四川数据科学服务
Nomogram列线图（nomogram，诺莫图）是在平面直角坐标系中，用一簇互不相交的线段表示多个临床指标或者生物学特征，用以预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率的图。列线图使预测模型的结果更具有可读性，可个性化地计算特定**患者生存率,在临床实践中有较大的价值。一般可应用的研究方向有：将回归的结果进行可视化呈现，对个体样本给出其发病风险或比例风险；根据多个临床指标或生物学特征，判断个体样本的疾病分类或特征。基本原理：列线图的理论于1884年提出，**早用于工程学。它能够将复杂的计算公式以图形的方式，快速、直观、精确的展现出来。列线图通过构建多因素回归模型（例如Cox回归、Logistic回归等），根据模型中各个影响因素对结局变量的影响程度的高低，即回归系数的大小，给每个影响因素的每个取值水平进行赋分。将各个评分相加得到总评分，通过总评分与结局事件发生概率之间的函数转换关系，从而计算出该个体结局事件的预测概率。校准曲线（calibrationcurve）为实际发生率和预测发生率的散点图，常于用于化工行业溶液配制。在这里通过观察预测值与实际值相差情况，判断基于回归模型构建列线图的有效性。 做数据分析就找云生物。四川数据科学服务
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 湖北组学数据处理数据科学怎么样指导科研方案纠偏，更好更快发表文章。
industryTemplate
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。 承担各类项目超过400余项。
Inmmune gene
免疫学研究是目前科研领域争相研究的热点，**免疫细胞浸润是其中一种。**免疫细胞浸润是指免疫细胞从血液中移向**组织发挥作用。我们从**组织中分离出浸润免疫细胞含量，计算基因与浸润免疫细胞含量的相关性，筛选出影响免疫浸润的候选基因。
基本原理：
从基因矩阵数据中提取免疫细胞含量，生成免疫细胞含量矩阵；
计算目标基因与浸润免疫细胞含量的相关性，筛选与浸润免疫细胞含量高度相关的基因。
术语解读：
相关性系数（pearson,spearman, kendall）反应两个变量之间变化趋势的方向以及程度。相关系数范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。
数据要求：
**数据表达矩阵 糖尿病药物基因组学分析找到新的作用靶点。诊疗软件开发数据科学活动
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。四川数据科学服务
Adonis（置换多元方差分析，分析不同分组或环境因子对样品差异的解释度）：ADONIS置换多元方差分析（Permutationalmultivariateanalysisofvariance，PERMANOVA），又称非参数多因素方差分析（nonparametricmultivariateanalysisofvariance）、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分组因素对样品差异的解释度，并使用置换检验进行***性统计。基本原理：置换多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一种基于F统计的方差分析，依据距离矩阵对总方差进行分解的非参数多元方差分析方法。基本步骤是基于OTU丰度表，计算样本间样本间Bray-curtis距离，然后adonis分析生成结果，绘图展示。术语解读：OTU：operationaltaxonomicunits，分类单元Df：自由度，其值=所比较的分组数量-1；SumsOfSqs：即Sumsofsquares，总方差，又称离差平方和；MeanSqs：即Meansquares，均方（差）；FModel：F检验值；R2：即Variation(R2)，方差贡献，表示不同分组对样品差异的解释度，即分组方差与总方差的比值，R2越大表示分组对差异的解释度越高；Pr(>F)：***性p值，小于***。数据要求：OTU丰度表或者样本距离矩阵。 四川数据科学服务