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    LASSO回归：更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型，但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型(Validation)，通常效果很差。一般来说，变量数大于数据点数量很多，或者某一个离散变量有太多独特值时，都有可能过度拟合。LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而**终获得一个变量较少的模型。LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数λ之外，还有另一个参数α来控制应对高相关性(highlycorrelated)数据时模型的性状。LASSO回归α=1，Ridge回归α=0，一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO过程中我们通常会进行多次交叉验证（crossvalidation）拟合（1000次）进而选取模型，从而对模型的性能有一个更准确的估计。 目前能够对接超过50家实验室。山东成果发表指导数据科学欢迎咨询

    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。 生物/药物信息学分析数据科学乳腺类疾病预后相关信性基因突变研究数据包。

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。

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。 云生物提供数据科学服务。

    cancersubtype**亚型分析：**的传统分型被***使用，但是有些分类与生存预后并没有明显的关系，因此需要研究人员开发有效的分类器对疾病进行针对性指导***。通过对分子谱与临床信息的综合性研究，重新定义**亚型，并对新定**分型进行分析，明确各亚型的发病机制和预后情况的差异。基本原理：使用SNFCC+与HC和NMF算法进行分子分型，然后进行分型之间的比较。CancerSubtypes包含以下5种计算方法对基因组数据进行**分子分型鉴定：术语解读：SNFCC+：相似网络融合加一致聚类(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC：层次聚类(Hierarchicalclustering)NMF：非负矩阵分解(Non-negativematrixfactorization)DEG：差异表达基因数据要求：芯片数据。 WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。山东成果发表指导数据科学

与复旦大学问附属医院合作，开发人血液外泌体中RNA的数据库。山东成果发表指导数据科学欢迎咨询

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