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    immune-network免疫网络**微环境（TME）是**周围的环境，包括周围血管，免疫细胞，成纤维细胞，信号分子和细胞外基质（ECM）。**与周围微环境密切相关，不断相互作用。**可以通过释放细胞外信号，促进**血管生成和诱导外周免疫耐受来影响微环境，而微环境中的免疫细胞可以影响*细胞的生长和进化。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。主要包括T淋巴细胞、B淋巴细胞、单核细胞、巨噬细胞、粒细胞、肥大细胞、辅佐细胞，以及它们的前体细胞等，是免疫系统的功能单元。**微环境中免疫细胞之间相互作用形成免疫网络，网络设立可以清晰了解**微环境中免疫细胞之间的影响机制。应用场景用网络图同时展示相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系。-例如例文中各细胞之间的相关关系、跟预后的关系。基本原理：免疫系统遍布全身，涉及多种细胞、***、蛋白质和组织。它可以区分我们的组织和外来组织自我和非自我。死亡和有缺陷的细胞也会被免疫系统识别和***。如果免疫系统遇到病原体就会产生免疫反应。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。 早期肝疾病的预后基因panel研究。北京数据库建设数据科学经验丰富

    GSEA术语解读Enrichmentscore（ES）ES是GSEA**初的结果，反应关注的基因集S在原始基因数据序列L的顶部或底部富集的程度。ES原理：扫描排序序列，当出现一个基因集S中的基因时，增加ES值，反之减少ES值，一个基因的ES值权重与差异表达度相关。ES是个动态值，**终ES是动态扫描过程中获得的**ES值。如果**终ES为正，表示某一功能基因集S富集在排序序列顶部。ES为负，表示某一基因集S富集在排序序列底部。NES由于ES是根据分析的排序序列中的基因是否在一个基因集S中出现来计算的，但各个基因集S中包含的基因数目不同，且不同功能基因集S与原始数据之间的相关性也不同，因此比较数据中基因在不同基因集S中的富集程度要对ES进行标准化处理，也就是计算NES。NES=某一基因集S的ES/数据集所有随机组合得到的ES平均值，NES是主要的统计量。nominalp-value（普通P值）描述的是针对某一功能基因集S得到的富集得分的统计***性，通常p越小富集性越好。FDR（多重假设检验矫正P值）NES确定后，需要判断其中可能包含的错误阳性发现率。FDR=25%意味着对此NES的判断4次可能错1次。GSEA结果中，高亮显示FDR<25%的富集基因集S。因为从这些功能基因集S中**可能产生有意义的假设。大多数情况下。 重庆数据库建设数据科学欢迎咨询云生物深度理解科研需求、强大分析处理能力。

ssGSEA基本原理

对于一个基因表达矩阵，ssGSEA首先对样本的所有基因的表达水平进行排序获得其在所有基因中的秩次rank。然后对于输入的基因集，从基因集中寻找表达数据里存在的基因并计数，并将这些基因的表达水平求和。接着基于上述求值，计算通路中每个基因的富集分数，并进一步打乱基因顺序重新计算富集分数，重复一千次，***根据基因富集分数的分布计算p值整合基因集**终富集分数。

数据要求

1、特定感兴趣的基因集（通常为免疫细胞表面marker genes），列出基因集中基因

2、基因表达矩阵，为经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seq count数数据（基因名形式与基因集对应）

下游分析

免疫细胞浸润分数相关性（corralation）分析

三角坐标统计图是采用数字坐标形式来表现三项要素的数字信息图像。三角形坐标图常用百分数（%）来表示某项要素与整体的结构比例。三条边分别表示三个不同分量，三个顶点可以看作是三个原点。三角图可以展示某特定值在一个整体中不同类型的分布。在生物信息中三角图可以方便地展示3种不同疾病或者3个不同分组之间某个指标的相关性。

数据要求

多个样本的三个变量值，或者多个基因在三个不同分组中的数据值，可以是突变频率数据、基因表达数据、甲基化数据等。 根据委托方提供的参考文献和要求进行个性化特定分析。

    LASSO是一种机器学习算法，通常被用来构建可以预测预后情况的基因模型。也可以筛选与特定性状相关性强的基因。LASSO对于高维度、强相关、小样本的生存资料数据有较好的效果。LASSO的基本思想是在回归系数的***值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和**小化，从而使某些回归系数严格等于0，来得到可以解释的模型。该方法的估计参数λ为调整参数。随着l的增加，项就会减小，这时候一些自变量的系数就逐渐被压缩为0，以此达到对高维资料进行降维的目的。LASSO方法的降维是通过惩罚回归系数的数量来实现的。基本原理LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(VariableSelection)和复杂度调整(Regularization)。因此，不论目标因变量(dependent/responsevaraible)是连续的(continuous)，还是二元或者多元离散的(discrete)，都可以用LASSO回归建模然后预测。这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合(Overfitting)。对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高。

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    PCA主成分分析测序技术的发展使得现在能够从宏观角度分析基因表达，但是也在一定程度上增加了数据分析难度。许多基因之间可能存在相关性，如果分别对每个基因进行分析，分析往往是孤立的，盲目减少指标会损失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用*****的数据降维算法。一般可应用的研究方向有：一组基因在多个分组中的差异情况，多个基因在该样本中的差异情况。基本原理PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，**个新坐标轴选择是原始数据中方差**的方向，第二个新坐标轴选取是与**个坐标轴正交的平面中使得方差**的，第三个轴是与第1，2个轴正交的平面中方差**的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，我们发现，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上。 北京数据库建设数据科学经验丰富