耐药菌的大量存在和传播,日益威胁公众健康和卫生安全,给临床、实验室检测和监测细菌耐药性方面的工作带来严峻挑战,亟需对病原菌进行快速的药物敏感性测试和细菌耐药机理分析。单细胞全基因组测序在发现新的耐药基因上有着快速免培养、可揭示异质性等优势,但是由于单细胞测序数据易污染、测序偏好性大,需要对单细胞测序数据进行全面的质量控制和深层次分析。目前,针对耐药菌基因组数据分析的工具和集成化系统有待完善,其分析方法也需改进。本文一方面进行耐药菌测序数据的全面质量控制。首先,收集公开数据并进行基本分析,发现公开系统中数据来源较单一,选取部分数据作为基因注释的对比参考。然后,对高通量处理结果进行一系列的可视化分析设计,对单核苷酸多态性、基因组污染进行统计分析与可视化;使用t-SNE算法对序列所属科系类别进行可视化,发现B3样本中含大量肠杆菌科、棒杆菌科细菌和棒状杆菌等信息。最后,选取单个、多个样本的基因组序列数据分别进行了潜在类别分析和潜在类别回归分析,分析耐药菌的基因序列特点,有助于耐药菌性能的基因分析。另一方面构建集成化、可视化的分析系统。使用R的shiny技术构建了单细胞全基因组测序数据统计分析可视化平台,该平台主为一个系统性、流程化可视化平台,主要用于集成高通量数据分析结果,并进行深入分析和可视化。本平台与高通量分析平台联合形成完整的可视化系统,该分析系统性能优、操作便捷、实用性强,可进行任意个数样本的同步分析;平台经Docker部署后可实现多端口同时使用;用户仅需读入数据、轻松点击即可实现复杂的数据分析可视化功能。将一组耐药菌全基因组测序数据导入平台进行测评,验证了平台性能良好。本系统能够有效提高科研效率和分析效果,可在耐药菌的全基因组测序数据的研究中发挥重要作用。