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    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。 参考国内外数据资源，根据需求制定构建方案。重庆文章成稿指导数据科学服务

    cox风险比例回归模型：产品详情产品评论(0)比例风险回归模型，又称Cox回归模型，是由英国统计学家。模型可以用来描述了不随时间变化的多个特征对于在某一时刻死亡率的影响。它是生存分析中的一个重要的模型。应用场景cox比例风险回归模型，由英国统计学家主要用于**和其他慢性疾病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索单因素cox分析主要探索单个基因的**预后影响cox分析可用于转录组，甲基化，miRNA,LncRNA,可变剪切等等基本原理：在这里，是一个与时间有关的基准危险率，其选择具有充分的灵活度，一种可能的选择是采用概率论中的Weibull分布。是模型的参数。由于只要给定数据，就能够通过极大似然估计求出模型的参数，而的选择具有很大的灵活性，所以我们称之为一个半参数模型。对公式进行变形，得到：通过这个公式，我们可以发现，模型中各危险因素对危险率的影响不随时间改变，且与时间无关,同时，对数危险率与各个危险因素呈线性相关。这就是Cox回归中的两个基本假设。参数的极大似然估计：术语解读：1.输入变量，由m个影响因素组成：2.生存函数，输入为X时，在t时刻仍然存活的概率：3.死亡函数，输入为X时，在t时刻已经死亡的概率：4死亡密度函数，输入为X时。 广东文章成稿指导数据科学欢迎咨询与复旦大学问附属医院合作，开发人血液外泌体中RNA的数据库。

    RoastROAST是一种差异表达分析方法，有助于提高统计能力、组织和解释结果以及在不同实验中的关联表达模式，一般适用于microarray、RNA-seq的表达矩阵，用limma给全部基因做差异表达分析，不需要筛差异表达基因。基本原理：ROAST是一种假设驱动的测试，对结果基因集做富集分析，富集分析考虑基因集中基因的方向性(上调或下调)和强度(log2倍变化)，判断上/下调基因是否***富于集目标基因集；ROAST使用rotation,一种MonteCarlotechnology的多元回归方法，适用于样本数量较少的情况；roast检验一个geneset，对于复杂矩阵，使用mroast做multipleroasttests。富集分析结果用barcodeplot展示，使上/下调基因在目标基因集中的分布可视化。数据要求：表达矩阵。

    下游分析针对LASSO获得的基因模型（或称基因Panel）的验证：1.计算风险指数RiskScore2.绘制ROC曲线、DCA曲线、列线图进行验证3.绘制生KM存曲线对基因模型中的基因进行解释和分析：1.基因注释2.靶向药物分析应用示例：文献1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月发表在LancetOncol.，影响因子。一个miRNA特征集在stageII结肠*的预后预测作用分析文章对stageII结肠*组织和*旁正常组织的miRNA芯片数据进行了差异表达分析，并通过LASSOCox回归对获得的差异表达miRNA进行筛选，获得了6个miRNA的可以预测预后情况的miRNA特征集。文献2：PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer（于2016年9月发表在EBioMedicine.上，影响因子）文章将符合条件的患者划分为训练集和测试集，首先分析获得了**干细胞相关的miRNA，接着通过LASSO对**干细胞相关的miRNA进行筛选，构建了10个miRNA的预后预测模型，并计算风险指数绘制了生存曲线和ROC曲线。 WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。

    单细胞测序数据挖掘：GEO目前收录的单细胞研究样本已经超过2万例，单细胞测序几乎成为生物医学领域CNS***文章的标配。实验费用高昂，阻断了CNS梦，既然其他数据可以挖，单细胞测序数据照样可以挖。已知公共数据库中单细胞测序数据涉及各种疾病类型，包括**、免疫细胞、炎症类甚至神经、肌肉、骨骼等，样本丰富、数据庞大，你不挖就是失去了一座金山。我们提供各种设计单细胞测序、各种测序、芯片、多组学的公共数据库挖掘、培训、模型构建、临床统计、算法还原服务；你能想到，我能做到；你提供参考文献、思路和目的，我们提供结果；如果没有思路，我们提供付费科研设计服务。示例如下：利用公共数据库的1539个单细胞样本，构建自己的生物学故事。 软硬件配套，完成数据收集、整理、检索、分析与智能化开发工作。重庆文章成稿指导数据科学服务

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    GSEA基本原理从方法上来讲，GSEA主要分为基因集进行排序、计算富集分数（EnrichmentScore，ES）、估计富集分数的***性水平并进行多重假设检验三个步骤。**步对输入的所有基因集L进行排序，通常来说初始输入的基因数据为表达矩阵，排序的过程相当于特定两组中（case-control、upper-lower等等）基因差异表达分析的过程。根据所有基因在两组样本的差异度量不同（共有六种差异度量，默认是signal2noise，GSEA官网有提供公式，也可以选择较为普遍的foldchange)，对基因进行排序，并且Z-score标准化。第二步是GSEA的**步骤，通过分析预先定义基因集S在**步获得的基因序列上的分布计算富集指数EnrichmentScore，并绘制分布趋势图Enrichmentplot。每个基因在基因集S的EnrichmentScore取决于这个基因是否属于基因集S及其差异度量（如foldchange）。差异度量越大基因的EnrichmentScore权重越大，如果基因在基因集S中则EnrichmentScore取正，反则取负。将基因集L在基因集S里的所有基因的EnrichmentScore一个个加起来，就是Enrichmentplot上的EnrichmentScore趋势，直到EnrichmentScore达到**值，就是基因集S**终的EnrichmentScore。第三步是为了检验第二部获得结果的统计学意义。 重庆文章成稿指导数据科学服务