数据库建设数据科学怎么样

    GSEA数据要求1、通常为表达谱芯片或测序数据（已经过预处理），也可以是其他形式可排序的基因数据。2、具有已知生物学意义（GO、Pathway、**特征基因集等）的基因集。下游分析：得到GSEA结果之后的分析有：1.基因注释：1、绘制基因集富集趋势图（Enrichmentplot）横坐标：按差异表达差异排序的基因序列。数值越小（偏向左端）的基因**在shICAM-1组中有越高倍数的差异表达，数值越小（偏向右端）的基因在对照组中有越高倍数的差异表达。纵坐标：上方的纵坐标为富集打分ES，ES是一个动态的值，沿着基因序列，找到条目中的基因则增加评分，否则减少评分。通常用偏离0**远的值作为**终富集打分。下方的纵坐标**基因表达与表型的关联，***值越大**关联越强，数值大于0**正相关，小于0则**负相关。 两个实验组的差异基因比较。数据库建设数据科学怎么样

    Lasso术语解读λ(Lambda)：复杂度调整惩罚值，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，**终获得的变量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目标参量均值的那一个。而是指在一个方差范围内得到**简单模型的那一个λ值。交叉验证（crossvalidation）：交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。数据要求：1、表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）或突变数据2、包含生存状态和生存时间的预后数据或者其它临床分组数据。 数据库建设数据科学怎么样采用机器学习算法对疾病的干性指数进行分型分类研究。

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

    术语解读：PPI：蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白质相互作用模块，一个模块指向一个功能数据要求：基因列表应用示例1：（于2018年3月发表在Immunity.，影响因子）T细胞活化过程中产生蛋白质组进行多重定量分析，然后对差异表达蛋白权重聚类，并将聚类蛋白叠加到PPI网络上以识别功能模块。D.模块大小的分布，通过将每个WPC（权重聚类结果）中的蛋白叠加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络上识别模块。每个模块的蛋白质数量显示出来。E.各个模块及其交互的关系图。圆圈(节点)表示90个模块，圆圈大小与模块大小成比例。边连接共享PPIs的模块。在(F)和(G)中进一步扩展了装箱模块。F.来自WPC3的细胞质和线粒体核糖体的四个互连模块。显示了蛋白质的名称和每个模块的代表性功能术语。G.来自WPC3的蛋白酶体，OXPHOS和线粒体复合物IV途径的模块。 蛋白组代谢组个性化分析。

    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。 目前能够对接超过50家实验室。天津临床统计数据科学服务

可对接各类公共数据库，切入各类接口，并对公共数据库进行大规模数据挖掘。数据库建设数据科学怎么样

    **突变频谱分析（突变模式）：目的：输入突变数据，用非负矩阵分解方法NMF分析突变特征，描述样本集的突变模式。什么是突变模式：这也是对TCGA数据的深度挖掘，从而提出的一个统计学概念。文章（Signaturesofmutationalprocessesinhumancancer）研究了30种**，发现21种不同的mutationsignature。如果理解了，就会发现这个其实蛮简单的，他们并不重新测序，只是拿已经有了的TCGA数据进行分析，而且居然是发表在nature上面！文章研究了4,938,362mutationsfrom7,042cancers样本，突变频谱的概念只是针对于somatic的mutation。一般是对**病人的**组织和*旁组织配对测序，过滤得到的somaticmutation，一般一个样本也就几百个somatic的mutation。还有其它文章（Mutationalsignatures:thepatternsofsomaticmutationshiddenincancergenomes）也是这样分析的从2013年提出到现在，已经有30种mutationsiganures，在cosmic数据库有详细记录，更新见：MutationalSignatures。它的概念就是：根据突变上下文分成96类，然后每类突变的频率不一样画一个条形图，可视化展现。应用场景：突变特征定义：体细胞突变是多个突变过程如DNA修复缺陷，暴露于外源或内源诱变剂等综合结果。 数据库建设数据科学怎么样