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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。 糖尿病药物基因组学分析找到新的作用靶点。北京组学数据处理数据科学服务

    cancersubtype**亚型分析：**的传统分型被***使用，但是有些分类与生存预后并没有明显的关系，因此需要研究人员开发有效的分类器对疾病进行针对性指导***。通过对分子谱与临床信息的综合性研究，重新定义**亚型，并对新定**分型进行分析，明确各亚型的发病机制和预后情况的差异。基本原理：使用SNFCC+与HC和NMF算法进行分子分型，然后进行分型之间的比较。CancerSubtypes包含以下5种计算方法对基因组数据进行**分子分型鉴定：术语解读：SNFCC+：相似网络融合加一致聚类(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC：层次聚类(Hierarchicalclustering)NMF：非负矩阵分解(Non-negativematrixfactorization)DEG：差异表达基因数据要求：芯片数据。 辽宁公共数据库挖掘数据科学欢迎咨询做数据分析就找云生物。

    GeneBodyProfile（对比不同的样品在某一区域的信号特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq数据）：GeneBodyProfile表观遗传修饰和对基因表达、细胞发育等过程有着深远的影响，但相关的研究还未完善。通过对比不同的样品在某一区域的信号特征，了解不同情况下该基因的表观遗传情况，帮助更好的了解其发***展过程。一般应用场景：观察相关基因转录起始位点（TSS）、转录终止位点（TTS）、genebody以及两侧信号特征；观察某一功能区域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer区）及其两侧信号特征。数据要求：ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq数据。下游分析：基于展示的基因或功能情况1.补充展示部分的已有相关研究2.解释展示部分对研究课题的意义。

    不同分组的全基因组拷贝数变化的比较：**初目的：不同分组的拷贝数变异在染色体水平和染色体臂水平的展示和比较。应用：不同分组的全基因组拷贝数变化的比较，展示genome-wideDNAcopy-numberprofiles。不同染色体臂的变异与临床表型息息相关。输入数据格式：一个表征每个样本的染色体变异（gain,balance,loss）的数值矩阵和样本分组信息。或者拷贝数的原始结果，可处理成所需矩阵。参考文献:(2):：本文计算出病人的拷贝数变异情况后，按照之前病人的分组比较了不同分组的染色体变异的异同，找到特定的染色体变异模式。确定了各组的特征，如lmonosomy2inPFB2,monosomy8inPFB3,monosomy3inPFB1,andgainof1qinPFB1.。 诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等数据科学工作。

    **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。 构建新的临床预测模型。云南公共数据库挖掘数据科学售后分析

指导科研方案纠偏，更好更快发表文章。北京组学数据处理数据科学服务

    pancancer泛**图谱泛*研究是通过整合不同**类型、不同组织起源的**表达数据，查找**之间的共性或者差异的过程。通常使用**数据信息较为***的TCGA数据，通过分裂小提琴图展示某个基因在TCGA**和正常组织中的表达差异。分裂小提琴图(ViolinPlot)结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状，它一般应用于对比某一基因在TCGA**组织和正常组织基因表达量TPM值或其它表达量数据。基本原理：小提琴图(ViolinPlot)使用一组数据中的最小值、**四分位数、中位数、第三四分位数和**值来反映数据分布的中心位置和散布范围，将多组数据的小提琴图画在同一坐标上，可以清晰地显示各组数据的分布差异。分裂小提琴图在小提琴图的基础上又加入了分组对比项，便于观察多**类型在某一基因上的表达分布情况，或者某一基因在某一**上，其疾病与正常的对比表达差异情况。 北京组学数据处理数据科学服务