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    pancancer泛**图谱泛*研究是通过整合不同**类型、不同组织起源的**表达数据，查找**之间的共性或者差异的过程。通常使用**数据信息较为***的TCGA数据，通过分裂小提琴图展示某个基因在TCGA**和正常组织中的表达差异。分裂小提琴图(ViolinPlot)结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状，它一般应用于对比某一基因在TCGA**组织和正常组织基因表达量TPM值或其它表达量数据。基本原理：小提琴图(ViolinPlot)使用一组数据中的最小值、**四分位数、中位数、第三四分位数和**值来反映数据分布的中心位置和散布范围，将多组数据的小提琴图画在同一坐标上，可以清晰地显示各组数据的分布差异。分裂小提琴图在小提琴图的基础上又加入了分组对比项，便于观察多**类型在某一基因上的表达分布情况，或者某一基因在某一**上，其疾病与正常的对比表达差异情况。 糖尿病药物基因组学分析找到新的作用靶点。数据科学售后服务

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。 数据科学售后服务乳腺类疾病预后相关信性基因突变研究数据包。

    **初目的：对手上的**样本（或病人）进行分型分析，期望找到不同的亚型，并对应不同的临床特征。可扩展应用到：所有样本的亚型分析，用于样本的特征分析。数据可用转录组、基因组、甲基化、蛋白质组等。输入数据格式：一个数值矩阵，行是基因或者其他特征，列是样本。本分析要求样本数要多，有利于亚型的分析。参考文献：(2):：本文利用室管膜瘤病人的甲基化数据，首先进行了tSNE分型，随后又采用了新的方法spectralclustering进行分类分析，作者比较了两种分类方法。使用spectralclustering的分类，鉴定了每一种**亚型的特异性表达模式。并且发现spectralclustering的分类和病人的临床特征有关，从而提出一种新的室管膜瘤亚型，可用于临床的筛选和检测。

    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。 软硬件配套，完成数据收集、整理、检索、分析与智能化开发工作。

    GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介导DNA转录，从而影响mRNA的表达过程。通俗意义上来说，基因互作关系指基于序列预测的靶基因对。miRNA通过与靶mRNA的结合，或促使mRNA降解，或阻碍其翻译，从而***目的基因的表达。竞争性内源RNA网络是靶基因预测的研究深入，简称ceRNA网络。通过进行ceRNA网络的分析，我们能从一个更为宏观的角度来解释转录体如何构建基因表达调控网络，从而进一步挖掘基因在其中的调控机制。基本原理：miRNA主要通过与靶基因的非翻译区（UTR）结合而发挥其作用，对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。靶基因预测使用软件根据miRNA和靶基因间的结合的规律预测结合基因对。在生物体内，miRNA可以通过与proteincoding特异性结合，影响相关基因的表达，从而参与调控细胞内的各项功能。ceRNA具有miRNA结合位点，能后竞争性地结合miRNA，***miRNA对靶基因的调控。例如lncRNA与miRNA竞争性结合，影响miRNA调控mRNA的过程，**终导致的mRNA表达失调。我们使用基于序列预测的软件对差异分析得到的miRNA与mRNA，lncRNA，circRNA进行靶点预测和ceRNA网络分析。 基因组数据全链条处理。湖北组学数据处理数据科学口碑推荐

根据委托方提供的参考文献和要求进行个性化特定分析。数据科学售后服务

    **突变频谱分析（突变模式）：目的：输入突变数据，用非负矩阵分解方法NMF分析突变特征，描述样本集的突变模式。什么是突变模式：这也是对TCGA数据的深度挖掘，从而提出的一个统计学概念。文章（Signaturesofmutationalprocessesinhumancancer）研究了30种**，发现21种不同的mutationsignature。如果理解了，就会发现这个其实蛮简单的，他们并不重新测序，只是拿已经有了的TCGA数据进行分析，而且居然是发表在nature上面！文章研究了4,938,362mutationsfrom7,042cancers样本，突变频谱的概念只是针对于somatic的mutation。一般是对**病人的**组织和*旁组织配对测序，过滤得到的somaticmutation，一般一个样本也就几百个somatic的mutation。还有其它文章（Mutationalsignatures:thepatternsofsomaticmutationshiddenincancergenomes）也是这样分析的从2013年提出到现在，已经有30种mutationsiganures，在cosmic数据库有详细记录，更新见：MutationalSignatures。它的概念就是：根据突变上下文分成96类，然后每类突变的频率不一样画一个条形图，可视化展现。应用场景：突变特征定义：体细胞突变是多个突变过程如DNA修复缺陷，暴露于外源或内源诱变剂等综合结果。 数据科学售后服务