天津数据科学经验丰富

    t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。因为t-SNE算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理和语音处理。在生物信息中可广泛应用于基因表达数据、基因甲基化数据、基因突变数据等，能够直观地对不同数据集进行比较。基本原理从方法上来讲，t-SNE本质上是基于流行学习(manifoldlearning)的降维算法，不同于传统的PCA和MMD等方法，t-SNE在高维用normalizedGaussiankernel对数据点对进行相似性建模。相应的，在低维用t分布对数据点对进行相似性(直观上的距离)建模，然后用KL距离来拉近高维和低维空间中的距离分布。 实验室致病类病原微生物数据分析平台。天津数据科学经验丰富

    蛋白质主要由碳、氢、氧、氮等化学元素组成，是一类重要的生物大分子。蛋白质的功能由蛋白质的三维结构决定。蛋白质三维结构绘图，可以直观地展示蛋白质三维功能结构，广泛应用于单核苷酸突变功能分析、药物蛋白分子相互作用分析等研究领域。基本原理蛋白质三维结构绘图主要分为蛋白质三维结构预测以及对结构进行可视化两步。蛋白质三维结构预测是基于蛋白质中氨基酸序列预测蛋白质折叠结构的步骤，**常用的预测方法为同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白质具有相似的蛋白质结构，要推测一个未知结构蛋白的三维结构，只需要找到与之序列高度相似的已知结构模板。在无法进行同源建模（找不到模型）的情况下，还有折叠识别及从头建模法，但是计算量大运行缓慢且建模准确度不如同源建模。获得蛋白质三维结构预测的pbd文件后还需要通过分子三维结构软件绘制可视化的三维图，并分析特殊位点（分子对接或突变位点分析），常用的有pymol和DeepView等。数据要求目标蛋白的氨基酸序列或者编码蛋白的基因序列，突变数据等。下游分析突变位点靶向药物分析等。 组学数据处理数据科学售后服务承担各类项目超过400余项。

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

    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。 云生物立足于上海，提供相关数据科研咨询与服务。

    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)。 我们团队具备完整的数据分析、数据库构建、软件开发团队。云南生物/药物信息学分析数据科学经验丰富

OmicCircos图可以对感兴趣的多个基因，展示其染色体的位置、拷贝数变异等多个特征。天津数据科学经验丰富

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 天津数据科学经验丰富