北京文章成稿指导数据科学活动

    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。 TCGA数据机器学习研究数据包。北京文章成稿指导数据科学活动

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。 北京数据科学专业服务长期与交大、复旦、中科院、南大、药科大等实验室合作。

Bubbles可以同时展示pvalue和表达量。例如展示motif的pvalue和motif对应的转录因子的表达量，方便快速看出转录因子富集且高表达所在的group，预示着该分组对细胞状态的改变（例如细胞分化、转移、应激）起关键调控作用；例如做基因功能富集分析时，展示富集的通路qvalue和基因数量或geneRatio。

基本原理：

Bubbles的实质是分组数据下基因表达量或通路内基因数量的可视化，同时可以展示pvalue。

数据要求：

表达矩阵，分组

    PCA主成分分析测序技术的发展使得现在能够从宏观角度分析基因表达，但是也在一定程度上增加了数据分析难度。许多基因之间可能存在相关性，如果分别对每个基因进行分析，分析往往是孤立的，盲目减少指标会损失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用*****的数据降维算法。一般可应用的研究方向有：一组基因在多个分组中的差异情况，多个基因在该样本中的差异情况。基本原理PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，**个新坐标轴选择是原始数据中方差**的方向，第二个新坐标轴选取是与**个坐标轴正交的平面中使得方差**的，第三个轴是与第1，2个轴正交的平面中方差**的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，我们发现，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上。 在基因组上同时展示突变位点和motif，为突变影响转录因子结合提供量化和可视化的证据。

    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.。 云生物数据分析需要多久？四川数据科学欢迎咨询

基因组数据全链条处理。北京文章成稿指导数据科学活动

    GSVA（基因集变异分析，反映了样本和感兴趣的通路之间的联系）：GSVA全名Genesetvariationanalysis（基因集变异分析），是一种非参数，无监督的算法。与GSEA不同，GSVA不需要预先对样本进行分组，可以计算每个样本中特定基因集的富集分数。换而言之，GSVA转化了基因表达数据，从单个基因作为特征的表达矩阵，转化为特定基因集作为特征的表达矩阵。GSVA对基因富集结果进行了量化，可以更方便地进行后续统计分析。如果用limma包做差异表达分析可以寻找样本间差异表达的基因，同样地，使用limma包对GSVA的结果（依然是一个矩阵）做同样的分析，则可以寻找样本间有***差异的基因集。这些“差异表达”的基因集，相对于基因而言，更加具有生物学意义，更具有可解释性，可以进一步用于**subtype的分型等等与生物学意义结合密切的探究。 北京文章成稿指导数据科学活动