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    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。 公共数据库挖掘、诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等。重庆算法还原与开发数据科学怎么样

术语解读：

TME: Tumormicroenvironment

TMEscore: TMEsignature score（使用PCA算法计算得到，高意味着对病毒和干扰素免疫***和应答敏感。）  

PCA:Principal component analysis

CIBERSORT:Cell type identification by estimating relative subset of known RNA transcripts

CYT:Cytolytic activity

EMT:Epithelial-mesenchymal-transition

CR: Completeresponse

PR: Partialresponse  

PD:Progressive disease

TMB: Tumormutational burden

数据要求：

各细胞之间的相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系表。 北京数据科学经验丰富可对接各类公共数据库，切入各类接口，并对公共数据库进行大规模数据挖掘。

    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。

    STEM基因表达趋势分析数据要求表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）下游分析得到***富集的时间表达模式之后的分析有：1.时间表达模式中基因的功能富集2.时间表达模式中基因表达与性状之间的相关性挖掘模块的关键信息：1.找到时间表达模式中的**基因2.利用关系预测该时间表达模式功能文献1：DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming（于2018年1月发表在GenesDev.，影响因子）EBF1动态占据在B细胞中对序列表观遗传和转录过程的影响该文献采用基因表达趋势分析，探寻了EBF1诱导前后25kb转录起始位点内基因转录水平的差异，来寻找EBF1对特定功能基因的影响以及造成影响的时间节点。文献2：ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes（于2016年10月发表在BMCPlantBiol.，影响因子）该文献采用基因表达趋势分析，研究了高浓度盐水作用不同时间下拟南芥根的基因表达差异，来探寻在遇到高浓度盐水时拟南芥在基因层面上的应对方式。 TCGA数据机器学习研究数据包。

    **初目的：对手上的**样本（或病人）进行分型分析，期望找到不同的亚型，并对应不同的临床特征。可扩展应用到：所有样本的亚型分析，用于样本的特征分析。数据可用转录组、基因组、甲基化、蛋白质组等。输入数据格式：一个数值矩阵，行是基因或者其他特征，列是样本。本分析要求样本数要多，有利于亚型的分析。参考文献：(2):：本文利用室管膜瘤病人的甲基化数据，首先进行了tSNE分型，随后又采用了新的方法spectralclustering进行分类分析，作者比较了两种分类方法。使用spectralclustering的分类，鉴定了每一种**亚型的特异性表达模式。并且发现spectralclustering的分类和病人的临床特征有关，从而提出一种新的室管膜瘤亚型，可用于临床的筛选和检测。 生物医学科研领域的组学数据处理。北京数据科学

在基因组上同时展示突变位点和motif，为突变影响转录因子结合提供量化和可视化的证据。重庆算法还原与开发数据科学怎么样

    GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介导DNA转录，从而影响mRNA的表达过程。通俗意义上来说，基因互作关系指基于序列预测的靶基因对。miRNA通过与靶mRNA的结合，或促使mRNA降解，或阻碍其翻译，从而***目的基因的表达。竞争性内源RNA网络是靶基因预测的研究深入，简称ceRNA网络。通过进行ceRNA网络的分析，我们能从一个更为宏观的角度来解释转录体如何构建基因表达调控网络，从而进一步挖掘基因在其中的调控机制。基本原理：miRNA主要通过与靶基因的非翻译区（UTR）结合而发挥其作用，对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。靶基因预测使用软件根据miRNA和靶基因间的结合的规律预测结合基因对。在生物体内，miRNA可以通过与proteincoding特异性结合，影响相关基因的表达，从而参与调控细胞内的各项功能。ceRNA具有miRNA结合位点，能后竞争性地结合miRNA，***miRNA对靶基因的调控。例如lncRNA与miRNA竞争性结合，影响miRNA调控mRNA的过程，**终导致的mRNA表达失调。我们使用基于序列预测的软件对差异分析得到的miRNA与mRNA，lncRNA，circRNA进行靶点预测和ceRNA网络分析。 重庆算法还原与开发数据科学怎么样