術(shù)語(yǔ)解讀

數(shù)據(jù)降維：

降維就是一種對(duì)高維度特征數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,。降維是將高維度的數(shù)據(jù)保留下**重要的一些特征,，去除噪聲和不重要的特征，從而實(shí)現(xiàn)提升數(shù)據(jù)處理速度的目的,。在實(shí)際的生產(chǎn)和應(yīng)用中,，降維在一定的信息損失范圍內(nèi)，可以為我們節(jié)省大量的時(shí)間和成本,。降維也成為應(yīng)用非常***的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,。

數(shù)據(jù)要求：

表達(dá)譜芯片或測(cè)序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過(guò)預(yù)處理）

下游分析

得到PCA分析結(jié)果之后的分析有：

1.對(duì)組成主要成分的基因進(jìn)行后續(xù)分析，探究該情況下關(guān)鍵基因表達(dá)情況

2.對(duì)組成不同主成分簇的基因進(jìn)行后續(xù)分析,，探究該情況下不同基因集的表達(dá)情況 云生物提供數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù),。湖北數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦

    Nomogram列線圖（nomogram，諾莫圖）是在平面直角坐標(biāo)系中,，用一簇互不相交的線段表示多個(gè)臨床指標(biāo)或者生物學(xué)特征,，用以預(yù)測(cè)一定的臨床結(jié)局或者某類事件發(fā)生的概率的圖。列線圖使預(yù)測(cè)模型的結(jié)果更具有可讀性,，可個(gè)性化地計(jì)算特定**患者生存率,在臨床實(shí)踐中有較大的價(jià)值,。一般可應(yīng)用的研究方向有：將回歸的結(jié)果進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，對(duì)個(gè)體樣本給出其發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)或比例風(fēng)險(xiǎn),；根據(jù)多個(gè)臨床指標(biāo)或生物學(xué)特征,，判斷個(gè)體樣本的疾病分類或特征?；驹恚毫芯€圖的理論于1884年提出,，**早用于工程學(xué)。它能夠?qū)?fù)雜的計(jì)算公式以圖形的方式,，快速,、直觀、精確的展現(xiàn)出來(lái),。列線圖通過(guò)構(gòu)建多因素回歸模型（例如Cox回歸,、Logistic回歸等），根據(jù)模型中各個(gè)影響因素對(duì)結(jié)局變量的影響程度的高低,，即回歸系數(shù)的大小,，給每個(gè)影響因素的每個(gè)取值水平進(jìn)行賦分。將各個(gè)評(píng)分相加得到總評(píng)分,，通過(guò)總評(píng)分與結(jié)局事件發(fā)生概率之間的函數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系,，從而計(jì)算出該個(gè)體結(jié)局事件的預(yù)測(cè)概率,。校準(zhǔn)曲線（calibrationcurve）為實(shí)際發(fā)生率和預(yù)測(cè)發(fā)生率的散點(diǎn)圖，常于用于化工行業(yè)溶液配制,。在這里通過(guò)觀察預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差情況,，判斷基于回歸模型構(gòu)建列線圖的有效性。 北京成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦OmicCircos圖可以對(duì)感興趣的多個(gè)基因,，展示其染色體的位置,、拷貝數(shù)變異等多個(gè)特征。

    Lasso術(shù)語(yǔ)解讀λ(Lambda)：復(fù)雜度調(diào)整懲罰值,，λ越大對(duì)變量較多的線性模型的懲罰力度就越大,，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中,，得到**小目標(biāo)參量均值的那一個(gè),。而是指在一個(gè)方差范圍內(nèi)得到**簡(jiǎn)單模型的那一個(gè)λ值。交叉驗(yàn)證（crossvalidation）：交叉驗(yàn)證是在機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型和驗(yàn)證模型參數(shù)時(shí)常用的辦法,。交叉驗(yàn)證,，顧名思義，就是重復(fù)的使用數(shù)據(jù),，把得到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行切分,，組合為不同的訓(xùn)練集和測(cè)試集，用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練模型,，用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型預(yù)測(cè)的好壞,。在此基礎(chǔ)上可以得到多組不同的訓(xùn)練集和測(cè)試集，某次訓(xùn)練集中的某樣本在下次可能成為測(cè)試集中的樣本,，即所謂“交叉”,。數(shù)據(jù)要求：1、表達(dá)譜芯片或測(cè)序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過(guò)預(yù)處理）或突變數(shù)據(jù)2,、包含生存狀態(tài)和生存時(shí)間的預(yù)后數(shù)據(jù)或者其它臨床分組數(shù)據(jù),。

    cox風(fēng)險(xiǎn)比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評(píng)論(0)比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，又稱Cox回歸模型,，是由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家,。模型可以用來(lái)描述了不隨時(shí)間變化的多個(gè)特征對(duì)于在某一時(shí)刻死亡率的影響。它是生存分析中的一個(gè)重要的模型,。應(yīng)用場(chǎng)景cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型,，由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家主要用于**和其他慢性疾病的預(yù)后分析，也可用于隊(duì)列研究的病因探索單因素cox分析主要探索單個(gè)基因的**預(yù)后影響cox分析可用于轉(zhuǎn)錄組,，甲基化,，miRNA,LncRNA,可變剪切等等基本原理：在這里，是一個(gè)與時(shí)間有關(guān)的基準(zhǔn)危險(xiǎn)率,，其選擇具有充分的靈活度,，一種可能的選擇是采用概率論中的Weibull分布,。是模型的參數(shù)。由于只要給定數(shù)據(jù),，就能夠通過(guò)極大似然估計(jì)求出模型的參數(shù),，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個(gè)半?yún)?shù)模型,。對(duì)公式進(jìn)行變形,，得到：通過(guò)這個(gè)公式，我們可以發(fā)現(xiàn),，模型中各危險(xiǎn)因素對(duì)危險(xiǎn)率的影響不隨時(shí)間改變，且與時(shí)間無(wú)關(guān),同時(shí),，對(duì)數(shù)危險(xiǎn)率與各個(gè)危險(xiǎn)因素呈線性相關(guān),。這就是Cox回歸中的兩個(gè)基本假設(shè)。參數(shù)的極大似然估計(jì)：術(shù)語(yǔ)解讀：1.輸入變量,，由m個(gè)影響因素組成：2.生存函數(shù),，輸入為X時(shí)，在t時(shí)刻仍然存活的概率：3.死亡函數(shù),，輸入為X時(shí),，在t時(shí)刻已經(jīng)死亡的概率：4死亡密度函數(shù)，輸入為X時(shí),。 在分子生物,、細(xì)胞生物、實(shí)驗(yàn)動(dòng)物,、病理,、臨床樣本方面已與長(zhǎng)三角100余家企業(yè)形成良好合作關(guān)系。

    單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)挖掘：GEO目前收錄的單細(xì)胞研究樣本已經(jīng)超過(guò)2萬(wàn)例,，單細(xì)胞測(cè)序幾乎成為生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域CNS***文章的標(biāo)配,。實(shí)驗(yàn)費(fèi)用高昂，阻斷了CNS夢(mèng),，既然其他數(shù)據(jù)可以挖,，單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)照樣可以挖。已知公共數(shù)據(jù)庫(kù)中單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)涉及各種疾病類型,，包括**,、免疫細(xì)胞、炎癥類甚至神經(jīng),、肌肉,、骨骼等，樣本豐富,、數(shù)據(jù)龐大,，你不挖就是失去了一座金山,。我們提供各種設(shè)計(jì)單細(xì)胞測(cè)序、各種測(cè)序,、芯片,、多組學(xué)的公共數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘、培訓(xùn),、模型構(gòu)建,、臨床統(tǒng)計(jì)、算法還原服務(wù),；你能想到,，我能做到；你提供參考文獻(xiàn),、思路和目的,，我們提供結(jié)果；如果沒(méi)有思路,，我們提供付費(fèi)科研設(shè)計(jì)服務(wù),。示例如下：利用公共數(shù)據(jù)庫(kù)的1539個(gè)單細(xì)胞樣本，構(gòu)建自己的生物學(xué)故事,。 做數(shù)據(jù)分析就找云生物,。天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)

可對(duì)接各類公共數(shù)據(jù)庫(kù)，切入各類接口,，并對(duì)公共數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘,。湖北數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦

    GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA,、circRNA或其它RNA介導(dǎo)DNA轉(zhuǎn)錄,，從而影響mRNA的表達(dá)過(guò)程。通俗意義上來(lái)說(shuō),，基因互作關(guān)系指基于序列預(yù)測(cè)的靶基因?qū)?。miRNA通過(guò)與靶mRNA的結(jié)合，或促使mRNA降解,，或阻礙其翻譯,，從而***目的基因的表達(dá)。競(jìng)爭(zhēng)性內(nèi)源RNA網(wǎng)絡(luò)是靶基因預(yù)測(cè)的研究深入,，簡(jiǎn)稱ceRNA網(wǎng)絡(luò),。通過(guò)進(jìn)行ceRNA網(wǎng)絡(luò)的分析，我們能從一個(gè)更為宏觀的角度來(lái)解釋轉(zhuǎn)錄體如何構(gòu)建基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò),，從而進(jìn)一步挖掘基因在其中的調(diào)控機(jī)制,。基本原理：miRNA主要通過(guò)與靶基因的非翻譯區(qū)（UTR）結(jié)合而發(fā)揮其作用,，對(duì)miRNA和mRNA,、lncRNA,、circRNA結(jié)合進(jìn)行的預(yù)測(cè)稱為靶基因預(yù)測(cè)。靶基因預(yù)測(cè)使用軟件根據(jù)miRNA和靶基因間的結(jié)合的規(guī)律預(yù)測(cè)結(jié)合基因?qū)?。在生物體內(nèi),，miRNA可以通過(guò)與proteincoding特異性結(jié)合，影響相關(guān)基因的表達(dá),，從而參與調(diào)控細(xì)胞內(nèi)的各項(xiàng)功能,。ceRNA具有miRNA結(jié)合位點(diǎn)，能后競(jìng)爭(zhēng)性地結(jié)合miRNA,，***miRNA對(duì)靶基因的調(diào)控,。例如lncRNA與miRNA競(jìng)爭(zhēng)性結(jié)合，影響miRNA調(diào)控mRNA的過(guò)程,，**終導(dǎo)致的mRNA表達(dá)失調(diào),。我們使用基于序列預(yù)測(cè)的軟件對(duì)差異分析得到的miRNA與mRNA，lncRNA,，circRNA進(jìn)行靶點(diǎn)預(yù)測(cè)和ceRNA網(wǎng)絡(luò)分析。 湖北數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦