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ssGSEA基本原理

对于一个基因表达矩阵，ssGSEA首先对样本的所有基因的表达水平进行排序获得其在所有基因中的秩次rank。然后对于输入的基因集，从基因集中寻找表达数据里存在的基因并计数，并将这些基因的表达水平求和。接着基于上述求值，计算通路中每个基因的富集分数，并进一步打乱基因顺序重新计算富集分数，重复一千次，***根据基因富集分数的分布计算p值整合基因集**终富集分数。

数据要求

1、特定感兴趣的基因集（通常为免疫细胞表面marker genes），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-seq count数数据（基因名形式与基因集对应）

下游分析

免疫细胞浸润分数相关性（corralation）分析 云生物数据分析需要多久？重庆生物/药物信息学分析数据科学共同合作

    cox风险比例回归模型：产品详情产品评论(0)比例风险回归模型，又称Cox回归模型，是由英国统计学家。模型可以用来描述了不随时间变化的多个特征对于在某一时刻死亡率的影响。它是生存分析中的一个重要的模型。应用场景cox比例风险回归模型，由英国统计学家主要用于**和其他慢性疾病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索单因素cox分析主要探索单个基因的**预后影响cox分析可用于转录组，甲基化，miRNA,LncRNA,可变剪切等等基本原理：在这里，是一个与时间有关的基准危险率，其选择具有充分的灵活度，一种可能的选择是采用概率论中的Weibull分布。是模型的参数。由于只要给定数据，就能够通过极大似然估计求出模型的参数，而的选择具有很大的灵活性，所以我们称之为一个半参数模型。对公式进行变形，得到：通过这个公式，我们可以发现，模型中各危险因素对危险率的影响不随时间改变，且与时间无关,同时，对数危险率与各个危险因素呈线性相关。这就是Cox回归中的两个基本假设。参数的极大似然估计：术语解读：1.输入变量，由m个影响因素组成：2.生存函数，输入为X时，在t时刻仍然存活的概率：3.死亡函数，输入为X时，在t时刻已经死亡的概率：4死亡密度函数，输入为X时。 四川生物/药物信息学分析数据科学售后分析生存曲线分隔，在展示基因表达水平对生存期的影响时找到分组。

    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)。

    RNAseqChIP根据RNA-seq表达谱分析得到的结果，绘制对应基因启动子区的ChIP-seq信号，观察转录因子对基因的调控影响。一般可应用场景：测了RNA-seq和ChIP-seq，结合转录因子结合情况分析基因表达；只测了RNA-seq，补充相关ChIP-seq公共数据。基本原理：染色质免疫共沉淀技术（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也称结合位点分析法，是一种研究蛋白质与染色质结合情况的方法。将ChIP与第二代测序技术相结合的ChIP-Seq，能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区段。转录组测序RNA-seq，获取的转录组基因表达情况，结合ChIP-seq数据，可以从更宏观的角度分析转录因子调控的对基因表达的影响。数据要求：基因列表，ChIP-seq数据。 基因富集分析是在一组基因中找到具有一定基因功能特征和生物过程的基因集的分析方法。

    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。 甲状腺疾病的靶向药物研究。云南数据科学专业服务

基因组数据全链条处理。重庆生物/药物信息学分析数据科学共同合作

    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.。 重庆生物/药物信息学分析数据科学共同合作