PCA主成分分析測序技術的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達，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性，如果分別對每個基因進行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標會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。一般可應用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況。基本原理PCA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維特征的基礎上重新構造出來的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軸，新的坐標軸的選擇與數(shù)據(jù)本身是密切相關的。其中，**個新坐標軸選擇是原始數(shù)據(jù)中方差**的方向，第二個新坐標軸選取是與**個坐標軸正交的平面中使得方差**的，第三個軸是與第1，2個軸正交的平面中方差**的。依次類推，可以得到n個這樣的坐標軸。通過這種方式獲得的新的坐標軸，我們發(fā)現(xiàn)，大部分方差都包含在前面k個坐標軸中，后面的坐標軸所含的方差幾乎為0。于是，我們可以忽略余下的坐標軸，只保留前面k個含有絕大部分方差的坐標軸。事實上。 文稿投稿2個月online 發(fā)表。天津數(shù)據(jù)庫建設數(shù)據(jù)科學專業(yè)服務
術語解讀：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**及對應的正常組織的表達數(shù)據(jù)。應用示例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建模預測體細胞突變對轉錄程序背景的特異性影響。研究人員基于開發(fā)的模型預測重要轉錄因子，然后使用預測出的突變轉錄因子的活性情況繪制泛*圖譜。 云南公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學怎么樣公共數(shù)據(jù)庫挖掘、診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計等。
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)。基本原理：小提琴圖(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。
STEM基因表達趨勢分析數(shù)據(jù)要求表達譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預處理）下游分析得到***富集的時間表達模式之后的分析有：1.時間表達模式中基因的功能富集2.時間表達模式中基因表達與性狀之間的相關性挖掘模塊的關鍵信息：1.找到時間表達模式中的**基因2.利用關系預測該時間表達模式功能文獻1：DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming（于2018年1月發(fā)表在GenesDev.，影響因子）EBF1動態(tài)占據(jù)在B細胞中對序列表觀遺傳和轉錄過程的影響該文獻采用基因表達趨勢分析，探尋了EBF1誘導前后25kb轉錄起始位點內(nèi)基因轉錄水平的差異，來尋找EBF1對特定功能基因的影響以及造成影響的時間節(jié)點。文獻2：ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes（于2016年10月發(fā)表在BMCPlantBiol.，影響因子）該文獻采用基因表達趨勢分析，研究了高濃度鹽水作用不同時間下擬南芥根的基因表達差異，來探尋在遇到高濃度鹽水時擬南芥在基因層面上的應對方式。 可對接各類公共數(shù)據(jù)庫，切入各類接口，并對公共數(shù)據(jù)庫進行大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘。
蛋白質(zhì)主要由碳、氫、氧、氮等化學元素組成，是一類重要的生物大分子。蛋白質(zhì)的功能由蛋白質(zhì)的三維結構決定。蛋白質(zhì)三維結構繪圖，可以直觀地展示蛋白質(zhì)三維功能結構，廣泛應用于單核苷酸突變功能分析、藥物蛋白分子相互作用分析等研究領域?；驹淼鞍踪|(zhì)三維結構繪圖主要分為蛋白質(zhì)三維結構預測以及對結構進行可視化兩步。蛋白質(zhì)三維結構預測是基于蛋白質(zhì)中氨基酸序列預測蛋白質(zhì)折疊結構的步驟，**常用的預測方法為同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白質(zhì)具有相似的蛋白質(zhì)結構，要推測一個未知結構蛋白的三維結構，只需要找到與之序列高度相似的已知結構模板。在無法進行同源建模（找不到模型）的情況下，還有折疊識別及從頭建模法，但是計算量大運行緩慢且建模準確度不如同源建模。獲得蛋白質(zhì)三維結構預測的pbd文件后還需要通過分子三維結構軟件繪制可視化的三維圖，并分析特殊位點（分子對接或突變位點分析），常用的有pymol和DeepView等。數(shù)據(jù)要求目標蛋白的氨基酸序列或者編碼蛋白的基因序列，突變數(shù)據(jù)等。下游分析突變位點靶向藥物分析等。 處理生物醫(yī)學科研領域的組學數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)庫建設。云南公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學怎么樣
云生物深度理解科研需求、強大分析處理能力。天津數(shù)據(jù)庫建設數(shù)據(jù)科學專業(yè)服務
TMB**突變負荷**突變負荷（TMB）作為免疫療法的生物標志物，能夠較好的預測患者免疫***的療效?；?*突變負荷，可以從一種新的角度探尋基因跟免疫及預后的關系。一般應用場景：基于TMB預測不同性狀的免疫***療效、不同基因表達或突變對免疫***潛在的影響?；驹恚?*突變負荷(TumorMutationBurden，TMB)，通常被定義為一份**樣本中，所評估基因的外顯子編碼區(qū)每兆堿基中發(fā)生置換和插入/缺失突變的總數(shù)。近年許多研究都報道了TMB與PD-1/PD-L1抑制劑的療效高度相關，同時基于TMB進行的臨床研究都得到了較好的結果。這讓一些**患者可以通過TMB標志物對免疫療法的療效進行一定程度的預測。結合TMB，可以從免疫***角度探尋關鍵基因、探究不同亞型**存在的不同發(fā)病機制。數(shù)據(jù)要求：基因突變數(shù)據(jù)，臨床或其他分類數(shù)據(jù)。 天津數(shù)據(jù)庫建設數(shù)據(jù)科學專業(yè)服務