bubbles（不同分組的基因表達或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達量。例如展示motif的pvalue和motif對應的轉(zhuǎn)錄因子的表達量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達所在的group，預示著該分組對細胞狀態(tài)的改變（例如細胞分化、轉(zhuǎn)移、應激）起關鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達矩陣，分組 做數(shù)據(jù)分析就找云生物。四川組學實驗數(shù)據(jù)科學怎么樣 ...

bubbles（不同分組的基因表達或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達量。例如展示motif的pvalue和motif對應的轉(zhuǎn)錄因子的表達量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達所在的group，預示著該分組對細胞狀態(tài)的改變（例如細胞分化、轉(zhuǎn)移、應激）起關鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達矩陣，分組 參考國內(nèi)外數(shù)據(jù)資源，根據(jù)需求制定構(gòu)建方案。遼寧算法還原與開...

下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應用示例：文獻1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預后預測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組...

t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）是一種用于探索高維數(shù)據(jù)的非線性降維算法。它將多維數(shù)據(jù)映射到適合于人類觀察的兩個或多個維度。t-SNE非線性降維算法通過基于具有多個特征的數(shù)據(jù)點的相似性識別觀察到的簇來在數(shù)據(jù)中找到模式。另外t-SNE的輸出可以作為其他分類算法的輸入特征。因為t-SNE算法定義了數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)之間的軟邊界。t-SNE幾乎可用于所有高維數(shù)據(jù)集，廣泛應用于圖像處理，自然語言處理和語音處理。在生物信息中可廣泛應用于基因表達數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對不同數(shù)據(jù)集進行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻碇v，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學習(manifoldlearn...

當前位置：首頁>商城導航>immunetherapy免疫***收藏|分享immunetherapy免疫***價格：￥：標準套餐高級套餐購買數(shù)量：加入購物車立即購買產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)immunetherapy免疫療法免疫療法是指利用人體自身免疫系統(tǒng)，來終止**細胞。它通過操縱免疫系統(tǒng)，來實現(xiàn)靶向**抗原或突破T細胞浸潤的障礙。免疫系統(tǒng)是**的重要***者。很多臨床數(shù)據(jù)表明，**的發(fā)生與機體免疫功能密切相關，宿主免疫功能低下或受***往往都會導致**發(fā)生率增高。**能夠發(fā)生的原因之一在于**細胞的免疫逃逸和其分泌的免疫***因子，導致**微環(huán)境中的免疫細胞獲得免疫***性。因此重新...

TMB**突變負荷**突變負荷（TMB）作為免疫療法的生物標志物，能夠較好的預測患者免疫***的療效?；?*突變負荷，可以從一種新的角度探尋基因跟免疫及預后的關系。一般應用場景：基于TMB預測不同性狀的免疫***療效、不同基因表達或突變對免疫***潛在的影響?；驹恚?*突變負荷(TumorMutationBurden，TMB)，通常被定義為一份**樣本中，所評估基因的外顯子編碼區(qū)每兆堿基中發(fā)生置換和插入/缺失突變的總數(shù)。近年許多研究都報道了TMB與PD-1/PD-L1抑制劑的療效高度相關，同時基于TMB進行的臨床研究都得到了較好的結(jié)果。這讓一些**患者可以通過TMB標志物對免...

GeneBodyProfile（對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq數(shù)據(jù)）：GeneBodyProfile表觀遺傳修飾和對基因表達、細胞發(fā)育等過程有著深遠的影響，但相關的研究還未完善。通過對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，了解不同情況下該基因的表觀遺傳情況，幫助更好的了解其發(fā)***展過程。一般應用場景：觀察相關基因轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）、轉(zhuǎn)錄終止位點（TTS）、genebody以及兩側(cè)信號特征；觀察某一功能區(qū)域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer區(qū)）及其兩側(cè)信號特征。數(shù)據(jù)要求：ChIP-...

GSVA算法接受的輸入為基因表達矩陣（經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)）以及特定基因集。**步，算法會對表達數(shù)據(jù)進行核密度估計；第二部，基于**步的結(jié)果對樣本進行表達水平排序；第三步，對于每一個基因集進行類似K-S檢驗的秩統(tǒng)計量計算；第四步，獲取GSVA富集分數(shù)。**終輸出為以每個基因集對應每個樣本的數(shù)據(jù)矩陣。無監(jiān)督算法無監(jiān)督算法常常被用于數(shù)據(jù)挖掘，用于在大量無標簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)些什么。它的訓練數(shù)據(jù)是無標簽的，訓練目標是能對觀察值進行分類或區(qū)分等。核密度估計核密度估計（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計未知的密度函數(shù)，屬于非...

ssGSEA（single sample GSEA）主要針對單樣本無法做GSEA而提出的一種實現(xiàn)方法，原理上與GSEA是類似的。ssGSEA根據(jù)表達譜文件計算每個基因的rank值，再進行后續(xù)的統(tǒng)計分析。通過這個方法，我們可以得到每個樣本的免疫細胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根據(jù)免疫活性進行分組。 ssGSEA量化免疫細胞浸潤**的一個優(yōu)點就是自己可以定制量化免疫浸潤細胞種類。目前公認并且用的**多的免疫細胞marker就是2013年發(fā)表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Im...

PPImodule蛋白質(zhì)互作蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（protein-proteininteraction,PPI）是指兩個或兩個以上的蛋白質(zhì)分子通過非共價鍵形成蛋白質(zhì)復合體（proteincomplex）的過程。PPImodule是指共表達蛋白模塊或蛋白質(zhì)相互作用模塊。蛋白質(zhì)相互作用形成人體復雜的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡，對蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡進行聚類形成模塊從而幫助我們理解細胞的功能。我們一般使用PPImodule把基因列表跟蛋白相互作用網(wǎng)絡聯(lián)系起來。例如RNA-seq獲得的差異表達基因，看他們在蛋白相互作用網(wǎng)絡中，哪些基因處于同一module?；驹恚旱鞍踪|(zhì)在細胞中的功能取決于它與其...

ssGSEA基本原理 對于一個基因表達矩陣，ssGSEA首先對樣本的所有基因的表達水平進行排序獲得其在所有基因中的秩次rank。然后對于輸入的基因集，從基因集中尋找表達數(shù)據(jù)里存在的基因并計數(shù)，并將這些基因的表達水平求和。接著基于上述求值，計算通路中每個基因的富集分數(shù)，并進一步打亂基因順序重新計算富集分數(shù)，重復一千次，***根據(jù)基因富集分數(shù)的分布計算p值整合基因集**終富集分數(shù)。 數(shù)據(jù)要求 1、特定感興趣的基因集（通常為免疫細胞表面marker genes），列出基因集中基因 2、基因表達矩陣，為經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seq count數(shù)數(shù)據(jù)（基因名...