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。一般來說，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)，都有可能過度擬合。LASSO回歸復(fù)雜度調(diào)整的程度由參數(shù)λ來控制，λ越大對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來控制應(yīng)對高相關(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，從而對模型的性能有一個(gè)更準(zhǔn)確的估計(jì)。 診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)科學(xué)工作。臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)

    cox風(fēng)險(xiǎn)比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統(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)用場景cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，由英國統(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)。 遼寧組學(xué)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢胰腺疾病預(yù)后相關(guān)長鏈非編碼RNA。

    蛋白質(zhì)主要由碳、氫、氧、氮等化學(xué)元素組成，是一類重要的生物大分子。蛋白質(zhì)的功能由蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)決定。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖，可以直觀地展示蛋白質(zhì)三維功能結(jié)構(gòu)，廣泛應(yīng)用于單核苷酸突變功能分析、藥物蛋白分子相互作用分析等研究領(lǐng)域?；驹淼鞍踪|(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖主要分為蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測以及對結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化兩步。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測是基于蛋白質(zhì)中氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)的步驟，**常用的預(yù)測方法為同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白質(zhì)具有相似的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，要推測一個(gè)未知結(jié)構(gòu)蛋白的三維結(jié)構(gòu)，只需要找到與之序列高度相似的已知結(jié)構(gòu)模板。在無法進(jìn)行同源建模（找不到模型）的情況下，還有折疊識別及從頭建模法，但是計(jì)算量大運(yùn)行緩慢且建模準(zhǔn)確度不如同源建模。獲得蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測的pbd文件后還需要通過分子三維結(jié)構(gòu)軟件繪制可視化的三維圖，并分析特殊位點(diǎn)（分子對接或突變位點(diǎn)分析），常用的有pymol和DeepView等。數(shù)據(jù)要求目標(biāo)蛋白的氨基酸序列或者編碼蛋白的基因序列，突變數(shù)據(jù)等。下游分析突變位點(diǎn)靶向藥物分析等。

    下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗(yàn)證：1.計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進(jìn)行驗(yàn)證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進(jìn)行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應(yīng)用示例：文獻(xiàn)1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.，影響因子。一個(gè)miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預(yù)后預(yù)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(jìn)行了差異表達(dá)分析，并通過LASSOCox回歸對獲得的差異表達(dá)miRNA進(jìn)行篩選，獲得了6個(gè)miRNA的可以預(yù)測預(yù)后情況的miRNA特征集。文獻(xiàn)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(xùn)練集和測試集，首先分析獲得了**干細(xì)胞相關(guān)的miRNA，接著通過LASSO對**干細(xì)胞相關(guān)的miRNA進(jìn)行篩選，構(gòu)建了10個(gè)miRNA的預(yù)后預(yù)測模型，并計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)繪制了生存曲線和ROC曲線。 采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對疾病的干性指數(shù)進(jìn)行分型分類研究。

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點(diǎn)**簡單且有效的方式。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 多鏈條批量處理、快速獲得研究靶點(diǎn)。北京公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

結(jié)合WGCNA的ceRNA分析。臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)

    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(yàn)進(jìn)行***性統(tǒng)計(jì)?；驹恚褐脫Q多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一種基于F統(tǒng)計(jì)的方差分析，依據(jù)距離矩陣對總方差進(jìn)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(jì)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(yàn)值；R2：即Variation(R2)，方差貢獻(xiàn)，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。 臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)