當(dāng)前位置：首頁>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(xì)胞。它通過操縱免疫系統(tǒng)，來實(shí)現(xiàn)靶向**抗原或突破T細(xì)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(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)用場景預(yù)測單個樣本或者某亞型對免疫***的響應(yīng)可能性基本原理：通過靶向***免疫檢查點(diǎn)受體——CTLA4，PD1及其配體（PDL1，PDL2），來抵抗**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。它通過與其配體programmeddeathligand1（PD-L1）和programmeddeathligand2（PD-L2）結(jié)合來調(diào)節(jié)T細(xì)胞活化。CTLA-4介導(dǎo)的T細(xì)胞***。 按照斯普林格學(xué)術(shù)規(guī)范化處理準(zhǔn)則提供文稿同行**投稿前意見評估。云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)
術(shù)語解釋：互斥性（mutuallyexclusive）：一組基因中只有一個在一種**中發(fā)生改變，這種現(xiàn)象被稱為互斥性。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)象被稱為共現(xiàn)性。數(shù)據(jù)要求：基因突變數(shù)據(jù)下游分析：對于存在共現(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方法評估531例白血病患者中**常見的復(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ALPK1和CYLD的互斥性進(jìn)行了評價(jià)。 天津生物/藥物信息學(xué)分析數(shù)據(jù)科學(xué)方案胰腺疾病預(yù)后相關(guān)長鏈非編碼RNA。
STEM基因表達(dá)趨勢分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是一個連續(xù)且復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)。當(dāng)生物體按照一定順序發(fā)生變化或者受到外界環(huán)境刺激（如受到不同濃度的化學(xué)藥物誘導(dǎo)）時，基因表達(dá)變化也會呈現(xiàn)趨勢特征。趨勢分析就是發(fā)現(xiàn)基因表達(dá)的趨勢特征，將相同變化特征的基因集中在一種變化趨勢中，從而找到實(shí)驗(yàn)變化過程中相當(dāng)有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短時間序列表達(dá)挖掘器。該軟件主要用于分析短時間實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，也可用于多組小樣本數(shù)據(jù)。推薦3至8組數(shù)據(jù)。一般可應(yīng)用的研究方向有：多個時間點(diǎn)的時間序列數(shù)據(jù)，例如多個發(fā)育時期、處理后多個時間點(diǎn)取樣?；驹鞸TEM采用了一種新的聚類算法來分析時間序列基因表達(dá)趨勢。聚類算法首先選擇一組不同的、有代表性的時間表達(dá)模式（temporalexpressionprofiles）作為模型（modelprofiles）。模型是**于數(shù)據(jù)選擇的，并從理論上保證了所選擇的模型剖面具有代表性。然后，根據(jù)每個標(biāo)準(zhǔn)化過后的基因表達(dá)模式，分配給模型中相關(guān)系數(shù)比較高的時間表達(dá)模式。由于模型的選擇是**于數(shù)據(jù)的，因此該算法可以通過排列測試，確定哪些時間表達(dá)模式在統(tǒng)計(jì)意義上***富集基因。對每一個基因都分配時間表達(dá)模式完成后。
三角坐標(biāo)統(tǒng)計(jì)圖是采用數(shù)字坐標(biāo)形式來表現(xiàn)三項(xiàng)要素的數(shù)字信息圖像。三角形坐標(biāo)圖常用百分?jǐn)?shù)（%）來表示某項(xiàng)要素與整體的結(jié)構(gòu)比例。三條邊分別表示三個不同分量，三個頂點(diǎn)可以看作是三個原點(diǎn)。三角圖可以展示某特定值在一個整體中不同類型的分布。在生物信息中三角圖可以方便地展示3種不同疾病或者3個不同分組之間某個指標(biāo)的相關(guān)性。
數(shù)據(jù)要求
多個樣本的三個變量值，或者多個基因在三個不同分組中的數(shù)據(jù)值，可以是突變頻率數(shù)據(jù)、基因表達(dá)數(shù)據(jù)、甲基化數(shù)據(jù)等。 實(shí)驗(yàn)室致病類病原微生物數(shù)據(jù)分析平臺。
GSEA術(shù)語解讀Enrichmentscore（ES）ES是GSEA**初的結(jié)果，反應(yīng)關(guān)注的基因集S在原始基因數(shù)據(jù)序列L的頂部或底部富集的程度。ES原理：掃描排序序列，當(dāng)出現(xiàn)一個基因集S中的基因時，增加ES值，反之減少ES值，一個基因的ES值權(quán)重與差異表達(dá)度相關(guān)。ES是個動態(tài)值，**終ES是動態(tài)掃描過程中獲得的**ES值。如果**終ES為正，表示某一功能基因集S富集在排序序列頂部。ES為負(fù)，表示某一基因集S富集在排序序列底部。NES由于ES是根據(jù)分析的排序序列中的基因是否在一個基因集S中出現(xiàn)來計(jì)算的，但各個基因集S中包含的基因數(shù)目不同，且不同功能基因集S與原始數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性也不同，因此比較數(shù)據(jù)中基因在不同基因集S中的富集程度要對ES進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，也就是計(jì)算NES。NES=某一基因集S的ES/數(shù)據(jù)集所有隨機(jī)組合得到的ES平均值，NES是主要的統(tǒng)計(jì)量。nominalp-value（普通P值）描述的是針對某一功能基因集S得到的富集得分的統(tǒng)計(jì)***性，通常p越小富集性越好。FDR（多重假設(shè)檢驗(yàn)矯正P值）NES確定后，需要判斷其中可能包含的錯誤陽性發(fā)現(xiàn)率。FDR=25%意味著對此NES的判斷4次可能錯1次。GSEA結(jié)果中，高亮顯示FDR<25%的富集基因集S。因?yàn)閺倪@些功能基因集S中**可能產(chǎn)生有意義的假設(shè)。大多數(shù)情況下。 數(shù)據(jù)庫建設(shè)、公共數(shù)據(jù)庫挖掘。北京組學(xué)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學(xué)售后分析
糖尿病藥物基因組學(xué)分析找到新的作用靶點(diǎn)。云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)
術(shù)語解讀：中位數(shù)Q2：二分之一分位數(shù)上四分位數(shù)Q1：序列由小到大排序后第(n+1)/4所在位置的數(shù)值下四分位數(shù)Q3：序列由小到大排序后第3（n+1）/4所在位置的數(shù)值**值：非異常范圍內(nèi)的**值，四分位距IQR=Q3-Q1，上限=Q3+最小值：非異常范圍內(nèi)的最小值，下限=數(shù)據(jù)要求：某一基因在各**及對應(yīng)的正常組織的表達(dá)數(shù)據(jù)。應(yīng)用示例1：（于2014年2月發(fā)表于Nature.，影響因子）文章研究了12種主要**類型的突變景觀和意義，它首先使用小提琴圖展示了12種**的突變頻率分布情況，然后查找確定具有***意義的突變基因。應(yīng)用示例2：（于2017年1月發(fā)表在NatCommun.，影響因子）文章研究了Pancancer建模預(yù)測體細(xì)胞突變對轉(zhuǎn)錄程序背景的特異性影響。研究人員基于開發(fā)的模型預(yù)測重要轉(zhuǎn)錄因子，然后使用預(yù)測出的突變轉(zhuǎn)錄因子的活性情況繪制泛*圖譜。 云南成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)