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survivalCurve生存分析生存分析（survivalCurve）旨在更好地分析对不同因素对患者预后的影响，从而找到影响患者疾病的关键因素。生存曲线（Kaplan-Meier曲线）是生存分析的基本步骤，展示分类样本的生存曲线，从而揭示不同因素对疾病预后的影响。一般可应用的研究方向有：患者的生存期跟基因变异的关系、药物处理导致模式动物生存期变化。基本原理Kaplan-Meier法，直接用概率乘法定理估计生存率，故称乘积极限法（product-limitmethod），是一种非参数法。相比其他方法，KM曲线能更好的处理删失数据。先将样本生存时间从小到大排列。若遇到非删失值和删失值相同时，非截删失****。在生存时间后列出与时间相应的死亡人数，期初病例数（即生存期为某时间时尚存活的病例数）。然后计算活过每个时间点的生存率。以生存时间为横坐标，生存率为纵坐标所作的曲线，即为Kaplan-Meier曲线。术语解释风险比（HazardRatio,HR）：Kaplan-Meier方法中计算的风险比HR为两分组对生存期影响的比例，用来描述该基因高表达对生存期的危险程度。该方法中的假设检验为两组中样本的生存期是否存在差异，即该因素是否会导致生存期的改变。删失（censored）：在生存分析中。 调控区域ChiP-seq信号分布图。湖北数据科学经验丰富
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。 云南临床统计数据科学服务承担各类项目超过400余项。
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。
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。 目前能够对接超过50家实验室。
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。 检测服务及数据分析助力取得2020年国自然面上十项、青年基金十八项。广东文章成稿指导数据科学共同合作
TCGA数据机器学习研究数据包。湖北数据科学经验丰富
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。 湖北数据科学经验丰富