GSEA全名為GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如關(guān)注的GO條目或KEGGPathway）在兩個(gè)生物學(xué)狀態(tài)（如**與對(duì)照，高齡與低齡）中是否存在差異。能夠研究基因變化的生物學(xué)意義。SubtypeGSEA是在GSEA的基礎(chǔ)上對(duì)不同亞型樣本中重要通路的富集情況進(jìn)行組間比較，能直觀比較不同亞型中相同通路富集情況。基本原理GSEA主要分為基因集進(jìn)行排序、計(jì)算富集分?jǐn)?shù)（EnrichmentScore，ES）、估計(jì)富集分?jǐn)?shù)的***性水平并進(jìn)行多重假設(shè)檢驗(yàn)三個(gè)步驟。**步對(duì)輸入的所有基因集L進(jìn)行排序，通常來(lái)說(shuō)初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣，排序的過(guò)程相當(dāng)于特定兩組中（case-control、upper-lower等等）基因差異表達(dá)分析的過(guò)程。根據(jù)所有基因在兩組樣本的差異度量不同（共有六種差異度量，默認(rèn)是signal2noise，GSEA官網(wǎng)有提供公式，也可以選擇較為普遍的foldchange)，對(duì)基因進(jìn)行排序，并且Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。第二步是GSEA的**步驟，通過(guò)分析預(yù)先定義基因集S在**步獲得的基因序列上的分布計(jì)算富集指數(shù)EnrichmentScore，并繪制分布趨勢(shì)圖Enrichmentplot。每個(gè)基因在基因集S的EnrichmentScore取決于這個(gè)基因是否屬于基因集S及其差異度量（如foldchange）。 承擔(dān)各類(lèi)項(xiàng)目超過(guò)400余項(xiàng)。遼寧診療軟件開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)
PCA主成分分析測(cè)序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá)，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對(duì)每個(gè)基因進(jìn)行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標(biāo)會(huì)損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個(gè)分組中的差異情況，多個(gè)基因在該樣本中的差異情況?；驹鞵CA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱(chēng)為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來(lái)的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地找一組相互正交的坐標(biāo)軸，新的坐標(biāo)軸的選擇與數(shù)據(jù)本身是密切相關(guān)的。其中，**個(gè)新坐標(biāo)軸選擇是原始數(shù)據(jù)中方差**的方向，第二個(gè)新坐標(biāo)軸選取是與**個(gè)坐標(biāo)軸正交的平面中使得方差**的，第三個(gè)軸是與第1，2個(gè)軸正交的平面中方差**的。依次類(lèi)推，可以得到n個(gè)這樣的坐標(biāo)軸。通過(guò)這種方式獲得的新的坐標(biāo)軸，我們發(fā)現(xiàn)，大部分方差都包含在前面k個(gè)坐標(biāo)軸中，后面的坐標(biāo)軸所含的方差幾乎為0。于是，我們可以忽略余下的坐標(biāo)軸，只保留前面k個(gè)含有絕大部分方差的坐標(biāo)軸。事實(shí)上。 四川組學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)生存曲線(xiàn)分隔，在展示基因表達(dá)水平對(duì)生存期的影響時(shí)找到分組。
**初目的：對(duì)手上的**樣本（或病人）進(jìn)行分型分析，期望找到不同的亞型，并對(duì)應(yīng)不同的臨床特征?？蓴U(kuò)展應(yīng)用到：所有樣本的亞型分析，用于樣本的特征分析。數(shù)據(jù)可用轉(zhuǎn)錄組、基因組、甲基化、蛋白質(zhì)組等。輸入數(shù)據(jù)格式：一個(gè)數(shù)值矩陣，行是基因或者其他特征，列是樣本。本分析要求樣本數(shù)要多，有利于亞型的分析。參考文獻(xiàn)：(2):：本文利用室管膜瘤病人的甲基化數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行了tSNE分型，隨后又采用了新的方法spectralclustering進(jìn)行分類(lèi)分析，作者比較了兩種分類(lèi)方法。使用spectralclustering的分類(lèi)，鑒定了每一種**亞型的特異性表達(dá)模式。并且發(fā)現(xiàn)spectralclustering的分類(lèi)和病人的臨床特征有關(guān)，從而提出一種新的室管膜瘤亞型，可用于臨床的篩選和檢測(cè)。
當(dāng)前位置：首頁(yè)>商城導(dǎo)航>immunetherapy免疫***收藏|分享immunetherapy免疫***價(jià)格：￥：標(biāo)準(zhǔn)套餐高級(jí)套餐購(gòu)買(mǎi)數(shù)量：加入購(gòu)物車(chē)立即購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評(píng)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(lái)終止**細(xì)胞。它通過(guò)操縱免疫系統(tǒng)，來(lái)實(shí)現(xiàn)靶向**抗原或突破T細(xì)胞浸潤(rùn)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(jī)體免疫功能密切相關(guān)，宿主免疫功能低下或受***往往都會(huì)導(dǎo)致**發(fā)生率增高。**能夠發(fā)生的原因之一在于**細(xì)胞的免疫逃逸和其分泌的免疫***因子，導(dǎo)致**微環(huán)境中的免疫細(xì)胞獲得免疫***性。因此重新***免疫細(xì)胞，逆轉(zhuǎn)**微環(huán)境的免疫***狀態(tài)，是免疫療法的重要目標(biāo)。應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)測(cè)單個(gè)樣本或者某亞型對(duì)免疫***的響應(yīng)可能性基本原理：通過(guò)靶向***免疫檢查點(diǎn)受體——CTLA4，PD1及其配體（PDL1，PDL2），來(lái)抵抗**微環(huán)境的免疫***作用，進(jìn)而解除機(jī)體免疫***，****功能發(fā)揮抗**作用。PD-1是共刺激受體B7/CD28家族的成員。它通過(guò)與其配體programmeddeathligand1（PD-L1）和programmeddeathligand2（PD-L2）結(jié)合來(lái)調(diào)節(jié)T細(xì)胞活化。CTLA-4介導(dǎo)的T細(xì)胞***。 兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組的差異基因比較。
術(shù)語(yǔ)解釋?zhuān)夯コ庑裕╩utuallyexclusive）：一組基因中只有一個(gè)在一種**中發(fā)生改變，這種現(xiàn)象被稱(chēng)為互斥性。共現(xiàn)性（co-occurrence）：不同途徑功能的基因突變可能發(fā)生在同一**中，這種現(xiàn)象被稱(chēng)為共現(xiàn)性。數(shù)據(jù)要求：基因突變數(shù)據(jù)下游分析：對(duì)于存在共現(xiàn)性或互斥性的基因?qū)?基因集基因集的功能分析基因集相關(guān)的生存分析基于基因集的潛在靶向藥物分析文獻(xiàn)一：Functionalgenomiclandscapeofacutemyeloidleukaemia急性髓性白血病的功能基因組圖（于2018年10月發(fā)表在Nature.，影響因子）文獻(xiàn)中使用DISCOVER40方法評(píng)估531例白血病患者中**常見(jiàn)的復(fù)發(fā)性突變的共現(xiàn)性或排他性，并用點(diǎn)圖展示。文獻(xiàn)二：ALPK1hotspotmutationasadriverofhumanspiradenomaandspiradenocarcinoma文獻(xiàn)中利用DISCOVER共現(xiàn)性質(zhì)和互斥性分析工具對(duì)ALPK1和CYLD的互斥性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。 利用甲基化數(shù)據(jù)分析樣本的拷貝數(shù)變異。數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣
在基因組上同時(shí)展示突變位點(diǎn)和motif，為突變影響轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合提供量化和可視化的證據(jù)。遼寧診療軟件開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)
LASSO回歸：更多的變量在擬合時(shí)往往可以給出一個(gè)看似更好的模型，但是同時(shí)也面臨過(guò)度擬合的危險(xiǎn)。此時(shí)如果用全新的數(shù)據(jù)去驗(yàn)證模型(Validation)，通常效果很差。一般來(lái)說(shuō)，變量數(shù)大于數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量很多，或者某一個(gè)離散變量有太多獨(dú)特值時(shí)，都有可能過(guò)度擬合。LASSO回歸復(fù)雜度調(diào)整的程度由參數(shù)λ來(lái)控制，λ越大對(duì)變量較多的線(xiàn)性模型的懲罰力度就越大，從而**終獲得一個(gè)變量較少的模型。LASSO回歸與Ridge回歸同屬于一個(gè)被稱(chēng)為ElasticNet的廣義線(xiàn)性模型家族。這一家族的模型除了相同作用的參數(shù)λ之外，還有另一個(gè)參數(shù)α來(lái)控制應(yīng)對(duì)高相關(guān)性(highlycorrelated)數(shù)據(jù)時(shí)模型的性狀。LASSO回歸α=1，Ridge回歸α=0，一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO過(guò)程中我們通常會(huì)進(jìn)行多次交叉驗(yàn)證（crossvalidation）擬合（1000次）進(jìn)而選取模型，從而對(duì)模型的性能有一個(gè)更準(zhǔn)確的估計(jì)。 遼寧診療軟件開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)