OmicsInferenceDeck ---多组学癌症亚型识别算法评估平台

OmicsInferenceDeck是干什么的？

在传统的多组学癌症亚型识别算法研究中，当研究者开发出一种创新的聚类算法并准备发表论文时，数学评估与下游生信分析是必不可少的。
这意味着研究者需要耗费大量的时间和精力：

1. 计算各种复杂的数学与统计学指标。
2. 绘制符合高质量期刊要求的“论文级别”图表。
3. 搭建各种经典算法作为基线对照组来证明新算法的优越性。

从零开始编写这些评估和可视化代码极其繁琐；在网上寻找开源代码或使用AI生成，质量也往往参差不齐。这极大地分散了研究者的精力。

OmicsInferenceDeck平台正是为了解决这一痛点而生。
你可以用你写的算法生成一个结果文件，然后根据平台的指示操作，平台便会为你计算指标、绘制图表；
你也可以上传你自己的输入数据集，选择平台内置经典算法，作为基线对照组计算指标、绘制图表。
经过市场调研，目前市面上几乎没有解决这一痛点的平台。

目标用户

已经研发出聚类算法、得到初步结果，需要进行下游生信分析，对算法进行全面客观评估与对比，以及撰写学术论文的多组学癌症亚型识别研究者。

OmicsInferenceDeck可以提供什么？

1. 在评估与可视化方面，平台可以基于用户提供的算法结果，自动完成多维度指标计算与图表生成。
   研究者无需手动实现各类评估代码，即可获得包括降维聚类图、差异表达分析图、功能富集分析结果以及生存分析曲线在内的一整套分析输出，从而显著降低重复性工作成本。
2. 在Baseline构建方面，平台内置多种经典算法，支持用户直接上传数据并进行参数配置与运行，甚至支持批量参数测试与评估。
   相比从零实现对照实验，这种方式可以更高效地完成横向比较，并快速获得统一标准下的评估结果。
3. 在数据处理层面，平台强调结果的可复现性与科研严谨性。
   系统不会对用户数据进行任何隐性修改，而是通过严格的校验机制（如空值检测、数据格式检查、标签一致性验证等）保证输入数据的规范性。对于不符合要求的数据，将明确给出错误提示，而非自动修正。
4. 在结果呈现与复现方面，平台提供了从在线调整到离线复现的完整路径。
   用户既可以在界面中对图表进行交互式微调，也可以导出对应的原生绘图脚本及处理后的数据，在本地环境中进行进一步修改。