天津数据科学服务

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 处理生物医学科研领域的组学数据处理、数据库建设。天津数据科学服务

industryTemplate数据科学共同合作TCGA数据机器学习研究数据包。

    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。

    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。 根据委托方提供的参考文献和要求进行个性化特定分析。

    RNAseqChIP根据RNA-seq表达谱分析得到的结果，绘制对应基因启动子区的ChIP-seq信号，观察转录因子对基因的调控影响。一般可应用场景：测了RNA-seq和ChIP-seq，结合转录因子结合情况分析基因表达；只测了RNA-seq，补充相关ChIP-seq公共数据。基本原理：染色质免疫共沉淀技术（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也称结合位点分析法，是一种研究蛋白质与染色质结合情况的方法。将ChIP与第二代测序技术相结合的ChIP-Seq，能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区段。转录组测序RNA-seq，获取的转录组基因表达情况，结合ChIP-seq数据，可以从更宏观的角度分析转录因子调控的对基因表达的影响。数据要求：基因列表，ChIP-seq数据。 文稿投稿2个月online 发表。山东数据库建设数据科学口碑推荐

结合WGCNA的ceRNA分析。天津数据科学服务

    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。 天津数据科学服务