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    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.。 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。云南成果发表指导数据科学专业服务

    **初目的：对手上的**样本（或病人）进行分型分析，期望找到不同的亚型，并对应不同的临床特征。可扩展应用到：所有样本的亚型分析，用于样本的特征分析。数据可用转录组、基因组、甲基化、蛋白质组等。输入数据格式：一个数值矩阵，行是基因或者其他特征，列是样本。本分析要求样本数要多，有利于亚型的分析。参考文献：(2):：本文利用室管膜瘤病人的甲基化数据，首先进行了tSNE分型，随后又采用了新的方法spectralclustering进行分类分析，作者比较了两种分类方法。使用spectralclustering的分类，鉴定了每一种**亚型的特异性表达模式。并且发现spectralclustering的分类和病人的临床特征有关，从而提出一种新的室管膜瘤亚型，可用于临床的筛选和检测。 辽宁文章成稿指导数据科学售后服务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。

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。

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 云生物提供数据科学服务。

    ROC机器学习受试者工作特征曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivitycurve），是用来验证一个分类器（二分）模型的性能的。一般应用于直观展示敏感性和特异性连续变量的综合指标，如比较多个biomarker或临床参数的诊断表现、比较多个算法的分类效果。基本原理ROC曲线工作原理是，向模型中输入已知正负类的一组数据，对比模型对该组数据的预测，衡量这个模型的性能。术语解读:1、TP（TruePositive,真正,TP）被模型预测为正的正样本（原来为正预测为正）2、TN（TrueNegative,真负,TN）被模型预测为负的负样本（原来为负预测为负）3、FP（FalsePositive,假正,FP）被模型预测为正的负样本（原来为负预测为正）4、FN（FalseNegative,假负,FN）被模型预测为负的正样本（原来为正预测为负）5、真正类率(TruePostiveRate)TPR:TP/(TP+FN),**分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例。Sensitivity6、假正类率(FalsePostiveRate)FPR:FP/(FP+TN)，**分类器预测的负类中预测为正实例(实际为负实例)占所有负实例的比例。1-Specificity7、真负类率(TrueNegativeRate)TNR:TN/(FP+TN)。 长期与交大、复旦、中科院、南大、药科大等实验室合作。北京成果发表指导数据科学怎么样

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    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。 云南成果发表指导数据科学专业服务