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。 按照斯普林格学术规范化处理准则提供文稿同行**投稿前意见评估。生物/药物信息学分析数据科学怎么样
术语解读:
TME: Tumormicroenvironment
TMEscore: TMEsignature score(使用PCA算法计算得到,高意味着对病毒和干扰素免疫***和应答敏感。)
PCA:Principal component analysis
CIBERSORT:Cell type identification by estimating relative subset of known RNA transcripts
CYT:Cytolytic activity
EMT:Epithelial-mesenchymal-transition
CR: Completeresponse
PR: Partialresponse
PD:Progressive disease
TMB: Tumormutational burden
数据要求:
各细胞之间的相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系表。 重庆组学实验数据科学经验丰富提供语言润色、图表调整、格式修改等工作模块。
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。
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。 胰腺疾病预后相关长链非编码RNA。
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 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。上海公共数据库挖掘数据科学
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。生物/药物信息学分析数据科学怎么样
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。 生物/药物信息学分析数据科学怎么样