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。 WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。云南数据库建设数据科学怎么样
GSEA基本原理从方法上来讲,GSEA主要分为基因集进行排序、计算富集分数(EnrichmentScore,ES)、估计富集分数的***性水平并进行多重假设检验三个步骤。**步对输入的所有基因集L进行排序,通常来说初始输入的基因数据为表达矩阵,排序的过程相当于特定两组中(case-control、upper-lower等等)基因差异表达分析的过程。根据所有基因在两组样本的差异度量不同(共有六种差异度量,默认是signal2noise,GSEA官网有提供公式,也可以选择较为普遍的foldchange),对基因进行排序,并且Z-score标准化。第二步是GSEA的**步骤,通过分析预先定义基因集S在**步获得的基因序列上的分布计算富集指数EnrichmentScore,并绘制分布趋势图Enrichmentplot。每个基因在基因集S的EnrichmentScore取决于这个基因是否属于基因集S及其差异度量(如foldchange)。差异度量越大基因的EnrichmentScore权重越大,如果基因在基因集S中则EnrichmentScore取正,反则取负。将基因集L在基因集S里的所有基因的EnrichmentScore一个个加起来,就是Enrichmentplot上的EnrichmentScore趋势,直到EnrichmentScore达到**值,就是基因集S**终的EnrichmentScore。第三步是为了检验第二部获得结果的统计学意义。 天津组学数据处理数据科学怎么样云生物提供数据科学服务。
survivalCurve生存分析生存分析(survivalCurve)旨在更好地分析对不同因素对患者预后的影响,从而找到影响患者疾病的关键因素。生存曲线(Kaplan-Meier曲线)是生存分析的基本步骤,展示分类样本的生存曲线,从而揭示不同因素对疾病预后的影响。一般可应用的研究方向有:患者的生存期跟基因变异的关系、药物处理导致模式动物生存期变化。基本原理Kaplan-Meier法,直接用概率乘法定理估计生存率,故称乘积极限法(product-limitmethod),是一种非参数法。相比其他方法,KM曲线能更好的处理删失数据。先将样本生存时间从小到大排列。若遇到非删失值和删失值相同时,非截删失****。在生存时间后列出与时间相应的死亡人数,期初病例数(即生存期为某时间时尚存活的病例数)。然后计算活过每个时间点的生存率。以生存时间为横坐标,生存率为纵坐标所作的曲线,即为Kaplan-Meier曲线。术语解释风险比(HazardRatio,HR):Kaplan-Meier方法中计算的风险比HR为两分组对生存期影响的比例,用来描述该基因高表达对生存期的危险程度。该方法中的假设检验为两组中样本的生存期是否存在差异,即该因素是否会导致生存期的改变。删失(censored):在生存分析中。
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。 微生物多样性分析桌面软件。
三角坐标统计图是采用数字坐标形式来表现三项要素的数字信息图像。三角形坐标图常用百分数(%)来表示某项要素与整体的结构比例。三条边分别表示三个不同分量,三个顶点可以看作是三个原点。三角图可以展示某特定值在一个整体中不同类型的分布。在生物信息中三角图可以方便地展示3种不同疾病或者3个不同分组之间某个指标的相关性。
数据要求
多个样本的三个变量值,或者多个基因在三个不同分组中的数据值,可以是突变频率数据、基因表达数据、甲基化数据等。 文稿投稿2个月online 发表。湖北算法还原与开发数据科学共同合作
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。云南数据库建设数据科学怎么样
PPImodule蛋白质互作蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction,PPI)是指两个或两个以上的蛋白质分子通过非共价键形成蛋白质复合体(proteincomplex)的过程。PPImodule是指共表达蛋白模块或蛋白质相互作用模块。蛋白质相互作用形成人体复杂的蛋白质相互作用网络,对蛋白质相互作用网络进行聚类形成模块从而帮助我们理解细胞的功能。我们一般使用PPImodule把基因列表跟蛋白相互作用网络联系起来。例如RNA-seq获得的差异表达基因,看他们在蛋白相互作用网络中,哪些基因处于同一module。基本原理:蛋白质在细胞中的功能取决于它与其他蛋白质、核酸和小分子相互作用关系,对蛋白质相互作用网络进行聚类形成模块,各个蛋白模块发挥不同的功能,我们将基因列表重叠于模块上,查找基因列表所在的功能模块,从而发现基因列表中的基因可能发挥的细胞功能。我们通过PPI数据库找到共表达蛋白中的module,然后从模块中筛选出基因列表的产物蛋白,筛选出的结果就是基因列表***表达的PPImodule。 云南数据库建设数据科学怎么样