Bubbles可以同時展示pvalue和表達量。例如展示motif的pvalue和motif對應的轉(zhuǎn)錄因子的表達量,，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達所在的group,，預示著該分組對細胞狀態(tài)的改變（例如細胞分化、轉(zhuǎn)移,、應激）起關(guān)鍵調(diào)控作用,；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio,。

基本原理：

Bubbles的實質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化,，同時可以展示pvalue。

數(shù)據(jù)要求：

表達矩陣,，分組 做數(shù)據(jù)分析就找云生物,。四川組學實驗數(shù)據(jù)科學怎么樣

    **突變頻譜分析（突變模式）：目的：輸入突變數(shù)據(jù)，用非負矩陣分解方法NMF分析突變特征,，描述樣本集的突變模式,。什么是突變模式：這也是對TCGA數(shù)據(jù)的深度挖掘，從而提出的一個統(tǒng)計學概念,。文章（Signaturesofmutationalprocessesinhumancancer）研究了30種**,，發(fā)現(xiàn)21種不同的mutationsignature。如果理解了,，就會發(fā)現(xiàn)這個其實蠻簡單的,，他們并不重新測序,，只是拿已經(jīng)有了的TCGA數(shù)據(jù)進行分析，而且居然是發(fā)表在nature上面,！文章研究了4,938,362mutationsfrom7,042cancers樣本,，突變頻譜的概念只是針對于somatic的mutation。一般是對**病人的**組織和*旁組織配對測序,，過濾得到的somaticmutation,，一般一個樣本也就幾百個somatic的mutation。還有其它文章（Mutationalsignatures:thepatternsofsomaticmutationshiddenincancergenomes）也是這樣分析的從2013年提出到現(xiàn)在,，已經(jīng)有30種mutationsiganures,，在cosmic數(shù)據(jù)庫有詳細記錄，更新見：MutationalSignatures,。它的概念就是：根據(jù)突變上下文分成96類,，然后每類突變的頻率不一樣畫一個條形圖，可視化展現(xiàn),。應用場景：突變特征定義：體細胞突變是多個突變過程如DNA修復缺陷,，暴露于外源或內(nèi)源誘變劑等綜合結(jié)果。 重慶數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科學服務按照斯普林格學術(shù)規(guī)范化處理準則提供文稿同行**投稿前意見評估,。

    GSEA術(shù)語解讀Enrichmentscore（ES）ES是GSEA**初的結(jié)果,，反應關(guān)注的基因集S在原始基因數(shù)據(jù)序列L的頂部或底部富集的程度。ES原理：掃描排序序列,，當出現(xiàn)一個基因集S中的基因時,，增加ES值，反之減少ES值,，一個基因的ES值權(quán)重與差異表達度相關(guān),。ES是個動態(tài)值，**終ES是動態(tài)掃描過程中獲得的**ES值,。如果**終ES為正,，表示某一功能基因集S富集在排序序列頂部。ES為負,，表示某一基因集S富集在排序序列底部,。NES由于ES是根據(jù)分析的排序序列中的基因是否在一個基因集S中出現(xiàn)來計算的，但各個基因集S中包含的基因數(shù)目不同,，且不同功能基因集S與原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性也不同,，因此比較數(shù)據(jù)中基因在不同基因集S中的富集程度要對ES進行標準化處理，也就是計算NES,。NES=某一基因集S的ES/數(shù)據(jù)集所有隨機組合得到的ES平均值,，NES是主要的統(tǒng)計量。nominalp-value（普通P值）描述的是針對某一功能基因集S得到的富集得分的統(tǒng)計***性,，通常p越小富集性越好,。FDR（多重假設(shè)檢驗矯正P值）NES確定后,，需要判斷其中可能包含的錯誤陽性發(fā)現(xiàn)率。FDR=25%意味著對此NES的判斷4次可能錯1次,。GSEA結(jié)果中,，高亮顯示FDR<25%的富集基因集S。因為從這些功能基因集S中**可能產(chǎn)生有意義的假設(shè),。大多數(shù)情況下,。

    Lasso術(shù)語解讀λ(Lambda)：復雜度調(diào)整懲罰值，λ越大對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**小目標參量均值的那一個,。而是指在一個方差范圍內(nèi)得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數(shù)時常用的辦法,。交叉驗證,，顧名思義，就是重復的使用數(shù)據(jù),，把得到的樣本數(shù)據(jù)進行切分,，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型,，用測試集來評估模型預測的好壞,。在此基礎(chǔ)上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本,，即所謂“交叉”,。數(shù)據(jù)要求：1、表達譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預處理）或突變數(shù)據(jù)2,、包含生存狀態(tài)和生存時間的預后數(shù)據(jù)或者其它臨床分組數(shù)據(jù),。 OmicCircos圖可以對感興趣的多個基因，展示其染色體的位置,、拷貝數(shù)變異等多個特征,。

    survivalCurve生存分析生存分析（survivalCurve）旨在更好地分析對不同因素對患者預后的影響，從而找到影響患者疾病的關(guān)鍵因素,。生存曲線（Kaplan-Meier曲線）是生存分析的基本步驟,，展示分類樣本的生存曲線，從而揭示不同因素對疾病預后的影響,。一般可應用的研究方向有：患者的生存期跟基因變異的關(guān)系,、藥物處理導致模式動物生存期變化?；驹鞬aplan-Meier法,，直接用概率乘法定理估計生存率,，故稱乘積極限法（product-limitmethod），是一種非參數(shù)法,。相比其他方法,，KM曲線能更好的處理刪失數(shù)據(jù)。先將樣本生存時間從小到大排列,。若遇到非刪失值和刪失值相同時,，非截刪失****。在生存時間后列出與時間相應的死亡人數(shù),，期初病例數(shù)（即生存期為某時間時尚存活的病例數(shù)）,。然后計算活過每個時間點的生存率。以生存時間為橫坐標,，生存率為縱坐標所作的曲線,，即為Kaplan-Meier曲線。術(shù)語解釋風險比（HazardRatio,HR）：Kaplan-Meier方法中計算的風險比HR為兩分組對生存期影響的比例,，用來描述該基因高表達對生存期的危險程度,。該方法中的假設(shè)檢驗為兩組中樣本的生存期是否存在差異，即該因素是否會導致生存期的改變,。刪失（censored）：在生存分析中,。 在分子生物、細胞生物,、實驗動物,、病理、臨床樣本方面已與長三角100余家企業(yè)形成良好合作關(guān)系,。廣東成果發(fā)表指導數(shù)據(jù)科學

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