不是更多版本，
而是更清楚的选择。

11 大板块、101 个功能模块，
跨组学一键即达。

LKFlow 2.0 是一款 R + Python 双引擎驱动的跨组学一键式生信分析平台，覆盖经典转录组数据挖掘、网络药理学、机器学习、单细胞、空间转录组、孟德尔随机化和非靶向代谢组/脂质组，11 大板块、99 个分析模块，加上生成报告与思路启发共 101 个功能模块，无需编程，即可自动生成可复现的学术图文报告。

• 1. 数据处理 (5)：GEO 数据下载、Series Matrix 解析、合并批次（ComBat/Limma/SVA）、ID 转换、通用预处理
• 2. 基础分析 (2)：DEGs 差异表达（limma / DESeq2 / edgeR）、WGCNA 加权共表达网络
• 3. 网络药理学 (8)：复方/单体网络药理、网络图、逆向网药、疾病靶点、Cytoscape 自定义、SwissADME、ADMETlab 3.0
• 4. 交集分析 (3)：VENN、VENN+1、VENN-Auto 自动化批量交集
• 5. 进阶分析 (2)：PPI 蛋白质相互作用网络、GO + KEGG 功能富集与通路分析
• 6. 机器学习 (8)：机器学习-10 / 127 / 8 / 14 / 207 / 100 / 121、SHAP 可解释性
• 7. 验证模块 (11)：免疫浸润、GSEA、诊断模型、基因表达、高级免疫、ROC、KM 生存、GSVA、多维 WGCNA、GeneMANIA、药物敏感性
• 8. 单细胞转录组 (36 · 2.0 新增)：读取/QC、批次整合、细胞注释、亚群再聚类、周期/干性/签名、轨迹、Velocity、谱系追踪、CellChat / NicheNet、hdWGCNA、代谢、CNV、免疫组库、scATAC、药物预测、虚拟扰动、基础模型、绘图工坊、流水线、报告与 AI
• 9. 空间转录组 (7 大流水线 · 2.0 新增)：空间预处理、图像处理、空间域、细胞反卷积、区域功能共表达、空间统计、高级空间分析
• 10. 孟德尔随机化 (6 · 2.0 新增)：MR 标准流水线、多变量 MR、双向 MR、共定位、药物靶点 MR、多效性分层
• 11. 非靶向代谢组/脂质组 (11 · 2.2 新增)：数据接入、质控、预处理、批次效应、差异分析、PCA/PLS-DA、注释一致性、通路与脂质结构、网络与酶证据、转录组整合、报告/AI