云南组学数据处理数据科学活动

时间:2021年05月03日 来源:

    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。 糖尿病药物基因组学分析找到新的作用靶点。云南组学数据处理数据科学活动

    Adonis(置换多元方差分析,分析不同分组或环境因子对样品差异的解释度):ADONIS置换多元方差分析(Permutationalmultivariateanalysisofvariance,PERMANOVA),又称非参数多因素方差分析(nonparametricmultivariateanalysisofvariance)、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分组因素对样品差异的解释度,并使用置换检验进行***性统计。基本原理:置换多元方差分析(PERMANOVA,Adonis)是一种基于F统计的方差分析,依据距离矩阵对总方差进行分解的非参数多元方差分析方法。基本步骤是基于OTU丰度表,计算样本间样本间Bray-curtis距离,然后adonis分析生成结果,绘图展示。术语解读:OTU:operationaltaxonomicunits,分类单元Df:自由度,其值=所比较的分组数量-1;SumsOfSqs:即Sumsofsquares,总方差,又称离差平方和;MeanSqs:即Meansquares,均方(差);FModel:F检验值;R2:即Variation(R2),方差贡献,表示不同分组对样品差异的解释度,即分组方差与总方差的比值,R2越大表示分组对差异的解释度越高;Pr(>F):***性p值,小于***。数据要求:OTU丰度表或者样本距离矩阵。 云南算法还原与开发数据科学口碑推荐不断拓展各类大学、科研院所、医院学术资源,互通有无,形成强大学术生态圈。

    cancersubtype**亚型分析:**的传统分型被***使用,但是有些分类与生存预后并没有明显的关系,因此需要研究人员开发有效的分类器对疾病进行针对性指导***。通过对分子谱与临床信息的综合性研究,重新定义**亚型,并对新定**分型进行分析,明确各亚型的发病机制和预后情况的差异。基本原理:使用SNFCC+与HC和NMF算法进行分子分型,然后进行分型之间的比较。CancerSubtypes包含以下5种计算方法对基因组数据进行**分子分型鉴定:术语解读:SNFCC+:相似网络融合加一致聚类(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC:层次聚类(Hierarchicalclustering)NMF:非负矩阵分解(Non-negativematrixfactorization)DEG:差异表达基因数据要求:芯片数据。

三角坐标统计图是采用数字坐标形式来表现三项要素的数字信息图像。三角形坐标图常用百分数(%)来表示某项要素与整体的结构比例。三条边分别表示三个不同分量,三个顶点可以看作是三个原点。三角图可以展示某特定值在一个整体中不同类型的分布。在生物信息中三角图可以方便地展示3种不同疾病或者3个不同分组之间某个指标的相关性。

数据要求

多个样本的三个变量值,或者多个基因在三个不同分组中的数据值,可以是突变频率数据、基因表达数据、甲基化数据等。 实验室致病类病原微生物数据分析平台。

术语解读

数据降维:

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下**重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常***的数据预处理方法。


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PCA分析结果之后的分析有:

1.对组成主要成分的基因进行后续分析,探究该情况下关键基因表达情况

2.对组成不同主成分簇的基因进行后续分析,探究该情况下不同基因集的表达情况 微生物多样性分析桌面软件。山东组学数据处理数据科学服务

生物医学科研领域的组学数据处理。云南组学数据处理数据科学活动

genomeview(基因浏览图):genomeView是对基因组的可视化,可以直观展示RNA-seq和ChIP-seq的信号,证实转录因子结合对基因转录的影响等等。

数据要求:RNA-seq和ChIP-seq等数据。应用示例:文献1:Genomic landscape and evolution of metastatic chromophobe renal cell carcinoma.(于2017年6月发表在JCI Insight.,影响因子6.041)。本文对转移性肾嫌色细胞*进行了系统的基因组研究,文中绘制基因流览图对整个基因组数据进行了可视化。转移性肾嫌色细胞*的基因组景观和演化。 云南组学数据处理数据科学活动

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