GSVA算法接受的輸入為基因表達矩陣（經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)）以及特定基因集。**步，算法會對表達數(shù)據(jù)進行核密度估計；第二部，基于**步的結(jié)果對樣本進行表達水平排序；第三步，對于每一個基因集進行類似K-S檢驗的秩統(tǒng)計量計算；第四步，獲取GSVA富集分數(shù)。**終輸出為以每個基因集對應每個樣本的數(shù)據(jù)矩陣。無監(jiān)督算法無監(jiān)督算法常常被用于數(shù)據(jù)挖掘，用于在大量無標簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)些什么。它的訓練數(shù)據(jù)是無標簽的，訓練目標是能對觀察值進行分類或區(qū)分等。核密度估計核密度估計（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計未知的密度函數(shù)，屬于非參數(shù)檢驗方法之一。數(shù)據(jù)要求1、特定感興趣的基因集（如信號通路，GO條目等），列出基因集中基因2、基因表達矩陣，為經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)（基因名形式與基因集對應）下游分析1、基因集（如信號通路）的生存分析2、基因集（如信號通路）的差異表達分析3、基因集。 承擔各類項目超過400余項。云南文章成稿指導數(shù)據(jù)科學怎么樣

    LASSO是一種機器學習算法，通常被用來構(gòu)建可以預測預后情況的基因模型。也可以篩選與特定性狀相關性強的基因。LASSO對于高維度、強相關、小樣本的生存資料數(shù)據(jù)有較好的效果。LASSO的基本思想是在回歸系數(shù)的***值之和小于一個常數(shù)的約束條件下，使殘差平方和**小化，從而使某些回歸系數(shù)嚴格等于0，來得到可以解釋的模型。該方法的估計參數(shù)λ為調(diào)整參數(shù)。隨著l的增加，項就會減小，這時候一些自變量的系數(shù)就逐漸被壓縮為0，以此達到對高維資料進行降維的目的。LASSO方法的降維是通過懲罰回歸系數(shù)的數(shù)量來實現(xiàn)的?；驹鞮ASSO回歸的特點是在擬合廣義線性模型的同時進行變量篩選(VariableSelection)和復雜度調(diào)整(Regularization)。因此，不論目標因變量(dependent/responsevaraible)是連續(xù)的(continuous)，還是二元或者多元離散的(discrete)，都可以用LASSO回歸建模然后預測。這里的變量篩選是指不把所有的變量都放入模型中進行擬合，而是有選擇的把變量放入模型從而得到更好的性能參數(shù)。復雜度調(diào)整是指通過一系列參數(shù)控制模型的復雜度，從而避免過度擬合(Overfitting)。對于線性模型來說，復雜度與模型的變量數(shù)有直接關系，變量數(shù)越多，模型復雜度就越高。

天津組學實驗數(shù)據(jù)科學售后服務調(diào)控區(qū)域ChiP-seq信號分布圖。

Inmmune gene

免疫學研究是目前科研領域爭相研究的熱點，**免疫細胞浸潤是其中一種。**免疫細胞浸潤是指免疫細胞從血液中移向**組織發(fā)揮作用。我們從**組織中分離出浸潤免疫細胞含量，計算基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選出影響免疫浸潤的候選基因。

基本原理：

從基因矩陣數(shù)據(jù)中提取免疫細胞含量，生成免疫細胞含量矩陣；

計算目標基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選與浸潤免疫細胞含量高度相關的基因。

術(shù)語解讀：

相關性系數(shù)（pearson,spearman, kendall）反應兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度。相關系數(shù)范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關，值越大表示相關性越強。

數(shù)據(jù)要求：

**數(shù)據(jù)表達矩陣

    下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應用示例：文獻1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預后預測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組織和*旁正常組織的miRNA芯片數(shù)據(jù)進行了差異表達分析，并通過LASSOCox回歸對獲得的差異表達miRNA進行篩選，獲得了6個miRNA的可以預測預后情況的miRNA特征集。文獻2：PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer（于2016年9月發(fā)表在EBioMedicine.上，影響因子）文章將符合條件的患者劃分為訓練集和測試集，首先分析獲得了**干細胞相關的miRNA，接著通過LASSO對**干細胞相關的miRNA進行篩選，構(gòu)建了10個miRNA的預后預測模型，并計算風險指數(shù)繪制了生存曲線和ROC曲線。 結(jié)合WGCNA的ceRNA分析。

    STEM基因表達趨勢分析基因調(diào)控網(wǎng)絡是一個連續(xù)且復雜的動態(tài)系統(tǒng)。當生物體按照一定順序發(fā)生變化或者受到外界環(huán)境刺激（如受到不同濃度的化學藥物誘導）時，基因表達變化也會呈現(xiàn)趨勢特征。趨勢分析就是發(fā)現(xiàn)基因表達的趨勢特征，將相同變化特征的基因集中在一種變化趨勢中，從而找到實驗變化過程中相當有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短時間序列表達挖掘器。該軟件主要用于分析短時間實驗數(shù)據(jù)，也可用于多組小樣本數(shù)據(jù)。推薦3至8組數(shù)據(jù)。一般可應用的研究方向有：多個時間點的時間序列數(shù)據(jù)，例如多個發(fā)育時期、處理后多個時間點取樣?；驹鞸TEM采用了一種新的聚類算法來分析時間序列基因表達趨勢。聚類算法首先選擇一組不同的、有代表性的時間表達模式（temporalexpressionprofiles）作為模型（modelprofiles）。模型是**于數(shù)據(jù)選擇的，并從理論上保證了所選擇的模型剖面具有代表性。然后，根據(jù)每個標準化過后的基因表達模式，分配給模型中相關系數(shù)比較高的時間表達模式。由于模型的選擇是**于數(shù)據(jù)的，因此該算法可以通過排列測試，確定哪些時間表達模式在統(tǒng)計意義上***富集基因。對每一個基因都分配時間表達模式完成后。 診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計等數(shù)據(jù)科學工作。重慶組學數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學售后分析

circos圖通過圓圈和連線展示多個亞組之間的關系，包括且不限于基因、基因片段、亞型。云南文章成稿指導數(shù)據(jù)科學怎么樣

    Adonis（置換多元方差分析，分析不同分組或環(huán)境因子對樣品差異的解釋度）：ADONIS置換多元方差分析（Permutationalmultivariateanalysisofvariance，PERMANOVA），又稱非參數(shù)多因素方差分析（nonparametricmultivariateanalysisofvariance）、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分組因素對樣品差異的解釋度，并使用置換檢驗進行***性統(tǒng)計?；驹恚褐脫Q多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一種基于F統(tǒng)計的方差分析，依據(jù)距離矩陣對總方差進行分解的非參數(shù)多元方差分析方法?；静襟E是基于OTU豐度表，計算樣本間樣本間Bray-curtis距離，然后adonis分析生成結(jié)果，繪圖展示。術(shù)語解讀：OTU：operationaltaxonomicunits，分類單元Df：自由度，其值=所比較的分組數(shù)量-1；SumsOfSqs：即Sumsofsquares，總方差，又稱離差平方和；MeanSqs：即Meansquares，均方（差）；FModel：F檢驗值；R2：即Variation(R2)，方差貢獻，表示不同分組對樣品差異的解釋度，即分組方差與總方差的比值，R2越大表示分組對差異的解釋度越高；Pr(>F)：***性p值，小于***。數(shù)據(jù)要求：OTU豐度表或者樣本距離矩陣。 云南文章成稿指導數(shù)據(jù)科學怎么樣