GeneBodyProfile（對(duì)比不同的樣品在某一區(qū)域的信號(hào)特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq數(shù)據(jù)）：GeneBodyProfile表觀遺傳修飾和對(duì)基因表達(dá)、細(xì)胞發(fā)育等過(guò)程有著深遠(yuǎn)的影響，但相關(guān)的研究還未完善。通過(guò)對(duì)比不同的樣品在某一區(qū)域的信號(hào)特征，了解不同情況下該基因的表觀遺傳情況，幫助更好的了解其發(fā)***展過(guò)程。一般應(yīng)用場(chǎng)景：觀察相關(guān)基因轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)（TSS）、轉(zhuǎn)錄終止位點(diǎn)（TTS）、genebody以及兩側(cè)信號(hào)特征；觀察某一功能區(qū)域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer區(qū)）及其兩側(cè)信號(hào)特征。數(shù)據(jù)要求：ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq數(shù)據(jù)。下游分析：基于展示的基因或功能情況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。 提供語(yǔ)言潤(rùn)色、圖表調(diào)整、格式修改等工作模塊。北京算法還原與開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)

    cox風(fēng)險(xiǎn)比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評(píng)論(0)比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家。模型可以用來(lái)描述了不隨時(shí)間變化的多個(gè)特征對(duì)于在某一時(shí)刻死亡率的影響。它是生存分析中的一個(gè)重要的模型。應(yīng)用場(chǎng)景cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，由英國(guó)統(tǒng)計(jì)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(duì)列研究的病因探索單因素cox分析主要探索單個(gè)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(gè)與時(shí)間有關(guān)的基準(zhǔn)危險(xiǎn)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(guò)極大似然估計(jì)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(gè)半?yún)?shù)模型。對(duì)公式進(jìn)行變形，得到：通過(guò)這個(gè)公式，我們可以發(fā)現(xiàn)，模型中各危險(xiǎn)因素對(duì)危險(xiǎn)率的影響不隨時(shí)間改變，且與時(shí)間無(wú)關(guān),同時(shí)，對(duì)數(shù)危險(xiǎn)率與各個(gè)危險(xiǎn)因素呈線性相關(guān)。這就是Cox回歸中的兩個(gè)基本假設(shè)。參數(shù)的極大似然估計(jì)：術(shù)語(yǔ)解讀：1.輸入變量，由m個(gè)影響因素組成：2.生存函數(shù)，輸入為X時(shí)，在t時(shí)刻仍然存活的概率：3.死亡函數(shù)，輸入為X時(shí)，在t時(shí)刻已經(jīng)死亡的概率：4死亡密度函數(shù)，輸入為X時(shí)。 北京算法還原與開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)文稿投稿2個(gè)月online 發(fā)表。

    TMB**突變負(fù)荷**突變負(fù)荷（TMB）作為免疫療法的生物標(biāo)志物，能夠較好的預(yù)測(cè)患者免疫***的療效?；?*突變負(fù)荷，可以從一種新的角度探尋基因跟免疫及預(yù)后的關(guān)系。一般應(yīng)用場(chǎng)景：基于TMB預(yù)測(cè)不同性狀的免疫***療效、不同基因表達(dá)或突變對(duì)免疫***潛在的影響。基本原理：**突變負(fù)荷(TumorMutationBurden，TMB)，通常被定義為一份**樣本中，所評(píng)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(bào)道了TMB與PD-1/PD-L1抑制劑的療效高度相關(guān)，同時(shí)基于TMB進(jìn)行的臨床研究都得到了較好的結(jié)果。這讓一些**患者可以通過(guò)TMB標(biāo)志物對(duì)免疫療法的療效進(jìn)行一定程度的預(yù)測(cè)。結(jié)合TMB，可以從免疫***角度探尋關(guān)鍵基因、探究不同亞型**存在的不同發(fā)病機(jī)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)。

Inmmune gene

免疫學(xué)研究是目前科研領(lǐng)域爭(zhēng)相研究的熱點(diǎn)，**免疫細(xì)胞浸潤(rùn)是其中一種。**免疫細(xì)胞浸潤(rùn)是指免疫細(xì)胞從血液中移向**組織發(fā)揮作用。我們從**組織中分離出浸潤(rùn)免疫細(xì)胞含量，計(jì)算基因與浸潤(rùn)免疫細(xì)胞含量的相關(guān)性，篩選出影響免疫浸潤(rùn)的候選基因。

基本原理：

從基因矩陣數(shù)據(jù)中提取免疫細(xì)胞含量，生成免疫細(xì)胞含量矩陣；

計(jì)算目標(biāo)基因與浸潤(rùn)免疫細(xì)胞含量的相關(guān)性，篩選與浸潤(rùn)免疫細(xì)胞含量高度相關(guān)的基因。

術(shù)語(yǔ)解讀：

相關(guān)性系數(shù)（pearson,spearman, kendall）反應(yīng)兩個(gè)變量之間變化趨勢(shì)的方向以及程度。相關(guān)系數(shù)范圍為-1到+1。0表示兩個(gè)變量不相關(guān)，正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)。

數(shù)據(jù)要求：

**數(shù)據(jù)表達(dá)矩陣 生物醫(yī)學(xué)科研領(lǐng)域的組學(xué)數(shù)據(jù)處理。

    t-SNE（t分布隨機(jī)鄰域嵌入）是一種用于探索高維數(shù)據(jù)的非線性降維算法。它將多維數(shù)據(jù)映射到適合于人類觀察的兩個(gè)或多個(gè)維度。t-SNE非線性降維算法通過(guò)基于具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似性識(shí)別觀察到的簇來(lái)在數(shù)據(jù)中找到模式。另外t-SNE的輸出可以作為其他分類算法的輸入特征。因?yàn)閠-SNE算法定義了數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)之間的軟邊界。t-SNE幾乎可用于所有高維數(shù)據(jù)集，廣泛應(yīng)用于圖像處理，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音處理。在生物信息中可廣泛應(yīng)用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻?lái)講，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學(xué)習(xí)(manifoldlearning)的降維算法，不同于傳統(tǒng)的PCA和MMD等方法，t-SNE在高維用normalizedGaussiankernel對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性建模。相應(yīng)的，在低維用t分布對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性(直觀上的距離)建模，然后用KL距離來(lái)拉近高維和低維空間中的距離分布。 做數(shù)據(jù)分析就找云生物。重慶文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)

我們團(tuán)隊(duì)具備完整的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、軟件開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。北京算法還原與開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)

    mutationEvents**已存在的基因突變會(huì)影響其他基因的突變，突變分析時(shí)確定這些基因突變潛在的相互作用，能更好地了解健康細(xì)胞轉(zhuǎn)化為*細(xì)胞的過(guò)程和機(jī)制。DISCOVER，一種針對(duì)基因突變的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)工具，幫助尋找***的基因突變間互斥性和共現(xiàn)性。一般可應(yīng)用的研究場(chǎng)景：探索一組基因是否在**中存在互斥性和共現(xiàn)性；基于基因突變的互斥性和共現(xiàn)性，研究**發(fā)***展的潛在機(jī)制?；驹恚篋ISCOVER（DiscreteIndependenceStatisticControllingforObservationswithVaryingEventRates）是一種用于檢測(cè)**基因組數(shù)據(jù)的共現(xiàn)性和互斥性的新統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。與Fisher'sexacttest等用于這些任務(wù)的傳統(tǒng)方法不同的是，DISCOVER基于一個(gè)空模型，該模型考慮了總體**特異性的變化率，從而決定變化率的同時(shí)發(fā)生的頻率是否高于或低于預(yù)期。該方法避免了共現(xiàn)檢測(cè)中的虛假關(guān)聯(lián)，提高了檢測(cè)互斥性的統(tǒng)計(jì)能力。DISCOVER的性能與其他幾個(gè)已發(fā)布的互斥性測(cè)試相比，在整個(gè)***性水平范圍內(nèi)，DISCOVER在控制假陽(yáng)性率的同時(shí)更敏感。 北京算法還原與開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)