企业商机
数据科学基本参数
  • 品牌
  • 云生物,数据科学
  • 服务内容
  • 软件开发,软件定制,技术开发
  • 版本类型
  • 普通版,正式版,标准版,企业版,升级版
  • 适用范围
  • 企业用户
  • 所在地
  • 上海,北京,广州
数据科学企业商机

    GSVA算法接受的输入为基因表达矩阵(经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seqcount数数据)以及特定基因集。**步,算法会对表达数据进行核密度估计;第二部,基于**步的结果对样本进行表达水平排序;第三步,对于每一个基因集进行类似K-S检验的秩统计量计算;第四步,获取GSVA富集分数。**终输出为以每个基因集对应每个样本的数据矩阵。无监督算法无监督算法常常被用于数据挖掘,用于在大量无标签数据中发现些什么。它的训练数据是无标签的,训练目标是能对观察值进行分类或区分等。核密度估计核密度估计(kerneldensityestimation)在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。数据要求1、特定感兴趣的基因集(如信号通路,GO条目等),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-seqcount数数据(基因名形式与基因集对应)下游分析1、基因集(如信号通路)的生存分析2、基因集(如信号通路)的差异表达分析3、基因集。 诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等数据科学工作。辽宁公共数据库挖掘数据科学口碑推荐

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 文章成稿指导数据科学活动circos图通过圆圈和连线展示多个亚组之间的关系,包括且不限于基因、基因片段、亚型。

    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。

    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。 云生物数据分析需要多久?

    Nomogram列线图(nomogram,诺莫图)是在平面直角坐标系中,用一簇互不相交的线段表示多个临床指标或者生物学特征,用以预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率的图。列线图使预测模型的结果更具有可读性,可个性化地计算特定**患者生存率,在临床实践中有较大的价值。一般可应用的研究方向有:将回归的结果进行可视化呈现,对个体样本给出其发病风险或比例风险;根据多个临床指标或生物学特征,判断个体样本的疾病分类或特征。基本原理:列线图的理论于1884年提出,**早用于工程学。它能够将复杂的计算公式以图形的方式,快速、直观、精确的展现出来。列线图通过构建多因素回归模型(例如Cox回归、Logistic回归等),根据模型中各个影响因素对结局变量的影响程度的高低,即回归系数的大小,给每个影响因素的每个取值水平进行赋分。将各个评分相加得到总评分,通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系,从而计算出该个体结局事件的预测概率。校准曲线(calibrationcurve)为实际发生率和预测发生率的散点图,常于用于化工行业溶液配制。在这里通过观察预测值与实际值相差情况,判断基于回归模型构建列线图的有效性。 云生物提供数据科学服务。辽宁公共数据库挖掘数据科学口碑推荐

基因富集分析是在一组基因中找到具有一定基因功能特征和生物过程的基因集的分析方法。辽宁公共数据库挖掘数据科学口碑推荐

    GeneInteraction基因互作:基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介导DNA转录,从而影响mRNA的表达过程。通俗意义上来说,基因互作关系指基于序列预测的靶基因对。miRNA通过与靶mRNA的结合,或促使mRNA降解,或阻碍其翻译,从而***目的基因的表达。竞争性内源RNA网络是靶基因预测的研究深入,简称ceRNA网络。通过进行ceRNA网络的分析,我们能从一个更为宏观的角度来解释转录体如何构建基因表达调控网络,从而进一步挖掘基因在其中的调控机制。基本原理:miRNA主要通过与靶基因的非翻译区(UTR)结合而发挥其作用,对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。靶基因预测使用软件根据miRNA和靶基因间的结合的规律预测结合基因对。在生物体内,miRNA可以通过与proteincoding特异性结合,影响相关基因的表达,从而参与调控细胞内的各项功能。ceRNA具有miRNA结合位点,能后竞争性地结合miRNA,***miRNA对靶基因的调控。例如lncRNA与miRNA竞争性结合,影响miRNA调控mRNA的过程,**终导致的mRNA表达失调。我们使用基于序列预测的软件对差异分析得到的miRNA与mRNA,lncRNA,circRNA进行靶点预测和ceRNA网络分析。 辽宁公共数据库挖掘数据科学口碑推荐

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