广东组学实验数据科学共同合作

    TMB**突变负荷**突变负荷（TMB）作为免疫疗法的生物标志物，能够较好的预测患者免疫***的疗效。基于**突变负荷，可以从一种新的角度探寻基因跟免疫及预后的关系。一般应用场景：基于TMB预测不同性状的免疫***疗效、不同基因表达或突变对免疫***潜在的影响。基本原理：**突变负荷(TumorMutationBurden，TMB)，通常被定义为一份**样本中，所评估基因的外显子编码区每兆碱基中发生置换和插入/缺失突变的总数。近年许多研究都报道了TMB与PD-1/PD-L1抑制剂的疗效高度相关，同时基于TMB进行的临床研究都得到了较好的结果。这让一些**患者可以通过TMB标志物对免疫疗法的疗效进行一定程度的预测。结合TMB，可以从免疫***角度探寻关键基因、探究不同亚型**存在的不同发病机制。数据要求：基因突变数据，临床或其他分类数据。 文稿投稿2个月online 发表。广东组学实验数据科学共同合作

    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。 广东文章成稿指导数据科学我们团队具备完整的数据分析、数据库构建、软件开发团队。

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

    RoastROAST是一种差异表达分析方法，有助于提高统计能力、组织和解释结果以及在不同实验中的关联表达模式，一般适用于microarray、RNA-seq的表达矩阵，用limma给全部基因做差异表达分析，不需要筛差异表达基因。基本原理：ROAST是一种假设驱动的测试，对结果基因集做富集分析，富集分析考虑基因集中基因的方向性(上调或下调)和强度(log2倍变化)，判断上/下调基因是否***富于集目标基因集；ROAST使用rotation,一种MonteCarlotechnology的多元回归方法，适用于样本数量较少的情况；roast检验一个geneset，对于复杂矩阵，使用mroast做multipleroasttests。富集分析结果用barcodeplot展示，使上/下调基因在目标基因集中的分布可视化。数据要求：表达矩阵。 云生物深度理解科研需求、强大分析处理能力。

    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。 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。辽宁文章成稿指导数据科学方案

参考国内外数据资源，根据需求制定构建方案。广东组学实验数据科学共同合作

    GSEA数据要求1、通常为表达谱芯片或测序数据（已经过预处理），也可以是其他形式可排序的基因数据。2、具有已知生物学意义（GO、Pathway、**特征基因集等）的基因集。下游分析：得到GSEA结果之后的分析有：1.基因注释：1、绘制基因集富集趋势图（Enrichmentplot）横坐标：按差异表达差异排序的基因序列。数值越小（偏向左端）的基因**在shICAM-1组中有越高倍数的差异表达，数值越小（偏向右端）的基因在对照组中有越高倍数的差异表达。纵坐标：上方的纵坐标为富集打分ES，ES是一个动态的值，沿着基因序列，找到条目中的基因则增加评分，否则减少评分。通常用偏离0**远的值作为**终富集打分。下方的纵坐标**基因表达与表型的关联，***值越大**关联越强，数值大于0**正相关，小于0则**负相关。 广东组学实验数据科学共同合作