Inmmune gene
免疫学研究是目前科研领域争相研究的热点,**免疫细胞浸润是其中一种。**免疫细胞浸润是指免疫细胞从血液中移向**组织发挥作用。我们从**组织中分离出浸润免疫细胞含量,计算基因与浸润免疫细胞含量的相关性,筛选出影响免疫浸润的候选基因。
基本原理:
从基因矩阵数据中提取免疫细胞含量,生成免疫细胞含量矩阵;
计算目标基因与浸润免疫细胞含量的相关性,筛选与浸润免疫细胞含量高度相关的基因。
术语解读:
相关性系数(pearson,spearman, kendall)反应两个变量之间变化趋势的方向以及程度。相关系数范围为-1到+1。0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。
数据要求:
**数据表达矩阵 参考国内外数据资源,根据需求制定构建方案。云南组学实验数据科学欢迎咨询
Lasso术语解读λ(Lambda):复杂度调整惩罚值,λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大,**终获得的变量越少。是指在所有的λ值中,得到**小目标参量均值的那一个。而是指在一个方差范围内得到**简单模型的那一个λ值。交叉验证(crossvalidation):交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓“交叉”。数据要求:1、表达谱芯片或测序数据(已经过预处理)或突变数据2、包含生存状态和生存时间的预后数据或者其它临床分组数据。 云南组学实验数据科学方案软硬件配套,完成数据收集、整理、检索、分析与智能化开发工作。
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
Adonis(置换多元方差分析,分析不同分组或环境因子对样品差异的解释度):ADONIS置换多元方差分析(Permutationalmultivariateanalysisofvariance,PERMANOVA),又称非参数多因素方差分析(nonparametricmultivariateanalysisofvariance)、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分组因素对样品差异的解释度,并使用置换检验进行***性统计。基本原理:置换多元方差分析(PERMANOVA,Adonis)是一种基于F统计的方差分析,依据距离矩阵对总方差进行分解的非参数多元方差分析方法。基本步骤是基于OTU丰度表,计算样本间样本间Bray-curtis距离,然后adonis分析生成结果,绘图展示。术语解读:OTU:operationaltaxonomicunits,分类单元Df:自由度,其值=所比较的分组数量-1;SumsOfSqs:即Sumsofsquares,总方差,又称离差平方和;MeanSqs:即Meansquares,均方(差);FModel:F检验值;R2:即Variation(R2),方差贡献,表示不同分组对样品差异的解释度,即分组方差与总方差的比值,R2越大表示分组对差异的解释度越高;Pr(>F):***性p值,小于***。数据要求:OTU丰度表或者样本距离矩阵。 处理生物医学科研领域的组学数据处理、数据库建设。
survivalCurve生存分析生存分析(survivalCurve)旨在更好地分析对不同因素对患者预后的影响,从而找到影响患者疾病的关键因素。生存曲线(Kaplan-Meier曲线)是生存分析的基本步骤,展示分类样本的生存曲线,从而揭示不同因素对疾病预后的影响。一般可应用的研究方向有:患者的生存期跟基因变异的关系、药物处理导致模式动物生存期变化。基本原理Kaplan-Meier法,直接用概率乘法定理估计生存率,故称乘积极限法(product-limitmethod),是一种非参数法。相比其他方法,KM曲线能更好的处理删失数据。先将样本生存时间从小到大排列。若遇到非删失值和删失值相同时,非截删失****。在生存时间后列出与时间相应的死亡人数,期初病例数(即生存期为某时间时尚存活的病例数)。然后计算活过每个时间点的生存率。以生存时间为横坐标,生存率为纵坐标所作的曲线,即为Kaplan-Meier曲线。术语解释风险比(HazardRatio,HR):Kaplan-Meier方法中计算的风险比HR为两分组对生存期影响的比例,用来描述该基因高表达对生存期的危险程度。该方法中的假设检验为两组中样本的生存期是否存在差异,即该因素是否会导致生存期的改变。删失(censored):在生存分析中。 TCGA数据机器学习研究数据包。辽宁数据库建设数据科学方案
实验室致病类病原微生物数据分析平台。云南组学实验数据科学欢迎咨询
STEM基因表达趋势分析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***富集的时间表达模式之后的分析有:1.时间表达模式中基因的功能富集2.时间表达模式中基因表达与性状之间的相关性挖掘模块的关键信息:1.找到时间表达模式中的**基因2.利用关系预测该时间表达模式功能文献1:DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming(于2018年1月发表在GenesDev.,影响因子)EBF1动态占据在B细胞中对序列表观遗传和转录过程的影响该文献采用基因表达趋势分析,探寻了EBF1诱导前后25kb转录起始位点内基因转录水平的差异,来寻找EBF1对特定功能基因的影响以及造成影响的时间节点。文献2:ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes(于2016年10月发表在BMCPlantBiol.,影响因子)该文献采用基因表达趋势分析,研究了高浓度盐水作用不同时间下拟南芥根的基因表达差异,来探寻在遇到高浓度盐水时拟南芥在基因层面上的应对方式。 云南组学实验数据科学欢迎咨询