四川组学数据处理数据科学怎么样

    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。 数据库建设、公共数据库挖掘。四川组学数据处理数据科学怎么样

Inmmune gene

免疫学研究是目前科研领域争相研究的热点，**免疫细胞浸润是其中一种。**免疫细胞浸润是指免疫细胞从血液中移向**组织发挥作用。我们从**组织中分离出浸润免疫细胞含量，计算基因与浸润免疫细胞含量的相关性，筛选出影响免疫浸润的候选基因。

基本原理：

从基因矩阵数据中提取免疫细胞含量，生成免疫细胞含量矩阵；

计算目标基因与浸润免疫细胞含量的相关性，筛选与浸润免疫细胞含量高度相关的基因。

术语解读：

相关性系数（pearson,spearman, kendall）反应两个变量之间变化趋势的方向以及程度。相关系数范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。

数据要求：

**数据表达矩阵 云南数据库建设数据科学口碑推荐结合WGCNA的ceRNA分析。

术语解读

数据降维：

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下**重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常***的数据预处理方法。

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PCA分析结果之后的分析有：

1.对组成主要成分的基因进行后续分析，探究该情况下关键基因表达情况

2.对组成不同主成分簇的基因进行后续分析，探究该情况下不同基因集的表达情况

    蛋白质主要由碳、氢、氧、氮等化学元素组成，是一类重要的生物大分子。蛋白质的功能由蛋白质的三维结构决定。蛋白质三维结构绘图，可以直观地展示蛋白质三维功能结构，广泛应用于单核苷酸突变功能分析、药物蛋白分子相互作用分析等研究领域。基本原理蛋白质三维结构绘图主要分为蛋白质三维结构预测以及对结构进行可视化两步。蛋白质三维结构预测是基于蛋白质中氨基酸序列预测蛋白质折叠结构的步骤，**常用的预测方法为同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白质具有相似的蛋白质结构，要推测一个未知结构蛋白的三维结构，只需要找到与之序列高度相似的已知结构模板。在无法进行同源建模（找不到模型）的情况下，还有折叠识别及从头建模法，但是计算量大运行缓慢且建模准确度不如同源建模。获得蛋白质三维结构预测的pbd文件后还需要通过分子三维结构软件绘制可视化的三维图，并分析特殊位点（分子对接或突变位点分析），常用的有pymol和DeepView等。数据要求目标蛋白的氨基酸序列或者编码蛋白的基因序列，突变数据等。下游分析突变位点靶向药物分析等。 诊疗软件开发、算法还原与开发、临床统计等数据科学工作。

    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。 提供语言润色、图表调整、格式修改等工作模块。数据库建设数据科学售后分析

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    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。 四川组学数据处理数据科学怎么样