棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點(diǎn)**簡(jiǎn)單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點(diǎn)。這些位點(diǎn)被認(rèn)為是突變熱點(diǎn),，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點(diǎn)以及其他突變位點(diǎn),。并可以對(duì)比不同**/亞型的突變位點(diǎn)。

基本原理

將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長(zhǎng)條形，以不同色塊標(biāo)注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導(dǎo)致氨基酸改變的位置標(biāo)注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標(biāo)注位點(diǎn)的突變頻數(shù)以及突變位點(diǎn),。

數(shù)據(jù)要求

基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù)

下游分析

1、突變位點(diǎn)靶向藥物分析

2,、驅(qū)動(dòng)基因突變分析 處理生物醫(yī)學(xué)科研領(lǐng)域的組學(xué)數(shù)據(jù)處理,、數(shù)據(jù)庫建設(shè)。云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)

三角坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)圖是采用數(shù)字坐標(biāo)形式來表現(xiàn)三項(xiàng)要素的數(shù)字信息圖像,。三角形坐標(biāo)圖常用百分?jǐn)?shù)（%）來表示某項(xiàng)要素與整體的結(jié)構(gòu)比例,。三條邊分別表示三個(gè)不同分量，三個(gè)頂點(diǎn)可以看作是三個(gè)原點(diǎn),。三角圖可以展示某特定值在一個(gè)整體中不同類型的分布,。在生物信息中三角圖可以方便地展示3種不同疾病或者3個(gè)不同分組之間某個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)要求

多個(gè)樣本的三個(gè)變量值，或者多個(gè)基因在三個(gè)不同分組中的數(shù)據(jù)值,，可以是突變頻率數(shù)據(jù),、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、甲基化數(shù)據(jù)等,。 廣東文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢?cè)诨蚪M上同時(shí)展示突變位點(diǎn)和motif,，為突變影響轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合提供量化和可視化的證據(jù)。

    PCA主成分分析測(cè)序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá),，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度,。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對(duì)每個(gè)基因進(jìn)行分析,，分析往往是孤立的,，盲目減少指標(biāo)會(huì)損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis),，即主成分分析方法,，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個(gè)分組中的差異情況,，多個(gè)基因在該樣本中的差異情況,。基本原理PCA的主要思想是將n維特征映射到k維上,，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分,，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地找一組相互正交的坐標(biāo)軸,，新的坐標(biāo)軸的選擇與數(shù)據(jù)本身是密切相關(guān)的。其中,，**個(gè)新坐標(biāo)軸選擇是原始數(shù)據(jù)中方差**的方向,，第二個(gè)新坐標(biāo)軸選取是與**個(gè)坐標(biāo)軸正交的平面中使得方差**的，第三個(gè)軸是與第1,，2個(gè)軸正交的平面中方差**的,。依次類推，可以得到n個(gè)這樣的坐標(biāo)軸,。通過這種方式獲得的新的坐標(biāo)軸,，我們發(fā)現(xiàn)，大部分方差都包含在前面k個(gè)坐標(biāo)軸中,，后面的坐標(biāo)軸所含的方差幾乎為0,。于是，我們可以忽略余下的坐標(biāo)軸,，只保留前面k個(gè)含有絕大部分方差的坐標(biāo)軸,。事實(shí)上。

    術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡(jiǎn)稱Cox模型),，是由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家,。該模型以生存結(jié)局和生存時(shí)間為應(yīng)變量，可同時(shí)分析多種因素對(duì)于生存期長(zhǎng)短的影響,。Cox模型能分析帶有截尾生存時(shí)間的資料,，且不要求估計(jì)資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學(xué)界被***使用,。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型,，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法,，用于估計(jì)某種事物的可能性,。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果,，可控性高且結(jié)果可解釋性強(qiáng),。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學(xué)特征（基因突變、基因表達(dá)等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生存期,，生存狀態(tài)）或樣本的分組情況下游分析：1.補(bǔ)充相關(guān)因素的已有相關(guān)研究2.解釋相關(guān)因素對(duì)研究課題的意義,。 早期肝疾病的預(yù)后基因panel研究。

    術(shù)語解讀：PPI：蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白質(zhì)相互作用模塊,，一個(gè)模塊指向一個(gè)功能數(shù)據(jù)要求：基因列表應(yīng)用示例1：（于2018年3月發(fā)表在Immunity.,，影響因子）T細(xì)胞活化過程中產(chǎn)生蛋白質(zhì)組進(jìn)行多重定量分析，然后對(duì)差異表達(dá)蛋白權(quán)重聚類,，并將聚類蛋白疊加到PPI網(wǎng)絡(luò)上以識(shí)別功能模塊,。D.模塊大小的分布，通過將每個(gè)WPC（權(quán)重聚類結(jié)果）中的蛋白疊加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)上識(shí)別模塊,。每個(gè)模塊的蛋白質(zhì)數(shù)量顯示出來,。E.各個(gè)模塊及其交互的關(guān)系圖。圓圈(節(jié)點(diǎn))表示90個(gè)模塊,，圓圈大小與模塊大小成比例,。邊連接共享PPIs的模塊。在(F)和(G)中進(jìn)一步擴(kuò)展了裝箱模塊,。F.來自WPC3的細(xì)胞質(zhì)和線粒體核糖體的四個(gè)互連模塊,。顯示了蛋白質(zhì)的名稱和每個(gè)模塊的代表性功能術(shù)語。G.來自WPC3的蛋白酶體,，OXPHOS和線粒體復(fù)合物IV途徑的模塊,。 蛋白組代謝組個(gè)性化分析。公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)服務(wù)

協(xié)助構(gòu)建各類科研,、臨床數(shù)據(jù)庫,。云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)

    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,。 云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)