GSVA算法接受的輸入為基因表達矩陣（經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)）以及特定基因集。**步，算法會對表達數(shù)據(jù)進行核密度估計,；第二部,，基于**步的結(jié)果對樣本進行表達水平排序；第三步，對于每一個基因集進行類似K-S檢驗的秩統(tǒng)計量計算；第四步，獲取GSVA富集分數(shù),。**終輸出為以每個基因集對應(yīng)每個樣本的數(shù)據(jù)矩陣。無監(jiān)督算法無監(jiān)督算法常常被用于數(shù)據(jù)挖掘,，用于在大量無標簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)些什么,。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是無標簽的，訓(xùn)練目標是能對觀察值進行分類或區(qū)分等,。核密度估計核密度估計（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計未知的密度函數(shù),，屬于非參數(shù)檢驗方法之一。數(shù)據(jù)要求1,、特定感興趣的基因集（如信號通路,，GO條目等），列出基因集中基因2、基因表達矩陣,，為經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)（基因名形式與基因集對應(yīng)）下游分析1,、基因集（如信號通路）的生存分析2、基因集（如信號通路）的差異表達分析3,、基因集,。 承擔各類項目超過400余項。云南文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣

    LASSO是一種機器學(xué)習算法,，通常被用來構(gòu)建可以預(yù)測預(yù)后情況的基因模型,。也可以篩選與特定性狀相關(guān)性強的基因。LASSO對于高維度,、強相關(guān),、小樣本的生存資料數(shù)據(jù)有較好的效果。LASSO的基本思想是在回歸系數(shù)的***值之和小于一個常數(shù)的約束條件下,，使殘差平方和**小化,，從而使某些回歸系數(shù)嚴格等于0，來得到可以解釋的模型,。該方法的估計參數(shù)λ為調(diào)整參數(shù),。隨著l的增加，項就會減小,，這時候一些自變量的系數(shù)就逐漸被壓縮為0,，以此達到對高維資料進行降維的目的。LASSO方法的降維是通過懲罰回歸系數(shù)的數(shù)量來實現(xiàn)的,?；驹鞮ASSO回歸的特點是在擬合廣義線性模型的同時進行變量篩選(VariableSelection)和復(fù)雜度調(diào)整(Regularization)。因此,，不論目標因變量(dependent/responsevaraible)是連續(xù)的(continuous),，還是二元或者多元離散的(discrete)，都可以用LASSO回歸建模然后預(yù)測,。這里的變量篩選是指不把所有的變量都放入模型中進行擬合,，而是有選擇的把變量放入模型從而得到更好的性能參數(shù),。復(fù)雜度調(diào)整是指通過一系列參數(shù)控制模型的復(fù)雜度,，從而避免過度擬合(Overfitting)。對于線性模型來說,，復(fù)雜度與模型的變量數(shù)有直接關(guān)系,，變量數(shù)越多，模型復(fù)雜度就越高,。

天津組學(xué)實驗數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)調(diào)控區(qū)域ChiP-seq信號分布圖,。

Inmmune gene

免疫學(xué)研究是目前科研領(lǐng)域爭相研究的熱點，**免疫細胞浸潤是其中一種。**免疫細胞浸潤是指免疫細胞從血液中移向**組織發(fā)揮作用,。我們從**組織中分離出浸潤免疫細胞含量,，計算基因與浸潤免疫細胞含量的相關(guān)性，篩選出影響免疫浸潤的候選基因,。

基本原理：

從基因矩陣數(shù)據(jù)中提取免疫細胞含量,，生成免疫細胞含量矩陣；

計算目標基因與浸潤免疫細胞含量的相關(guān)性,，篩選與浸潤免疫細胞含量高度相關(guān)的基因,。

術(shù)語解讀：

相關(guān)性系數(shù)（pearson,spearman, kendall）反應(yīng)兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度。相關(guān)系數(shù)范圍為-1到+1,。0表示兩個變量不相關(guān),，正值表示正相關(guān)，負值表示負相關(guān),，值越大表示相關(guān)性越強,。

數(shù)據(jù)要求：

**數(shù)據(jù)表達矩陣

    下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線,、列線圖進行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應(yīng)用示例：文獻1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.,，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預(yù)后預(yù)測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組織和*旁正常組織的miRNA芯片數(shù)據(jù)進行了差異表達分析,，并通過LASSOCox回歸對獲得的差異表達miRNA進行篩選,，獲得了6個miRNA的可以預(yù)測預(yù)后情況的miRNA特征集。文獻2：PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer（于2016年9月發(fā)表在EBioMedicine.上,，影響因子）文章將符合條件的患者劃分為訓(xùn)練集和測試集,，首先分析獲得了**干細胞相關(guān)的miRNA，接著通過LASSO對**干細胞相關(guān)的miRNA進行篩選,，構(gòu)建了10個miRNA的預(yù)后預(yù)測模型,，并計算風險指數(shù)繪制了生存曲線和ROC曲線。 結(jié)合WGCNA的ceRNA分析,。

    STEM基因表達趨勢分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是一個連續(xù)且復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng),。當生物體按照一定順序發(fā)生變化或者受到外界環(huán)境刺激（如受到不同濃度的化學(xué)藥物誘導(dǎo)）時，基因表達變化也會呈現(xiàn)趨勢特征,。趨勢分析就是發(fā)現(xiàn)基因表達的趨勢特征,，將相同變化特征的基因集中在一種變化趨勢中，從而找到實驗變化過程中相當有有代表性的基因群,。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner）,，中文名短時間序列表達挖掘器。該軟件主要用于分析短時間實驗數(shù)據(jù),，也可用于多組小樣本數(shù)據(jù),。推薦3至8組數(shù)據(jù),。一般可應(yīng)用的研究方向有：多個時間點的時間序列數(shù)據(jù)，例如多個發(fā)育時期,、處理后多個時間點取樣,。基本原理STEM采用了一種新的聚類算法來分析時間序列基因表達趨勢,。聚類算法首先選擇一組不同的,、有代表性的時間表達模式（temporalexpressionprofiles）作為模型（modelprofiles）。模型是**于數(shù)據(jù)選擇的,，并從理論上保證了所選擇的模型剖面具有代表性,。然后，根據(jù)每個標準化過后的基因表達模式,，分配給模型中相關(guān)系數(shù)比較高的時間表達模式,。由于模型的選擇是**于數(shù)據(jù)的，因此該算法可以通過排列測試,，確定哪些時間表達模式在統(tǒng)計意義上***富集基因,。對每一個基因都分配時間表達模式完成后。 診療軟件開發(fā),、算法還原與開發(fā),、臨床統(tǒng)計等數(shù)據(jù)科學(xué)工作。重慶組學(xué)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學(xué)售后分析

circos圖通過圓圈和連線展示多個亞組之間的關(guān)系,，包括且不限于基因,、基因片段、亞型,。云南文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣

    Adonis（置換多元方差分析,，分析不同分組或環(huán)境因子對樣品差異的解釋度）：ADONIS置換多元方差分析（Permutationalmultivariateanalysisofvariance，PERMANOVA）,，又稱非參數(shù)多因素方差分析（nonparametricmultivariateanalysisofvariance）,、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分組因素對樣品差異的解釋度,，并使用置換檢驗進行***性統(tǒng)計,。基本原理：置換多元方差分析（PERMANOVA,，Adonis）是一種基于F統(tǒng)計的方差分析,，依據(jù)距離矩陣對總方差進行分解的非參數(shù)多元方差分析方法?；静襟E是基于OTU豐度表,，計算樣本間樣本間Bray-curtis距離,，然后adonis分析生成結(jié)果,，繪圖展示,。術(shù)語解讀：OTU：operationaltaxonomicunits，分類單元Df：自由度,，其值=所比較的分組數(shù)量-1,；SumsOfSqs：即Sumsofsquares，總方差,，又稱離差平方和,；MeanSqs：即Meansquares，均方（差）,；FModel：F檢驗值,；R2：即Variation(R2)，方差貢獻,，表示不同分組對樣品差異的解釋度,，即分組方差與總方差的比值，R2越大表示分組對差異的解釋度越高,；Pr(>F)：***性p值,，小于***。數(shù)據(jù)要求：OTU豐度表或者樣本距離矩陣,。 云南文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣