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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。 生物医学科研领域的组学数据处理。四川诊疗软件开发数据科学服务
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。 辽宁组学实验数据科学共同合作承担各类项目超过400余项。
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
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。 云生物数据分析需要多久?
genomeview(基因浏览图):genomeView是对基因组的可视化,可以直观展示RNA-seq和ChIP-seq的信号,证实转录因子结合对基因转录的影响等等。数据要求:RNA-seq和ChIP-seq等数据。应用示例:文献1:Genomic landscape and evolution of metastatic chromophobe renal cell carcinoma.(于2017年6月发表在JCI Insight.,影响因子6.041)。本文对转移性肾嫌色细胞*进行了系统的基因组研究,文中绘制基因流览图对整个基因组数据进行了可视化。转移性肾嫌色细胞*的基因组景观和演化。 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。重庆算法还原与开发数据科学方案
采用机器学习算法对疾病的干性指数进行分型分类研究。四川诊疗软件开发数据科学服务
术语解释:Cox回归:又称比例风险回归模型(proportionalhazardsmodel,简称Cox模型),是由英国统计学家。该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析多种因素对于生存期长短的影响。Cox模型能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型,因此在医学界被***使用。Logistic回归:又称逻辑回归模型,属于广义线性模型。逻辑回归是一种用于解决二分类问题的分析方法,用于估计某种事物的可能性。相较于传统线性模型,逻辑回归模型以概率形式输出结果,可控性高且结果可解释性强。数据要求:样本临床信息或生物学特征(基因突变、基因表达等)样本的随访数据(总生存期,生存状态)或样本的分组情况下游分析:1.补充相关因素的已有相关研究2.解释相关因素对研究课题的意义。 四川诊疗软件开发数据科学服务