天津数据科学售后分析

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 数据库建设、公共数据库挖掘。天津数据科学售后分析

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 北京成果发表指导数据科学方案云生物深度理解科研需求、强大分析处理能力。

ssGSEA（single sample GSEA）主要针对单样本无法做GSEA而提出的一种实现方法，原理上与GSEA是类似的。ssGSEA根据表达谱文件计算每个基因的rank值，再进行后续的统计分析。通过这个方法，我们可以得到每个样本的免疫细胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根据免疫活性进行分组。

ssGSEA量化免疫细胞浸润**的一个优点就是自己可以定制量化免疫浸润细胞种类。目前公认并且用的**多的免疫细胞marker就是2013年发表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Immune Landscape in Human Cancer 所提供的免疫细胞marker genes（Table S1），能提取到24种免疫细胞信息。

    **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。 云生物数据分析需要多久？

    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。 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。北京成果发表指导数据科学方案

基因组数据全链条处理。天津数据科学售后分析

    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。 天津数据科学售后分析