Lasso術語解讀λ(Lambda)：復雜度調整懲罰值，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**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數據，把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓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”。數據要求：1、表達譜芯片或測序數據（已經過預處理）或突變數據2、包含生存狀態(tài)和生存時間的預后數據或者其它臨床分組數據。 調控區(qū)域ChiP-seq信號分布圖。廣東算法還原與開發(fā)數據科學經驗豐富
Nomogram列線圖（nomogram，諾莫圖）是在平面直角坐標系中，用一簇互不相交的線段表示多個臨床指標或者生物學特征，用以預測一定的臨床結局或者某類事件發(fā)生的概率的圖。列線圖使預測模型的結果更具有可讀性，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。一般可應用的研究方向有：將回歸的結果進行可視化呈現，對個體樣本給出其發(fā)病風險或比例風險；根據多個臨床指標或生物學特征，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。它能夠將復雜的計算公式以圖形的方式，快速、直觀、精確的展現出來。列線圖通過構建多因素回歸模型（例如Cox回歸、Logistic回歸等），根據模型中各個影響因素對結局變量的影響程度的高低，即回歸系數的大小，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，通過總評分與結局事件發(fā)生概率之間的函數轉換關系，從而計算出該個體結局事件的預測概率。校準曲線（calibrationcurve）為實際發(fā)生率和預測發(fā)生率的散點圖，常于用于化工行業(yè)溶液配制。在這里通過觀察預測值與實際值相差情況，判斷基于回歸模型構建列線圖的有效性。 山東公共數據庫挖掘數據科學活動長期與交大、復旦、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據里存在的基因并計數，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，并進一步打亂基因順序重新計算富集分數，重復一千次，***根據基因富集分數的分布計算p值整合基因集**終富集分數。
數據要求
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，為經過log2標準化的芯片數據或者RNA-seq count數數據（基因名形式與基因集對應）
下游分析
免疫細胞浸潤分數相關性（corralation）分析
GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介導DNA轉錄，從而影響mRNA的表達過程。通俗意義上來說，基因互作關系指基于序列預測的靶基因對。miRNA通過與靶mRNA的結合，或促使mRNA降解，或阻礙其翻譯，從而***目的基因的表達。競爭性內源RNA網絡是靶基因預測的研究深入，簡稱ceRNA網絡。通過進行ceRNA網絡的分析，我們能從一個更為宏觀的角度來解釋轉錄體如何構建基因表達調控網絡，從而進一步挖掘基因在其中的調控機制?；驹恚簃iRNA主要通過與靶基因的非翻譯區(qū)（UTR）結合而發(fā)揮其作用，對miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA結合進行的預測稱為靶基因預測。靶基因預測使用軟件根據miRNA和靶基因間的結合的規(guī)律預測結合基因對。在生物體內，miRNA可以通過與proteincoding特異性結合，影響相關基因的表達，從而參與調控細胞內的各項功能。ceRNA具有miRNA結合位點，能后競爭性地結合miRNA，***miRNA對靶基因的調控。例如lncRNA與miRNA競爭性結合，影響miRNA調控mRNA的過程，**終導致的mRNA表達失調。我們使用基于序列預測的軟件對差異分析得到的miRNA與mRNA，lncRNA，circRNA進行靶點預測和ceRNA網絡分析。 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**表達數據，查找**之間的共性或者差異的過程。通常使用**數據信息較為***的TCGA數據，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)結合了箱形圖和密度圖的特征，主要用來顯示數據的分布形狀，它一般應用于對比某一基因在TCGA**組織和正常組織基因表達量TPM值或其它表達量數據。基本原理：小提琴圖(ViolinPlot)使用一組數據中的最小值、**四分位數、中位數、第三四分位數和**值來反映數據分布的中心位置和散布范圍，將多組數據的小提琴圖畫在同一坐標上，可以清晰地顯示各組數據的分布差異。分裂小提琴圖在小提琴圖的基礎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。 參考國內外數據資源，根據需求制定構建方案。云南算法還原與開發(fā)數據科學
提供語言潤色、圖表調整、格式修改等工作模塊。廣東算法還原與開發(fā)數據科學經驗豐富
cox風險比例回歸模型：產品詳情產品評論(0)比例風險回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統計學家。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。應用場景cox比例風險回歸模型，由英國統計學家主要用于**和其他慢性疾病的預后分析，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**預后影響cox分析可用于轉錄組，甲基化，miRNA,LncRNA,可變剪切等等基本原理：在這里，是一個與時間有關的基準危險率，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。由于只要給定數據，就能夠通過極大似然估計求出模型的參數，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個半參數模型。對公式進行變形，得到：通過這個公式，我們可以發(fā)現，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,同時，對數危險率與各個危險因素呈線性相關。這就是Cox回歸中的兩個基本假設。參數的極大似然估計：術語解讀：1.輸入變量，由m個影響因素組成：2.生存函數，輸入為X時，在t時刻仍然存活的概率：3.死亡函數，輸入為X時，在t時刻已經死亡的概率：4死亡密度函數，輸入為X時。 廣東算法還原與開發(fā)數據科學經驗豐富