、基因组、理化数据及新增的关联分析模块。
22个新增工作流精准补充了此前相对薄弱的领域，比如：
宏基因组分箱：新增宏基因组分箱、宏基因组多覆盖度分箱、宏基因组混合分箱等多个云流程，帮助研究人员从复杂的微生物群落中高效提取单个微生物基因组。这些流程针对不同测序深度和样本复杂度场景做了专项优化，并提供可视化报告，让研究人员一目了然地判断哪些基因组值得深入分析。
宏转录组：新增lncRNA转录组、真核转录组2.0、全转录组三条流程，将分析视野从蛋白编码基因拓展至非编码RNA；
宏蛋白组：新增TMT蛋白组、Astral DIA蛋白组、无参Astral DIA及磷酸化蛋白组流程，全面支持DIA采集和翻译后修饰分析；
基因组：新增细菌完整基因组、动植物重测序及人外显子测序工作流，覆盖从个体到群体的变异检测需求。
第九大领域——关联分析，是本次升级的核心亮点之一。八个跨组学配对工作流（扩增子 – 代谢组、宏基因组 – 转录组、转录组 – 蛋白质组等）让多源数据整合不再需要用户手动协调数据格式，即可完成系统化的跨组学关联研究。每个云流程均配有示例数据集、分步教程和结果解读指引，让用户真正做到“拿到数据就能上手，跑出结果就能理解”。
微科盟生科云2026 中组学云流程概览。 新增的云流程以红色星号标记。
可视化云工具：从65个升级到126个，新增61种绘图能力
可视化工具从65个跃升至 126个。新增工具中，分子动力学模拟与对接分析是一大亮点——DiffDock对接、蛋白–小分子对接、蛋白–蛋白对接、核酸–小分子对接等工具，使生科云的服务边界从常规组学拓展至结构生物学领域。此外，新增的交互式动态图表（物种丰度桑基图、圆形热图、堆叠柱状图、核密度估计边际图等）进一步丰富了数据展示层次。
使用数据是最好的证明。截至2026年7月，LEfSe图累计使用 97847次，聚类热图80087次，关联网络分析 71024次。高频使用本身就是用户对平台工具实用性的直接认可。
AI深度赋能：从参数推荐到结果解读，全程辅助如虎添翼
生科云2026的AI能力并非简单的“问答机器人”，而是系统性嵌入分析全流程的实用辅助工具。
AI引导的参数选择：根据样本量、数据类型、分组结构等特征，智能推荐预处理方法、统计模型和可视化参数，降低主观判断带来的不确定性。
AI辅助的图表解读：系统可自动识别结题报告中各类图表的关键信息，快速生成结构化解读文本，帮助用户从海量结果中精准定位核心发现，大幅提升从数据到结论的输出效率。例如，在分组百分比堆积柱状图中，AI可提取优势类群并比较组间差异；在氮循环功能分析中，可识别关键功能基因、比较组间差异、推断生态学意义，辅助用户快速形成科学结论。
AI驱动的科研助手：内置DeepSeek-R1/V3/V4及Qwen3.6-Plus等多个大语言模型，支持文献综述、文献搜索、假设生成（含多智能体辩论评估）、实验设计、智能问答和期刊推荐等，覆盖从提出问题到成果发表的全流程。
微科盟生科云2026 中全新的 AI 赋能研究平台。 AI 赋能研究平台模块的架构，包含六个功能模块，包括自动化研究综述与文献整合、AI 辅助假设生成、智能科学问题问答、AI 驱动的实验设计与方案规划，以及期刊发现与推荐。
多组学研究的未来，不在于工具的堆砌，而在于能否将复杂的技术链条转化为清晰的研究路径。微科盟生科云2026所做的，正是这样一件事——通过标准化流程减少重复劳动，通过AI辅助降低技术门槛，通过系统整合打通分析链路，让研究者将精力集中在真正的科学问题上，而非消耗在工具调试和数据格式转换中。
平台永久免费开放，欢迎广大科研人员使用并反馈。访问 https://www.bioincloud.tech，体验更完善、更智能、更易用的多组学分析。
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引文格式
Gao, Yunyun, Guoxing Zhang, Chengrui Wang, Hao Xu, Zhanhui Yu, Shunyao Jiang, and Yong‐Xin Liu. 2026.“Wekemo Bioincloud 2026: An AI‐Enabled Platform for Standardized Multi‐Omics Data Analyses.” iMeta e70149.https://doi.org/10.1002/imt2.70149
作者简介
高云云（第一作者）
●北京林业大学讲师、硕士生导师，iMeta期刊副编辑、国际动物学会青年委员
●研究方向为野生动物保护宏基因组学，围绕基因组、宏基因组和单细胞转录组等多组学方法的开发与整合，解析“宿主-微生物”互作的核心规律，近3年在iMeta, Science Bulletin, Protein & Cell, GigaScience等期刊以一作/通讯（含共同）发表论文6篇，其中2篇文章获ESI 1% TOP高被引论文，授权软件著作权2项。
张国兴（第一作者）
●2018年研究生毕业于中国农业大学，此后一直在深圳微科盟科技集团有限公司工作，负责生科云的开发。
王呈瑞（第一作者）
●硕士毕业于中国海洋大学海洋生命学院，哈尔滨工业大学电子信息专业博士在读。硕士毕业后于微科盟集团工作6年，擅长AI算法模型构建、多组学联合分析。研究方向为肠道菌群参与结直肠肿瘤微环境重塑及转移机制。研究成果发表于iMeta、Cell Reports、IJMS、IJBLS、EES、nutrients、Molecular Nutrition Food Research、Journal of Traditional Chinese Medicine等期刊。
江舜尧（通讯作者）
●深圳微科盟科技集团有限公司创始人，2011年研究生毕业于深圳大学，先后在华大基因、美吉生物等单位任职，于2017年创立微科盟集团，2019年统筹组织开发生科云，系AI+组学科研的开拓者之一。
（通讯
作者）
●中国农业科学院深圳农业基因组研究所研究员，微生物组与营养健康团队首席，博士生导师。iMeta期刊执行主编，宏基因组公众号创始人，中国微生物学会微生物组专委会委员。
●聚焦微生物组方法开发、功能挖掘和科学传播，以第一或通讯(含共同)在Nature Biotechnology/Microbiology、Gut发文40篇，合作在Science、Cell等发文40篇，被引36000次，入选全球前2%科学家榜单/高被引学者。创办宏基因组公众号(19万+)，主编微生物组实验手册专著。
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