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 我们团队具备完整的数据分析、数据库构建、软件开发团队。重庆诊疗软件开发数据科学活动
术语解读:PPI:蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI:指蛋白质相互作用模块,一个模块指向一个功能数据要求:基因列表应用示例1:(于2018年3月发表在Immunity.,影响因子)T细胞活化过程中产生蛋白质组进行多重定量分析,然后对差异表达蛋白权重聚类,并将聚类蛋白叠加到PPI网络上以识别功能模块。D.模块大小的分布,通过将每个WPC(权重聚类结果)中的蛋白叠加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络上识别模块。每个模块的蛋白质数量显示出来。E.各个模块及其交互的关系图。圆圈(节点)表示90个模块,圆圈大小与模块大小成比例。边连接共享PPIs的模块。在(F)和(G)中进一步扩展了装箱模块。F.来自WPC3的细胞质和线粒体核糖体的四个互连模块。显示了蛋白质的名称和每个模块的代表性功能术语。G.来自WPC3的蛋白酶体,OXPHOS和线粒体复合物IV途径的模块。 天津文章成稿指导数据科学共同合作云生物数据分析需要多久?
**突变频谱分析(突变模式):目的:输入突变数据,用非负矩阵分解方法NMF分析突变特征,描述样本集的突变模式。什么是突变模式:这也是对TCGA数据的深度挖掘,从而提出的一个统计学概念。文章(Signaturesofmutationalprocessesinhumancancer)研究了30种**,发现21种不同的mutationsignature。如果理解了,就会发现这个其实蛮简单的,他们并不重新测序,只是拿已经有了的TCGA数据进行分析,而且居然是发表在nature上面!文章研究了4,938,362mutationsfrom7,042cancers样本,突变频谱的概念只是针对于somatic的mutation。一般是对**病人的**组织和*旁组织配对测序,过滤得到的somaticmutation,一般一个样本也就几百个somatic的mutation。还有其它文章(Mutationalsignatures:thepatternsofsomaticmutationshiddenincancergenomes)也是这样分析的从2013年提出到现在,已经有30种mutationsiganures,在cosmic数据库有详细记录,更新见:MutationalSignatures。它的概念就是:根据突变上下文分成96类,然后每类突变的频率不一样画一个条形图,可视化展现。应用场景:突变特征定义:体细胞突变是多个突变过程如DNA修复缺陷,暴露于外源或内源诱变剂等综合结果。
GSVA算法接受的输入为基因表达矩阵(经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seqcount数数据)以及特定基因集。**步,算法会对表达数据进行核密度估计;第二部,基于**步的结果对样本进行表达水平排序;第三步,对于每一个基因集进行类似K-S检验的秩统计量计算;第四步,获取GSVA富集分数。**终输出为以每个基因集对应每个样本的数据矩阵。无监督算法无监督算法常常被用于数据挖掘,用于在大量无标签数据中发现些什么。它的训练数据是无标签的,训练目标是能对观察值进行分类或区分等。核密度估计核密度估计(kerneldensityestimation)在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。数据要求1、特定感兴趣的基因集(如信号通路,GO条目等),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-seqcount数数据(基因名形式与基因集对应)下游分析1、基因集(如信号通路)的生存分析2、基因集(如信号通路)的差异表达分析3、基因集。 提供语言润色、图表调整、格式修改等工作模块。
当前位置:首页>商城导航>immunetherapy免疫***收藏|分享immunetherapy免疫***价格:¥:标准套餐高级套餐购买数量:加入购物车立即购买产品详情产品评论(0)immunetherapy免疫疗法免疫疗法是指利用人体自身免疫系统,来终止**细胞。它通过操纵免疫系统,来实现靶向**抗原或突破T细胞浸润的障碍。免疫系统是**的重要***者。很多临床数据表明,**的发生与机体免疫功能密切相关,宿主免疫功能低下或受***往往都会导致**发生率增高。**能够发生的原因之一在于**细胞的免疫逃逸和其分泌的免疫***因子,导致**微环境中的免疫细胞获得免疫***性。因此重新***免疫细胞,逆转**微环境的免疫***状态,是免疫疗法的重要目标。应用场景预测单个样本或者某亚型对免疫***的响应可能性基本原理:通过靶向***免疫检查点受体——CTLA4,PD1及其配体(PDL1,PDL2),来抵抗**微环境的免疫***作用,进而解除机体免疫***,****功能发挥抗**作用。PD-1是共刺激受体B7/CD28家族的成员。它通过与其配体programmeddeathligand1(PD-L1)和programmeddeathligand2(PD-L2)结合来调节T细胞活化。CTLA-4介导的T细胞***。 微生物多样性分析桌面软件。辽宁数据库建设数据科学售后服务
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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。 重庆诊疗软件开发数据科学活动