天津算法还原与开发数据科学怎么样

    STEM基因表达趋势分析基因调控网络是一个连续且复杂的动态系统。当生物体按照一定顺序发生变化或者受到外界环境刺激（如受到不同浓度的化学药物诱导）时，基因表达变化也会呈现趋势特征。趋势分析就是发现基因表达的趋势特征，将相同变化特征的基因集中在一种变化趋势中，从而找到实验变化过程中相当有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短时间序列表达挖掘器。该软件主要用于分析短时间实验数据，也可用于多组小样本数据。推荐3至8组数据。一般可应用的研究方向有：多个时间点的时间序列数据，例如多个发育时期、处理后多个时间点取样。基本原理STEM采用了一种新的聚类算法来分析时间序列基因表达趋势。聚类算法首先选择一组不同的、有代表性的时间表达模式（temporalexpressionprofiles）作为模型（modelprofiles）。模型是**于数据选择的，并从理论上保证了所选择的模型剖面具有代表性。然后，根据每个标准化过后的基因表达模式，分配给模型中相关系数比较高的时间表达模式。由于模型的选择是**于数据的，因此该算法可以通过排列测试，确定哪些时间表达模式在统计意义上***富集基因。对每一个基因都分配时间表达模式完成后。 做数据分析就找云生物。天津算法还原与开发数据科学怎么样

industryTemplate重庆算法还原与开发数据科学可对接各类公共数据库，切入各类接口，并对公共数据库进行大规模数据挖掘。

    TMB**突变负荷**突变负荷（TMB）作为免疫疗法的生物标志物，能够较好的预测患者免疫***的疗效。基于**突变负荷，可以从一种新的角度探寻基因跟免疫及预后的关系。一般应用场景：基于TMB预测不同性状的免疫***疗效、不同基因表达或突变对免疫***潜在的影响。基本原理：**突变负荷(TumorMutationBurden，TMB)，通常被定义为一份**样本中，所评估基因的外显子编码区每兆碱基中发生置换和插入/缺失突变的总数。近年许多研究都报道了TMB与PD-1/PD-L1抑制剂的疗效高度相关，同时基于TMB进行的临床研究都得到了较好的结果。这让一些**患者可以通过TMB标志物对免疫疗法的疗效进行一定程度的预测。结合TMB，可以从免疫***角度探寻关键基因、探究不同亚型**存在的不同发病机制。数据要求：基因突变数据，临床或其他分类数据。

    GSEA全名为GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如关注的GO条目或KEGGPathway）在两个生物学状态（如**与对照，高龄与低龄）中是否存在差异。能够研究基因变化的生物学意义。SubtypeGSEA是在GSEA的基础上对不同亚型样本中重要通路的富集情况进行组间比较，能直观比较不同亚型中相同通路富集情况。基本原理GSEA主要分为基因集进行排序、计算富集分数（EnrichmentScore，ES）、估计富集分数的***性水平并进行多重假设检验三个步骤。**步对输入的所有基因集L进行排序，通常来说初始输入的基因数据为表达矩阵，排序的过程相当于特定两组中（case-control、upper-lower等等）基因差异表达分析的过程。根据所有基因在两组样本的差异度量不同（共有六种差异度量，默认是signal2noise，GSEA官网有提供公式，也可以选择较为普遍的foldchange)，对基因进行排序，并且Z-score标准化。第二步是GSEA的**步骤，通过分析预先定义基因集S在**步获得的基因序列上的分布计算富集指数EnrichmentScore，并绘制分布趋势图Enrichmentplot。每个基因在基因集S的EnrichmentScore取决于这个基因是否属于基因集S及其差异度量（如foldchange）。 糖尿病药物基因组学分析找到新的作用靶点。

    **突变频谱分析（突变模式）：目的：输入突变数据，用非负矩阵分解方法NMF分析突变特征，描述样本集的突变模式。什么是突变模式：这也是对TCGA数据的深度挖掘，从而提出的一个统计学概念。文章（Signaturesofmutationalprocessesinhumancancer）研究了30种**，发现21种不同的mutationsignature。如果理解了，就会发现这个其实蛮简单的，他们并不重新测序，只是拿已经有了的TCGA数据进行分析，而且居然是发表在nature上面！文章研究了4,938,362mutationsfrom7,042cancers样本，突变频谱的概念只是针对于somatic的mutation。一般是对**病人的**组织和*旁组织配对测序，过滤得到的somaticmutation，一般一个样本也就几百个somatic的mutation。还有其它文章（Mutationalsignatures:thepatternsofsomaticmutationshiddenincancergenomes）也是这样分析的从2013年提出到现在，已经有30种mutationsiganures，在cosmic数据库有详细记录，更新见：MutationalSignatures。它的概念就是：根据突变上下文分成96类，然后每类突变的频率不一样画一个条形图，可视化展现。应用场景：突变特征定义：体细胞突变是多个突变过程如DNA修复缺陷，暴露于外源或内源诱变剂等综合结果。 根据委托方提供的参考文献和要求进行个性化特定分析。天津算法还原与开发数据科学怎么样

OmicCircos图可以对感兴趣的多个基因，展示其染色体的位置、拷贝数变异等多个特征。天津算法还原与开发数据科学怎么样

    GSEA分析：GSEA全名为GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如关注的GO条目或KEGGPathway）在两个生物学状态（如**与对照，高龄与低龄）中是否存在差异。能够研究基因变化的生物学意义。普通GO/KEGG富集的思路是先筛选差异基因，然后确定这些差异基因的GO/KEGG注释，然后通过超几何分布计算出哪些通路富集到了，再通过p值或FDR等阈值进行筛选。挑选用于富集的基因有一定的主观性，没有关注到的基因的信息会被忽视，所以有一定的局限性。在这种情况下有了GSEA（GeneSetEnrichmentAnalysis），其思路是发表于2005年的Genesetenrichmentanalysis:aknowledge-basedapproachforinterpretinggenome-wideexpressionprofiles。主要是要有两个概念：预先定义的基因集S（基于先验知识的基因注释信息）和待分析基因集L（一般初始输入是表达矩阵）；然后GSEA目的就是为了判断S基因集中的基因是随机分布于L（按差异表达程度对基因进行排序），还是聚集分布在L的顶部或者底部（也就是存在差异性富集）。如果基因集中的基因***富集在L的顶部或者底部，这说明这些基因的表达对定义的分组（预先分组）的差异有***影响（一致性）。在富集分析的理论中。 天津算法还原与开发数据科学怎么样