辽宁组学实验数据科学经验丰富

    下游分析针对LASSO获得的基因模型（或称基因Panel）的验证：1.计算风险指数RiskScore2.绘制ROC曲线、DCA曲线、列线图进行验证3.绘制生KM存曲线对基因模型中的基因进行解释和分析：1.基因注释2.靶向药物分析应用示例：文献1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月发表在LancetOncol.，影响因子。一个miRNA特征集在stageII结肠*的预后预测作用分析文章对stageII结肠*组织和*旁正常组织的miRNA芯片数据进行了差异表达分析，并通过LASSOCox回归对获得的差异表达miRNA进行筛选，获得了6个miRNA的可以预测预后情况的miRNA特征集。文献2：PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer（于2016年9月发表在EBioMedicine.上，影响因子）文章将符合条件的患者划分为训练集和测试集，首先分析获得了**干细胞相关的miRNA，接着通过LASSO对**干细胞相关的miRNA进行筛选，构建了10个miRNA的预后预测模型，并计算风险指数绘制了生存曲线和ROC曲线。 不断拓展各类大学、科研院所、医院学术资源，互通有无，形成强大学术生态圈。辽宁组学实验数据科学经验丰富

    immune-network免疫网络**微环境（TME）是**周围的环境，包括周围血管，免疫细胞，成纤维细胞，信号分子和细胞外基质（ECM）。**与周围微环境密切相关，不断相互作用。**可以通过释放细胞外信号，促进**血管生成和诱导外周免疫耐受来影响微环境，而微环境中的免疫细胞可以影响*细胞的生长和进化。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。主要包括T淋巴细胞、B淋巴细胞、单核细胞、巨噬细胞、粒细胞、肥大细胞、辅佐细胞，以及它们的前体细胞等，是免疫系统的功能单元。**微环境中免疫细胞之间相互作用形成免疫网络，网络设立可以清晰了解**微环境中免疫细胞之间的影响机制。应用场景用网络图同时展示相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系。-例如例文中各细胞之间的相关关系、跟预后的关系。基本原理：免疫系统遍布全身，涉及多种细胞、***、蛋白质和组织。它可以区分我们的组织和外来组织自我和非自我。死亡和有缺陷的细胞也会被免疫系统识别和***。如果免疫系统遇到病原体就会产生免疫反应。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。 湖北成果发表指导数据科学服务基因组数据全链条处理、蛋白组代谢组个性化分析。

Bubbles可以同时展示pvalue和表达量。例如展示motif的pvalue和motif对应的转录因子的表达量，方便快速看出转录因子富集且高表达所在的group，预示着该分组对细胞状态的改变（例如细胞分化、转移、应激）起关键调控作用；例如做基因功能富集分析时，展示富集的通路qvalue和基因数量或geneRatio。

基本原理：

Bubbles的实质是分组数据下基因表达量或通路内基因数量的可视化，同时可以展示pvalue。

数据要求：

表达矩阵，分组

棒棒糖图是直观显示蛋白质结构上的突变点**简单且有效的方式。许多致*基因具有比任何其他基因座更频繁突变的优先位点。这些位点被认为是突变热点，棒棒糖图可以用于显示突变热点以及其他突变位点。并可以对比不同**/亚型的突变位点。

基本原理

将蛋白质结构根据氨基酸顺序绘制为长条形，以不同色块标注不同结构域，在基因突变导致氨基酸改变的位置标注棒棒糖，并在棒棒糖圆球标注位点的突变频数以及突变位点。

数据要求

基因突变或者蛋白质突变数据

下游分析

1、突变位点靶向药物分析

2、驱动基因突变分析 胰腺疾病预后相关长链非编码RNA。

    CNV(拷贝数变异分析)：CNV（copy-numbervariant）是指拷贝数目变异，也称拷贝数目多态性（copy-numberpolymorphism，CNP），是一个大小介于1kb至3MB的DN**段的变异，在人类及动植物基因组中***分布，主要表现为亚显微水平的缺失或重复。CNV是近年来基因组学的研究热点，是许多人类疾病（如**、遗传性疾病、心血管疾病等）发***展的重要分子机制之一。CNV的分析多见于易于发生染色体结构变异的**研究中，也可用于复杂的神经精神疾病的病因学研究，如智力障碍、帕金森病和孤独症等，也可用于其他疾病的易感性分析，如银屑病、克罗恩病和一些自身免疫系统疾病。CNV研究既可用于单个的病例分析，找到遗传高度异质性的个体致病的遗传学基础，如智力低下的病因诊断；也可用于大量的病例一对照分析，患病群体的常见CNV变异研究，还可用于**家系的研究，如疾病相关新发CNV的研究。基本原理目前主流的CNV检验方法有RNA-seq和SNPArray，已有研究表明使用转录组数据分析到的CNV情况和。CNV分析的**步为筛选somaticCNVs。对正常人来说，基因组应该是二倍体的，所以凡是测到非2倍体的地方都是CNV。但是CNV本身就是人群遗传物质多样性的体现，所以对**样本来说。 实验室致病类病原微生物数据分析平台。湖北组学实验数据科学方案

数据库建设、公共数据库挖掘。辽宁组学实验数据科学经验丰富

    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。 辽宁组学实验数据科学经验丰富