数据库建设数据科学售后分析

时间:2021年08月28日 来源:

    术语解释:互斥性(mutuallyexclusive):一组基因中只有一个在一种**中发生改变,这种现象被称为互斥性。共现性(co-occurrence):不同途径功能的基因突变可能发生在同一**中,这种现象被称为共现性。数据要求:基因突变数据下游分析:对于存在共现性或互斥性的基因对/基因集基因集的功能分析基因集相关的生存分析基于基因集的潜在靶向药物分析文献一:Functionalgenomiclandscapeofacutemyeloidleukaemia急性髓性白血病的功能基因组图(于2018年10月发表在Nature.,影响因子)文献中使用DISCOVER40方法评估531例白血病患者中**常见的复发性突变的共现性或排他性,并用点图展示。文献二:ALPK1hotspotmutationasadriverofhumanspiradenomaandspiradenocarcinoma文献中利用DISCOVER共现性质和互斥性分析工具对ALPK1和CYLD的互斥性进行了评价。 公共数据库挖掘、诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等。数据库建设数据科学售后分析

ssGSEA基本原理

对于一个基因表达矩阵,ssGSEA首先对样本的所有基因的表达水平进行排序获得其在所有基因中的秩次rank。然后对于输入的基因集,从基因集中寻找表达数据里存在的基因并计数,并将这些基因的表达水平求和。接着基于上述求值,计算通路中每个基因的富集分数,并进一步打乱基因顺序重新计算富集分数,重复一千次,***根据基因富集分数的分布计算p值整合基因集**终富集分数。

数据要求

1、特定感兴趣的基因集(通常为免疫细胞表面marker genes),列出基因集中基因

2、基因表达矩阵,为经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seq count数数据(基因名形式与基因集对应)


下游分析

免疫细胞浸润分数相关性(corralation)分析 山东生物/药物信息学分析数据科学方案数据库建设、公共数据库挖掘。

三角坐标统计图是采用数字坐标形式来表现三项要素的数字信息图像。三角形坐标图常用百分数(%)来表示某项要素与整体的结构比例。三条边分别表示三个不同分量,三个顶点可以看作是三个原点。三角图可以展示某特定值在一个整体中不同类型的分布。在生物信息中三角图可以方便地展示3种不同疾病或者3个不同分组之间某个指标的相关性。

数据要求

多个样本的三个变量值,或者多个基因在三个不同分组中的数据值,可以是突变频率数据、基因表达数据、甲基化数据等。

    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。 我们团队具备完整的数据分析、数据库构建、软件开发团队。

    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。 承担各类项目超过400余项。山东临床统计数据科学

乳腺类疾病预后相关信性基因突变研究数据包。数据库建设数据科学售后分析

    GSEA数据要求1、通常为表达谱芯片或测序数据(已经过预处理),也可以是其他形式可排序的基因数据。2、具有已知生物学意义(GO、Pathway、**特征基因集等)的基因集。下游分析:得到GSEA结果之后的分析有:1.基因注释:1、绘制基因集富集趋势图(Enrichmentplot)横坐标:按差异表达差异排序的基因序列。数值越小(偏向左端)的基因**在shICAM-1组中有越高倍数的差异表达,数值越小(偏向右端)的基因在对照组中有越高倍数的差异表达。纵坐标:上方的纵坐标为富集打分ES,ES是一个动态的值,沿着基因序列,找到条目中的基因则增加评分,否则减少评分。通常用偏离0**远的值作为**终富集打分。下方的纵坐标**基因表达与表型的关联,***值越大**关联越强,数值大于0**正相关,小于0则**负相关。 数据库建设数据科学售后分析

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