Lasso術(shù)語解讀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)練集來訓(xùn)練模型,，用測(cè)試集來評(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),。 調(diào)控區(qū)域ChiP-seq信號(hào)分布圖,。廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富

    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,。基本原理：列線圖的理論于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。列線圖通過構(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。 山東公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)長(zhǎng)期與交大,、復(fù)旦,、中科院、南大,、藥科大等實(shí)驗(yàn)室合作,。

ssGSEA基本原理

對(duì)于一個(gè)基因表達(dá)矩陣，ssGSEA首先對(duì)樣本的所有基因的表達(dá)水平進(jìn)行排序獲得其在所有基因中的秩次rank,。然后對(duì)于輸入的基因集,，從基因集中尋找表達(dá)數(shù)據(jù)里存在的基因并計(jì)數(shù)，并將這些基因的表達(dá)水平求和,。接著基于上述求值,，計(jì)算通路中每個(gè)基因的富集分?jǐn)?shù),，并進(jìn)一步打亂基因順序重新計(jì)算富集分?jǐn)?shù)，重復(fù)一千次,，***根據(jù)基因富集分?jǐn)?shù)的分布計(jì)算p值整合基因集**終富集分?jǐn)?shù),。

數(shù)據(jù)要求

1、特定感興趣的基因集（通常為免疫細(xì)胞表面marker genes）,，列出基因集中基因

2,、基因表達(dá)矩陣，為經(jīng)過log2標(biāo)準(zhǔn)化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seq count數(shù)數(shù)據(jù)（基因名形式與基因集對(duì)應(yīng)）

下游分析

免疫細(xì)胞浸潤(rùn)分?jǐn)?shù)相關(guān)性（corralation）分析

    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)過程,。通俗意義上來說,，基因互作關(guān)系指基于序列預(yù)測(cè)的靶基因?qū)ΑiRNA通過與靶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,?；驹恚簃iRNA主要通過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,。 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,。

    pancancer泛**圖譜泛*研究是通過整合不同**類型、不同組織起源的**表達(dá)數(shù)據(jù),，查找**之間的共性或者差異的過程,。通常使用**數(shù)據(jù)信息較為***的TCGA數(shù)據(jù)，通過分裂小提琴圖展示某個(gè)基因在TCGA**和正常組織中的表達(dá)差異,。分裂小提琴圖(ViolinPlot)結(jié)合了箱形圖和密度圖的特征,，主要用來顯示數(shù)據(jù)的分布形狀，它一般應(yīng)用于對(duì)比某一基因在TCGA**組織和正常組織基因表達(dá)量TPM值或其它表達(dá)量數(shù)據(jù),?；驹恚盒√崆賵D(ViolinPlot)使用一組數(shù)據(jù)中的最小值、**四分位數(shù),、中位數(shù),、第三四分位數(shù)和**值來反映數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍，將多組數(shù)據(jù)的小提琴圖畫在同一坐標(biāo)上,，可以清晰地顯示各組數(shù)據(jù)的分布差異,。分裂小提琴圖在小提琴圖的基礎(chǔ)上又加入了分組對(duì)比項(xiàng)，便于觀察多**類型在某一基因上的表達(dá)分布情況,，或者某一基因在某一**上,，其疾病與正常的對(duì)比表達(dá)差異情況,。 參考國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資源,，根據(jù)需求制定構(gòu)建方案。云南算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)

提供語言潤(rùn)色,、圖表調(diào)整,、格式修改等工作模塊。廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富

    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),。 廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富