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),。 基因組數(shù)據(jù)全鏈條處理,、蛋白組代謝組個(gè)性化分析。天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富

    RNAseqChIP根據(jù)RNA-seq表達(dá)譜分析得到的結(jié)果,，繪制對(duì)應(yīng)基因啟動(dòng)子區(qū)的ChIP-seq信號(hào),，觀察轉(zhuǎn)錄因子對(duì)基因的調(diào)控影響。一般可應(yīng)用場(chǎng)景：測(cè)了RNA-seq和ChIP-seq,，結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合情況分析基因表達(dá),；只測(cè)了RNA-seq，補(bǔ)充相關(guān)ChIP-seq公共數(shù)據(jù),?；驹恚喝旧|(zhì)免疫共沉淀技術(shù)（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也稱結(jié)合位點(diǎn)分析法,，是一種研究蛋白質(zhì)與染色質(zhì)結(jié)合情況的方法,。將ChIP與第二代測(cè)序技術(shù)相結(jié)合的ChIP-Seq，能夠高效地在全基因組范圍內(nèi)檢測(cè)與組蛋白,、轉(zhuǎn)錄因子等互作的DNA區(qū)段,。轉(zhuǎn)錄組測(cè)序RNA-seq，獲取的轉(zhuǎn)錄組基因表達(dá)情況,，結(jié)合ChIP-seq數(shù)據(jù),，可以從更宏觀的角度分析轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控的對(duì)基因表達(dá)的影響,。數(shù)據(jù)要求：基因列表，ChIP-seq數(shù)據(jù),。 四川成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)自有服務(wù)器機(jī)房,，可隨時(shí)調(diào)用各計(jì)算平臺(tái)算力，且團(tuán)隊(duì)成員有多年科研經(jīng)歷,。

三角坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)圖是采用數(shù)字坐標(biāo)形式來(lái)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(lái)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。

    t-SNE（t分布隨機(jī)鄰域嵌入）是一種用于探索高維數(shù)據(jù)的非線性降維算法,。它將多維數(shù)據(jù)映射到適合于人類觀察的兩個(gè)或多個(gè)維度,。t-SNE非線性降維算法通過(guò)基于具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似性識(shí)別觀察到的簇來(lái)在數(shù)據(jù)中找到模式。另外t-SNE的輸出可以作為其他分類算法的輸入特征,。因?yàn)閠-SNE算法定義了數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)之間的軟邊界,。t-SNE幾乎可用于所有高維數(shù)據(jù)集，廣泛應(yīng)用于圖像處理,，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音處理,。在生物信息中可廣泛應(yīng)用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù),、基因突變數(shù)據(jù)等,，能夠直觀地對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻?lái)講,，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學(xué)習(xí)(manifoldlearning)的降維算法，不同于傳統(tǒng)的PCA和MMD等方法,，t-SNE在高維用normalizedGaussiankernel對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性建模,。相應(yīng)的，在低維用t分布對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性(直觀上的距離)建模,，然后用KL距離來(lái)拉近高維和低維空間中的距離分布,。 與復(fù)旦大學(xué)問(wèn)附屬醫(yī)院合作，開發(fā)人血液外泌體中RNA的數(shù)據(jù)庫(kù),。

    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)ΑiRNA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,?；驹恚簃iRNA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,。 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,。北京成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦

WGCNA其譯為加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析。天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富

    LASSO回歸：更多的變量在擬合時(shí)往往可以給出一個(gè)看似更好的模型,，但是同時(shí)也面臨過(guò)度擬合的危險(xiǎn),。此時(shí)如果用全新的數(shù)據(jù)去驗(yàn)證模型(Validation),，通常效果很差。一般來(lái)說(shuō),，變量數(shù)大于數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量很多,，或者某一個(gè)離散變量有太多獨(dú)特值時(shí)，都有可能過(guò)度擬合,。LASSO回歸復(fù)雜度調(diào)整的程度由參數(shù)λ來(lái)控制,，λ越大對(duì)變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，從而**終獲得一個(gè)變量較少的模型,。LASSO回歸與Ridge回歸同屬于一個(gè)被稱為ElasticNet的廣義線性模型家族,。這一家族的模型除了相同作用的參數(shù)λ之外，還有另一個(gè)參數(shù)α來(lái)控制應(yīng)對(duì)高相關(guān)性(highlycorrelated)數(shù)據(jù)時(shí)模型的性狀,。LASSO回歸α=1,，Ridge回歸α=0，一般ElasticNet模型0<α<1,。LASSO過(guò)程中我們通常會(huì)進(jìn)行多次交叉驗(yàn)證（crossvalidation）擬合（1000次）進(jìn)而選取模型,，從而對(duì)模型的性能有一個(gè)更準(zhǔn)確的估計(jì)。 天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富