Lasso術(shù)語解讀λ(Lambda)：復(fù)雜度調(diào)整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標(biāo)參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內(nèi)得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學(xué)習(xí)建立模型和驗證模型參數(shù)時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復(fù)的使用數(shù)據(jù)，把得到的樣本數(shù)據(jù)進行切分，組合為不同的訓(xùn)練集和測試集，用訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，用測試集來評估模型預(yù)測的好壞。在此基礎(chǔ)上可以得到多組不同的訓(xùn)練集和測試集，某次訓(xùn)練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數(shù)據(jù)要求：1、表達譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預(yù)處理）或突變數(shù)據(jù)2、包含生存狀態(tài)和生存時間的預(yù)后數(shù)據(jù)或者其它臨床分組數(shù)據(jù)。 調(diào)控區(qū)域ChiP-seq信號分布圖。廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富
Nomogram列線圖（nomogram，諾莫圖）是在平面直角坐標(biāo)系中，用一簇互不相交的線段表示多個臨床指標(biāo)或者生物學(xué)特征，用以預(yù)測一定的臨床結(jié)局或者某類事件發(fā)生的概率的圖。列線圖使預(yù)測模型的結(jié)果更具有可讀性，可個性化地計算特定**患者生存率,在臨床實踐中有較大的價值。一般可應(yīng)用的研究方向有：將回歸的結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)，對個體樣本給出其發(fā)病風(fēng)險或比例風(fēng)險；根據(jù)多個臨床指標(biāo)或生物學(xué)特征，判斷個體樣本的疾病分類或特征?；驹恚毫芯€圖的理論于1884年提出，**早用于工程學(xué)。它能夠?qū)?fù)雜的計算公式以圖形的方式，快速、直觀、精確的展現(xiàn)出來。列線圖通過構(gòu)建多因素回歸模型（例如Cox回歸、Logistic回歸等），根據(jù)模型中各個影響因素對結(jié)局變量的影響程度的高低，即回歸系數(shù)的大小，給每個影響因素的每個取值水平進行賦分。將各個評分相加得到總評分，通過總評分與結(jié)局事件發(fā)生概率之間的函數(shù)轉(zhuǎn)換關(guān)系，從而計算出該個體結(jié)局事件的預(yù)測概率。校準(zhǔn)曲線（calibrationcurve）為實際發(fā)生率和預(yù)測發(fā)生率的散點圖，常于用于化工行業(yè)溶液配制。在這里通過觀察預(yù)測值與實際值相差情況，判斷基于回歸模型構(gòu)建列線圖的有效性。 山東公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)活動長期與交大、復(fù)旦、中科院、南大、藥科大等實驗室合作。
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?jǐn)?shù)，并進一步打亂基因順序重新計算富集分?jǐn)?shù)，重復(fù)一千次，***根據(jù)基因富集分?jǐn)?shù)的分布計算p值整合基因集**終富集分?jǐn)?shù)。
數(shù)據(jù)要求
1、特定感興趣的基因集（通常為免疫細(xì)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(biāo)準(zhǔn)化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seq count數(shù)數(shù)據(jù)（基因名形式與基因集對應(yīng)）
下游分析
免疫細(xì)胞浸潤分?jǐn)?shù)相關(guān)性（corralation）分析
GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介導(dǎo)DNA轉(zhuǎn)錄，從而影響mRNA的表達過程。通俗意義上來說，基因互作關(guān)系指基于序列預(yù)測的靶基因?qū)?。miRNA通過與靶mRNA的結(jié)合，或促使mRNA降解，或阻礙其翻譯，從而***目的基因的表達。競爭性內(nèi)源RNA網(wǎng)絡(luò)是靶基因預(yù)測的研究深入，簡稱ceRNA網(wǎng)絡(luò)。通過進行ceRNA網(wǎng)絡(luò)的分析，我們能從一個更為宏觀的角度來解釋轉(zhuǎn)錄體如何構(gòu)建基因表達調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，從而進一步挖掘基因在其中的調(diào)控機制。基本原理：miRNA主要通過與靶基因的非翻譯區(qū)（UTR）結(jié)合而發(fā)揮其作用，對miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA結(jié)合進行的預(yù)測稱為靶基因預(yù)測。靶基因預(yù)測使用軟件根據(jù)miRNA和靶基因間的結(jié)合的規(guī)律預(yù)測結(jié)合基因?qū)?。在生物體內(nèi)，miRNA可以通過與proteincoding特異性結(jié)合，影響相關(guān)基因的表達，從而參與調(diào)控細(xì)胞內(nèi)的各項功能。ceRNA具有miRNA結(jié)合位點，能后競爭性地結(jié)合miRNA，***miRNA對靶基因的調(diào)控。例如lncRNA與miRNA競爭性結(jié)合，影響miRNA調(diào)控mRNA的過程，**終導(dǎo)致的mRNA表達失調(diào)。我們使用基于序列預(yù)測的軟件對差異分析得到的miRNA與mRNA，lncRNA，circRNA進行靶點預(yù)測和ceRNA網(wǎng)絡(luò)分析。 OmicCircos圖可以對感興趣的多個基因，展示其染色體的位置、拷貝數(shù)變異等多個特征。
pancancer泛**圖譜泛*研究是通過整合不同**類型、不同組織起源的**表達數(shù)據(jù)，查找**之間的共性或者差異的過程。通常使用**數(shù)據(jù)信息較為***的TCGA數(shù)據(jù)，通過分裂小提琴圖展示某個基因在TCGA**和正常組織中的表達差異。分裂小提琴圖(ViolinPlot)結(jié)合了箱形圖和密度圖的特征，主要用來顯示數(shù)據(jù)的分布形狀，它一般應(yīng)用于對比某一基因在TCGA**組織和正常組織基因表達量TPM值或其它表達量數(shù)據(jù)?；驹恚盒√崆賵D(ViolinPlot)使用一組數(shù)據(jù)中的最小值、**四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和**值來反映數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍，將多組數(shù)據(jù)的小提琴圖畫在同一坐標(biāo)上，可以清晰地顯示各組數(shù)據(jù)的分布差異。分裂小提琴圖在小提琴圖的基礎(chǔ)上又加入了分組對比項，便于觀察多**類型在某一基因上的表達分布情況，或者某一基因在某一**上，其疾病與正常的對比表達差異情況。 參考國內(nèi)外數(shù)據(jù)資源，根據(jù)需求制定構(gòu)建方案。云南算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)
提供語言潤色、圖表調(diào)整、格式修改等工作模塊。廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富
cox風(fēng)險比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)比例風(fēng)險回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。模型可以用來描述了不隨時間變化的多個特征對于在某一時刻死亡率的影響。它是生存分析中的一個重要的模型。應(yīng)用場景cox比例風(fēng)險回歸模型，由英國統(tǒng)計學(xué)家主要用于**和其他慢性疾病的預(yù)后分析，也可用于隊列研究的病因探索單因素cox分析主要探索單個基因的**預(yù)后影響cox分析可用于轉(zhuǎn)錄組，甲基化，miRNA,LncRNA,可變剪切等等基本原理：在這里，是一個與時間有關(guān)的基準(zhǔn)危險率，其選擇具有充分的靈活度，一種可能的選擇是采用概率論中的Weibull分布。是模型的參數(shù)。由于只要給定數(shù)據(jù)，就能夠通過極大似然估計求出模型的參數(shù)，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個半?yún)?shù)模型。對公式進行變形，得到：通過這個公式，我們可以發(fā)現(xiàn)，模型中各危險因素對危險率的影響不隨時間改變，且與時間無關(guān),同時，對數(shù)危險率與各個危險因素呈線性相關(guān)。這就是Cox回歸中的兩個基本假設(shè)。參數(shù)的極大似然估計：術(shù)語解讀：1.輸入變量，由m個影響因素組成：2.生存函數(shù)，輸入為X時，在t時刻仍然存活的概率：3.死亡函數(shù)，輸入為X時，在t時刻已經(jīng)死亡的概率：4死亡密度函數(shù)，輸入為X時。 廣東算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富