广东生物/药物信息学分析数据科学

    STEM基因表达趋势分析基因调控网络是一个连续且复杂的动态系统。当生物体按照一定顺序发生变化或者受到外界环境刺激（如受到不同浓度的化学药物诱导）时，基因表达变化也会呈现趋势特征。趋势分析就是发现基因表达的趋势特征，将相同变化特征的基因集中在一种变化趋势中，从而找到实验变化过程中相当有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短时间序列表达挖掘器。该软件主要用于分析短时间实验数据，也可用于多组小样本数据。推荐3至8组数据。一般可应用的研究方向有：多个时间点的时间序列数据，例如多个发育时期、处理后多个时间点取样。基本原理STEM采用了一种新的聚类算法来分析时间序列基因表达趋势。聚类算法首先选择一组不同的、有代表性的时间表达模式（temporalexpressionprofiles）作为模型（modelprofiles）。模型是**于数据选择的，并从理论上保证了所选择的模型剖面具有代表性。然后，根据每个标准化过后的基因表达模式，分配给模型中相关系数比较高的时间表达模式。由于模型的选择是**于数据的，因此该算法可以通过排列测试，确定哪些时间表达模式在统计意义上***富集基因。对每一个基因都分配时间表达模式完成后。 两个实验组的差异基因比较。广东生物/药物信息学分析数据科学

    LASSO回归：更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型，但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型(Validation)，通常效果很差。一般来说，变量数大于数据点数量很多，或者某一个离散变量有太多独特值时，都有可能过度拟合。LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，从而**终获得一个变量较少的模型。LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数λ之外，还有另一个参数α来控制应对高相关性(highlycorrelated)数据时模型的性状。LASSO回归α=1，Ridge回归α=0，一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO过程中我们通常会进行多次交叉验证（crossvalidation）拟合（1000次）进而选取模型，从而对模型的性能有一个更准确的估计。 湖北组学数据处理数据科学服务在基因组上同时展示突变位点和motif，为突变影响转录因子结合提供量化和可视化的证据。

    GSEA术语解读Enrichmentscore（ES）ES是GSEA**初的结果，反应关注的基因集S在原始基因数据序列L的顶部或底部富集的程度。ES原理：扫描排序序列，当出现一个基因集S中的基因时，增加ES值，反之减少ES值，一个基因的ES值权重与差异表达度相关。ES是个动态值，**终ES是动态扫描过程中获得的**ES值。如果**终ES为正，表示某一功能基因集S富集在排序序列顶部。ES为负，表示某一基因集S富集在排序序列底部。NES由于ES是根据分析的排序序列中的基因是否在一个基因集S中出现来计算的，但各个基因集S中包含的基因数目不同，且不同功能基因集S与原始数据之间的相关性也不同，因此比较数据中基因在不同基因集S中的富集程度要对ES进行标准化处理，也就是计算NES。NES=某一基因集S的ES/数据集所有随机组合得到的ES平均值，NES是主要的统计量。nominalp-value（普通P值）描述的是针对某一功能基因集S得到的富集得分的统计***性，通常p越小富集性越好。FDR（多重假设检验矫正P值）NES确定后，需要判断其中可能包含的错误阳性发现率。FDR=25%意味着对此NES的判断4次可能错1次。GSEA结果中，高亮显示FDR<25%的富集基因集S。因为从这些功能基因集S中**可能产生有意义的假设。大多数情况下。

    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，非截删失排在前面。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。 基因组数据全链条处理。

    t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。因为t-SNE算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理和语音处理。在生物信息中可广泛应用于基因表达数据、基因甲基化数据、基因突变数据等，能够直观地对不同数据集进行比较。基本原理从方法上来讲，t-SNE本质上是基于流行学习(manifoldlearning)的降维算法，不同于传统的PCA和MMD等方法，t-SNE在高维用normalizedGaussiankernel对数据点对进行相似性建模。相应的，在低维用t分布对数据点对进行相似性(直观上的距离)建模，然后用KL距离来拉近高维和低维空间中的距离分布。 提供语言润色、图表调整、格式修改等工作模块。广东文章成稿指导数据科学欢迎咨询

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