棒棒糖图是直观显示蛋白质结构上的突变点**简单且有效的方式。许多致*基因具有比任何其他基因座更频繁突变的优先位点。这些位点被认为是突变热点,棒棒糖图可以用于显示突变热点以及其他突变位点。并可以对比不同**/亚型的突变位点。
基本原理
将蛋白质结构根据氨基酸顺序绘制为长条形,以不同色块标注不同结构域,在基因突变导致氨基酸改变的位置标注棒棒糖,并在棒棒糖圆球标注位点的突变频数以及突变位点。
数据要求
基因突变或者蛋白质突变数据
下游分析
1、突变位点靶向药物分析
2、驱动基因突变分析 目前能够对接超过50家实验室。上海数据库建设数据科学售后服务
术语解读:
TME: Tumormicroenvironment
TMEscore: TMEsignature score(使用PCA算法计算得到,高意味着对病毒和干扰素免疫***和应答敏感。)
PCA:Principal component analysis
CIBERSORT:Cell type identification by estimating relative subset of known RNA transcripts
CYT:Cytolytic activity
EMT:Epithelial-mesenchymal-transition
CR: Completeresponse
PR: Partialresponse
PD:Progressive disease
TMB: Tumormutational burden
数据要求:
各细胞之间的相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系表。 四川数据库建设数据科学方案采用机器学习算法对疾病的干性指数进行分型分类研究。
术语解读
数据降维:
降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下**重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常***的数据预处理方法。
数据要求:
表达谱芯片或测序数据(已经过预处理)
下游分析
得到PCA分析结果之后的分析有:
1.对组成主要成分的基因进行后续分析,探究该情况下关键基因表达情况
2.对组成不同主成分簇的基因进行后续分析,探究该情况下不同基因集的表达情况
TMB**突变负荷**突变负荷(TMB)作为免疫疗法的生物标志物,能够较好的预测患者免疫***的疗效。基于**突变负荷,可以从一种新的角度探寻基因跟免疫及预后的关系。一般应用场景:基于TMB预测不同性状的免疫***疗效、不同基因表达或突变对免疫***潜在的影响。基本原理:**突变负荷(TumorMutationBurden,TMB),通常被定义为一份**样本中,所评估基因的外显子编码区每兆碱基中发生置换和插入/缺失突变的总数。近年许多研究都报道了TMB与PD-1/PD-L1抑制剂的疗效高度相关,同时基于TMB进行的临床研究都得到了较好的结果。这让一些**患者可以通过TMB标志物对免疫疗法的疗效进行一定程度的预测。结合TMB,可以从免疫***角度探寻关键基因、探究不同亚型**存在的不同发病机制。数据要求:基因突变数据,临床或其他分类数据。 检测服务及数据分析助力取得2020年国自然面上十项、青年基金十八项。
术语解释:互斥性(mutuallyexclusive):一组基因中只有一个在一种**中发生改变,这种现象被称为互斥性。共现性(co-occurrence):不同途径功能的基因突变可能发生在同一**中,这种现象被称为共现性。数据要求:基因突变数据下游分析:对于存在共现性或互斥性的基因对/基因集基因集的功能分析基因集相关的生存分析基于基因集的潜在靶向药物分析文献一:Functionalgenomiclandscapeofacutemyeloidleukaemia急性髓性白血病的功能基因组图(于2018年10月发表在Nature.,影响因子)文献中使用DISCOVER40方法评估531例白血病患者中**常见的复发性突变的共现性或排他性,并用点图展示。文献二:ALPK1hotspotmutationasadriverofhumanspiradenomaandspiradenocarcinoma文献中利用DISCOVER共现性质和互斥性分析工具对ALPK1和CYLD的互斥性进行了评价。 WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。上海组学数据处理数据科学活动
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PPImodule蛋白质互作蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction,PPI)是指两个或两个以上的蛋白质分子通过非共价键形成蛋白质复合体(proteincomplex)的过程。PPImodule是指共表达蛋白模块或蛋白质相互作用模块。蛋白质相互作用形成人体复杂的蛋白质相互作用网络,对蛋白质相互作用网络进行聚类形成模块从而帮助我们理解细胞的功能。我们一般使用PPImodule把基因列表跟蛋白相互作用网络联系起来。例如RNA-seq获得的差异表达基因,看他们在蛋白相互作用网络中,哪些基因处于同一module。基本原理:蛋白质在细胞中的功能取决于它与其他蛋白质、核酸和小分子相互作用关系,对蛋白质相互作用网络进行聚类形成模块,各个蛋白模块发挥不同的功能,我们将基因列表重叠于模块上,查找基因列表所在的功能模块,从而发现基因列表中的基因可能发挥的细胞功能。我们通过PPI数据库找到共表达蛋白中的module,然后从模块中筛选出基因列表的产物蛋白,筛选出的结果就是基因列表***表达的PPImodule。 上海数据库建设数据科学售后服务