廣東成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

    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為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的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。依次類推，可以得到n個(gè)這樣的坐標(biāo)軸。通過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。 云生物數(shù)據(jù)分析需要多久？廣東成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

數(shù)據(jù)要求：RNA-seq和ChIP-seq等數(shù)據(jù)。應(yīng)用示例：文獻(xiàn)1：Genomic landscape and evolution of metastatic chromophobe renal cell carcinoma.（于2017年6月發(fā)表在JCI Insight.，影響因子6.041）。本文對(duì)轉(zhuǎn)移性腎嫌色細(xì)胞*進(jìn)行了系統(tǒng)的基因組研究，文中繪制基因流覽圖對(duì)整個(gè)基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行了可視化。轉(zhuǎn)移性腎嫌色細(xì)胞*的基因組景觀和演化。 云南組學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)科學(xué)方案文稿投稿2個(gè)月online 發(fā)表。

    CNV(拷貝數(shù)變異分析)：CNV（copy-numbervariant）是指拷貝數(shù)目變異，也稱拷貝數(shù)目多態(tài)性（copy-numberpolymorphism，CNP），是一個(gè)大小介于1kb至3MB的DN**段的變異，在人類及動(dòng)植物基因組中***分布，主要表現(xiàn)為亞顯微水平的缺失或重復(fù)。CNV是近年來基因組學(xué)的研究熱點(diǎn)，是許多人類疾?。ㄈ?*、遺傳性疾病、心血管疾病等）發(fā)***展的重要分子機(jī)制之一。CNV的分析多見于易于發(fā)生染色體結(jié)構(gòu)變異的**研究中，也可用于復(fù)雜的神經(jīng)精神疾病的病因?qū)W研究，如智力障礙、帕金森病和孤獨(dú)癥等，也可用于其他疾病的易感性分析，如銀屑病、克羅恩病和一些自身免疫系統(tǒng)疾病。CNV研究既可用于單個(gè)的病例分析，找到遺傳高度異質(zhì)性的個(gè)體致病的遺傳學(xué)基礎(chǔ)，如智力低下的病因診斷；也可用于大量的病例一對(duì)照分析，患病群體的常見CNV變異研究，還可用于**家系的研究，如疾病相關(guān)新發(fā)CNV的研究?；驹砟壳爸髁鞯腃NV檢驗(yàn)方法有RNA-seq和SNPArray，已有研究表明使用轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)分析到的CNV情況和。CNV分析的**步為篩選somaticCNVs。對(duì)正常人來說，基因組應(yīng)該是二倍體的，所以凡是測(cè)到非2倍體的地方都是CNV。但是CNV本身就是人群遺傳物質(zhì)多樣性的體現(xiàn)，所以對(duì)**樣本來說。

    cancersubtype**亞型分析：**的傳統(tǒng)分型被***使用，但是有些分類與生存預(yù)后并沒有明顯的關(guān)系，因此需要研究人員開發(fā)有效的分類器對(duì)疾病進(jìn)行針對(duì)性指導(dǎo)***。通過對(duì)分子譜與臨床信息的綜合性研究，重新定義**亞型，并對(duì)新定**分型進(jìn)行分析，明確各亞型的發(fā)病機(jī)制和預(yù)后情況的差異。基本原理：使用SNFCC+與HC和NMF算法進(jìn)行分子分型，然后進(jìn)行分型之間的比較。CancerSubtypes包含以下5種計(jì)算方法對(duì)基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行**分子分型鑒定：術(shù)語解讀：SNFCC+：相似網(wǎng)絡(luò)融合加一致聚類(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC：層次聚類(Hierarchicalclustering)NMF：非負(fù)矩陣分解(Non-negativematrixfactorization)DEG：差異表達(dá)基因數(shù)據(jù)要求：芯片數(shù)據(jù)。 云生物深度理解科研需求、強(qiáng)大分析處理能力。

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(gè)不同分量，三個(gè)頂點(diǎn)可以看作是三個(gè)原點(diǎn)。三角圖可以展示某特定值在一個(gè)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(gè)不同分組之間某個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)要求

多個(gè)樣本的三個(gè)變量值，或者多個(gè)基因在三個(gè)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。 微生物多樣性分析桌面軟件。廣東生物/藥物信息學(xué)分析數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)

數(shù)據(jù)庫建設(shè)、公共數(shù)據(jù)庫挖掘。廣東成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

sankey

桑基圖（sankey）是一種數(shù)據(jù)流圖，每條邊**一條數(shù)據(jù)流，寬度**數(shù)據(jù)流的大小。一套數(shù)據(jù)集可能有多重屬性，每層屬性之間有交叉，就可以用這種圖來展示。一般應(yīng)用場(chǎng)景：分組與基因?yàn)槎鄬?duì)多關(guān)系，展示高頻突變基因所處的分組；miRNA和靶基因的關(guān)系；人群按性別、年齡、家族史等特征分組，展示不同分組得**的規(guī)律。

數(shù)據(jù)要求：

多個(gè)分組及其關(guān)系，包括且不限于基因表達(dá)、突變。

下游分析：

1.   補(bǔ)充展示部分的已有相關(guān)研究

2.   解釋展示部分對(duì)研究課題的意義 廣東成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢