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    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。 实验室致病类病原微生物数据分析平台。山东数据库建设数据科学

    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。 湖北文章成稿指导数据科学活动目前能够对接超过50家实验室。

ssGSEA（single sample GSEA）主要针对单样本无法做GSEA而提出的一种实现方法，原理上与GSEA是类似的。ssGSEA根据表达谱文件计算每个基因的rank值，再进行后续的统计分析。通过这个方法，我们可以得到每个样本的免疫细胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根据免疫活性进行分组。

ssGSEA量化免疫细胞浸润**的一个优点就是自己可以定制量化免疫浸润细胞种类。目前公认并且用的**多的免疫细胞marker就是2013年发表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Immune Landscape in Human Cancer 所提供的免疫细胞marker genes（Table S1），能提取到24种免疫细胞信息。

    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。 公共数据库挖掘、诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等。

    LASSO回归：更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型，但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型(Validation)，通常效果很差。一般来说，变量数大于数据点数量很多，或者某一个离散变量有太多独特值时，都有可能过度拟合。LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而**终获得一个变量较少的模型。LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数λ之外，还有另一个参数α来控制应对高相关性(highlycorrelated)数据时模型的性状。LASSO回归α=1，Ridge回归α=0，一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO过程中我们通常会进行多次交叉验证（crossvalidation）拟合（1000次）进而选取模型，从而对模型的性能有一个更准确的估计。 云生物深度理解科研需求、强大分析处理能力。北京成果发表指导数据科学

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    STEM基因表达趋势分析基因调控网络是一个连续且复杂的动态系统。当生物体按照一定顺序发生变化或者受到外界环境刺激（如受到不同浓度的化学药物诱导）时，基因表达变化也会呈现趋势特征。趋势分析就是发现基因表达的趋势特征，将相同变化特征的基因集中在一种变化趋势中，从而找到实验变化过程中相当有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短时间序列表达挖掘器。该软件主要用于分析短时间实验数据，也可用于多组小样本数据。推荐3至8组数据。一般可应用的研究方向有：多个时间点的时间序列数据，例如多个发育时期、处理后多个时间点取样。基本原理STEM采用了一种新的聚类算法来分析时间序列基因表达趋势。聚类算法首先选择一组不同的、有代表性的时间表达模式（temporalexpressionprofiles）作为模型（modelprofiles）。模型是**于数据选择的，并从理论上保证了所选择的模型剖面具有代表性。然后，根据每个标准化过后的基因表达模式，分配给模型中相关系数比较高的时间表达模式。由于模型的选择是**于数据的，因此该算法可以通过排列测试，确定哪些时间表达模式在统计意义上***富集基因。对每一个基因都分配时间表达模式完成后。 山东数据库建设数据科学