用途：当用户提及通路分析（KEGG、Reactome、WikiPathways）、GO 富集、蛋白互作网络（STRING、BioGRID）、多组学整合、GSEA/ORA、序列数据库查询（UniProt、NCBI、Ensembl）或单细胞 RNA-seq 分析时触发，提供从数据准备到生物学解释的完整分析流程。
主要能力：标准化基因/蛋白标识符并处理重复与歧义映射；差异分析（转录组用 DESeq2、edgeR、limma-voom，蛋白组用 limma，BH-FDR 校正，默认阈值 |log2FC|>1、padj<0.05 可调）；功能富集（clusterProfiler、g:Profiler、DAVID 做 GO 的 BP/MF/CC 与 KEGG/Reactome 富集，GSEA 用于排序基因列表）；网络分析（STRING 置信度>0.7，度中心性找 hub、介数中心性找 bottleneck，MCODE/Louvain 模块，叠加表达数据）；多组学整合（相关分析、CCA、MOFA/DIABLO）；单细胞分析（QC、scran/SCTransform 归一化、PCA/UMAP、Leiden/Louvain 聚类、SingleR/scType 注释、Monocle3/Slingshot 轨迹）；可视化（火山图、热图、点图、网络图、UMAP/tSNE、circos）。
使用方式：按资料给出的分步方法执行，输出富集结果表（term、description、gene ratio、p-value、padj、gene list）、带标注的火山图、网络图、UMAP/tSNE 图与带树状图的热图。
适用场景：转录组、蛋白组、代谢组及单细胞数据的下游功能与网络分析。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、平台支持与性能数据；需自行准备数据并核对基因 ID 映射损失、背景基因集、多重检验校正、GO 冗余处理、网络置信度、单细胞 QC 阈值与批次效应。