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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。 根据委托方提供的参考文献和要求进行个性化特定分析。云南诊疗软件开发数据科学服务
GeneBodyProfile（对比不同的样品在某一区域的信号特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq数据）：GeneBodyProfile表观遗传修饰和对基因表达、细胞发育等过程有着深远的影响，但相关的研究还未完善。通过对比不同的样品在某一区域的信号特征，了解不同情况下该基因的表观遗传情况，帮助更好的了解其发***展过程。一般应用场景：观察相关基因转录起始位点（TSS）、转录终止位点（TTS）、genebody以及两侧信号特征；观察某一功能区域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer区）及其两侧信号特征。数据要求：ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq数据。下游分析：基于展示的基因或功能情况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。 北京诊疗软件开发数据科学共同合作生物医学科研领域的组学数据处理。
LASSO是一种机器学习算法，通常被用来构建可以预测预后情况的基因模型。也可以筛选与特定性状相关性强的基因。LASSO对于高维度、强相关、小样本的生存资料数据有较好的效果。LASSO的基本思想是在回归系数的***值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和**小化，从而使某些回归系数严格等于0，来得到可以解释的模型。该方法的估计参数λ为调整参数。随着l的增加，项就会减小，这时候一些自变量的系数就逐渐被压缩为0，以此达到对高维资料进行降维的目的。LASSO方法的降维是通过惩罚回归系数的数量来实现的。基本原理LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(VariableSelection)和复杂度调整(Regularization)。因此，不论目标因变量(dependent/responsevaraible)是连续的(continuous)，还是二元或者多元离散的(discrete)，都可以用LASSO回归建模然后预测。这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合(Overfitting)。对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高。
术语解读
数据降维：
降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下**重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常***的数据预处理方法。
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PCA分析结果之后的分析有：
1.对组成主要成分的基因进行后续分析，探究该情况下关键基因表达情况
2.对组成不同主成分簇的基因进行后续分析，探究该情况下不同基因集的表达情况 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。
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。 云生物深度理解科研需求、强大分析处理能力。山东生物/药物信息学分析数据科学口碑推荐
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t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。因为t-SNE算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理和语音处理。在生物信息中可广泛应用于基因表达数据、基因甲基化数据、基因突变数据等，能够直观地对不同数据集进行比较。基本原理从方法上来讲，t-SNE本质上是基于流行学习(manifoldlearning)的降维算法，不同于传统的PCA和MMD等方法，t-SNE在高维用normalizedGaussiankernel对数据点对进行相似性建模。相应的，在低维用t分布对数据点对进行相似性(直观上的距离)建模，然后用KL距离来拉近高维和低维空间中的距离分布。 云南诊疗软件开发数据科学服务