公共数据库挖掘数据科学共同合作

    STEM基因表达趋势分析数据要求表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）下游分析得到***富集的时间表达模式之后的分析有：1.时间表达模式中基因的功能富集2.时间表达模式中基因表达与性状之间的相关性挖掘模块的关键信息：1.找到时间表达模式中的**基因2.利用关系预测该时间表达模式功能文献1：DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming（于2018年1月发表在GenesDev.，影响因子）EBF1动态占据在B细胞中对序列表观遗传和转录过程的影响该文献采用基因表达趋势分析，探寻了EBF1诱导前后25kb转录起始位点内基因转录水平的差异，来寻找EBF1对特定功能基因的影响以及造成影响的时间节点。文献2：ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes（于2016年10月发表在BMCPlantBiol.，影响因子）该文献采用基因表达趋势分析，研究了高浓度盐水作用不同时间下拟南芥根的基因表达差异，来探寻在遇到高浓度盐水时拟南芥在基因层面上的应对方式。 生物医学科研领域的组学数据处理。公共数据库挖掘数据科学共同合作

    Lasso术语解读λ(Lambda)：复杂度调整惩罚值，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，**终获得的变量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目标参量均值的那一个。而是指在一个方差范围内得到**简单模型的那一个λ值。交叉验证（crossvalidation）：交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。数据要求：1、表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）或突变数据2、包含生存状态和生存时间的预后数据或者其它临床分组数据。 天津公共数据库挖掘数据科学怎么样构建新的临床预测模型。

    t-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。因为t-SNE算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。t-SNE几乎可用于所有高维数据集，广泛应用于图像处理，自然语言处理和语音处理。在生物信息中可广泛应用于基因表达数据、基因甲基化数据、基因突变数据等，能够直观地对不同数据集进行比较。基本原理从方法上来讲，t-SNE本质上是基于流行学习(manifoldlearning)的降维算法，不同于传统的PCA和MMD等方法，t-SNE在高维用normalizedGaussiankernel对数据点对进行相似性建模。相应的，在低维用t分布对数据点对进行相似性(直观上的距离)建模，然后用KL距离来拉近高维和低维空间中的距离分布。

    蛋白质主要由碳、氢、氧、氮等化学元素组成，是一类重要的生物大分子。蛋白质的功能由蛋白质的三维结构决定。蛋白质三维结构绘图，可以直观地展示蛋白质三维功能结构，广泛应用于单核苷酸突变功能分析、药物蛋白分子相互作用分析等研究领域。基本原理蛋白质三维结构绘图主要分为蛋白质三维结构预测以及对结构进行可视化两步。蛋白质三维结构预测是基于蛋白质中氨基酸序列预测蛋白质折叠结构的步骤，**常用的预测方法为同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白质具有相似的蛋白质结构，要推测一个未知结构蛋白的三维结构，只需要找到与之序列高度相似的已知结构模板。在无法进行同源建模（找不到模型）的情况下，还有折叠识别及从头建模法，但是计算量大运行缓慢且建模准确度不如同源建模。获得蛋白质三维结构预测的pbd文件后还需要通过分子三维结构软件绘制可视化的三维图，并分析特殊位点（分子对接或突变位点分析），常用的有pymol和DeepView等。数据要求目标蛋白的氨基酸序列或者编码蛋白的基因序列，突变数据等。下游分析突变位点靶向药物分析等。 自有服务器机房，可随时调用各计算平台算力，且团队成员有多年科研经历。

    GSVA算法接受的输入为基因表达矩阵（经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seqcount数数据）以及特定基因集。**步，算法会对表达数据进行核密度估计；第二部，基于**步的结果对样本进行表达水平排序；第三步，对于每一个基因集进行类似K-S检验的秩统计量计算；第四步，获取GSVA富集分数。**终输出为以每个基因集对应每个样本的数据矩阵。无监督算法无监督算法常常被用于数据挖掘，用于在大量无标签数据中发现些什么。它的训练数据是无标签的，训练目标是能对观察值进行分类或区分等。核密度估计核密度估计（kerneldensityestimation）在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。数据要求1、特定感兴趣的基因集（如信号通路，GO条目等），列出基因集中基因2、基因表达矩阵，为经过log2标准化的芯片数据或者RNA-seqcount数数据（基因名形式与基因集对应）下游分析1、基因集（如信号通路）的生存分析2、基因集（如信号通路）的差异表达分析3、基因集。 参考国内外数据资源，根据需求制定构建方案。山东组学实验数据科学服务

基因富集分析是在一组基因中找到具有一定基因功能特征和生物过程的基因集的分析方法。公共数据库挖掘数据科学共同合作

    不同分组的全基因组拷贝数变化的比较：**初目的：不同分组的拷贝数变异在染色体水平和染色体臂水平的展示和比较。应用：不同分组的全基因组拷贝数变化的比较，展示genome-wideDNAcopy-numberprofiles。不同染色体臂的变异与临床表型息息相关。输入数据格式：一个表征每个样本的染色体变异（gain,balance,loss）的数值矩阵和样本分组信息。或者拷贝数的原始结果，可处理成所需矩阵。参考文献:(2):：本文计算出病人的拷贝数变异情况后，按照之前病人的分组比较了不同分组的染色体变异的异同，找到特定的染色体变异模式。确定了各组的特征，如lmonosomy2inPFB2,monosomy8inPFB3,monosomy3inPFB1,andgainof1qinPFB1.。 公共数据库挖掘数据科学共同合作