辽宁成果发表指导数据科学服务

    术语解读：中位数Q2：二分之一分位数上四分位数Q1：序列由小到大排序后第(n+1)/4所在位置的数值下四分位数Q3：序列由小到大排序后第3（n+1）/4所在位置的数值**值：非异常范围内的**值，四分位距IQR=Q3-Q1，上限=Q3+最小值：非异常范围内的最小值，下限=数据要求：某一基因在各**及对应的正常组织的表达数据。应用示例1：（于2014年2月发表于Nature.，影响因子）文章研究了12种主要**类型的突变景观和意义，它首先使用小提琴图展示了12种**的突变频率分布情况，然后查找确定具有***意义的突变基因。应用示例2：（于2017年1月发表在NatCommun.，影响因子）文章研究了Pancancer建模预测体细胞突变对转录程序背景的特异性影响。研究人员基于开发的模型预测重要转录因子，然后使用预测出的突变转录因子的活性情况绘制泛*图谱。 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。辽宁成果发表指导数据科学服务

    术语解释：Cox回归：又称比例风险回归模型(proportionalhazardsmodel，简称Cox模型)，是由英国统计学家。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析多种因素对于生存期长短的影响。Cox模型能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型，因此在医学界被***使用。Logistic回归：又称逻辑回归模型，属于广义线性模型。逻辑回归是一种用于解决二分类问题的分析方法，用于估计某种事物的可能性。相较于传统线性模型，逻辑回归模型以概率形式输出结果，可控性高且结果可解释性强。数据要求：样本临床信息或生物学特征（基因突变、基因表达等）样本的随访数据（总生存期，生存状态）或样本的分组情况下游分析：1.补充相关因素的已有相关研究2.解释相关因素对研究课题的意义。 辽宁成果发表指导数据科学服务软硬件配套，完成数据收集、整理、检索、分析与智能化开发工作。

术语解读

数据降维：

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下**重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常***的数据预处理方法。

数据要求：

表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）

下游分析

得到PCA分析结果之后的分析有：

1.对组成主要成分的基因进行后续分析，探究该情况下关键基因表达情况

2.对组成不同主成分簇的基因进行后续分析，探究该情况下不同基因集的表达情况

    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.。 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。

sankey

桑基图（sankey）是一种数据流图，每条边**一条数据流，宽度**数据流的大小。一套数据集可能有多重属性，每层属性之间有交叉，就可以用这种图来展示。一般应用场景：分组与基因为多对多关系，展示高频突变基因所处的分组；miRNA和靶基因的关系；人群按性别、年龄、家族史等特征分组，展示不同分组得**的规律。

数据要求：

多个分组及其关系，包括且不限于基因表达、突变。

下游分析：

1.   补充展示部分的已有相关研究

2.   解释展示部分对研究课题的意义 承担各类项目超过400余项。文章成稿指导数据科学

在分子生物、细胞生物、实验动物、病理、临床样本方面已与长三角100余家企业形成良好合作关系。辽宁成果发表指导数据科学服务

    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。 辽宁成果发表指导数据科学服务