Lasso術(shù)語解讀λ(Lambda)：復雜度調(diào)整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內(nèi)得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數(shù)時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數(shù)據(jù)，把得到的樣本數(shù)據(jù)進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎(chǔ)上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數(shù)據(jù)要求...

CNV(拷貝數(shù)變異分析)：CNV（copy-numbervariant）是指拷貝數(shù)目變異，也稱拷貝數(shù)目多態(tài)性（copy-numberpolymorphism，CNP），是一個大小介于1kb至3MB的DN**段的變異，在人類及動植物基因組中***分布，主要表現(xiàn)為亞顯微水平的缺失或重復。CNV是近年來基因組學的研究熱點，是許多人類疾?。ㄈ?*、遺傳性疾病、心血管疾病等）發(fā)***展的重要分子機制之一。CNV的分析多見于易于發(fā)生染色體結(jié)構(gòu)變異的**研究中，也可用于復雜的神經(jīng)精神疾病的病因?qū)W研究，如智力障礙、帕金森病和孤獨癥等，也可用于其他疾病的易感性分析，如銀屑病、克羅恩病和一些自身免疫系...

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點**簡單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點。這些位點被認為是突變熱點，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點以及其他突變位點。并可以對比不同**/亞型的突變位點。 基本原理 將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導致氨基酸改變的位置標注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標注位點的突變頻數(shù)以及突變位點。 數(shù)據(jù)要求 基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù) 下游分析 1、突變位點靶向藥物分析 2、驅(qū)動基因突變分析 處理生物醫(yī)學科研領(lǐng)域的組學數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)庫建設(shè)。云南成果發(fā)表...

Lasso術(shù)語解讀λ(Lambda)：復雜度調(diào)整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內(nèi)得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數(shù)時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數(shù)據(jù)，把得到的樣本數(shù)據(jù)進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎(chǔ)上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數(shù)據(jù)要求...

Nomogram列線圖（nomogram，諾莫圖）是在平面直角坐標系中，用一簇互不相交的線段表示多個臨床指標或者生物學特征，用以預測一定的臨床結(jié)局或者某類事件發(fā)生的概率的圖。列線圖使預測模型的結(jié)果更具有可讀性，可個性化地計算特定**患者生存率,在臨床實踐中有較大的價值。一般可應(yīng)用的研究方向有：將回歸的結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)，對個體樣本給出其發(fā)病風險或比例風險；根據(jù)多個臨床指標或生物學特征，判斷個體樣本的疾病分類或特征?；驹恚毫芯€圖的理論于1884年提出，**早用于工程學。它能夠?qū)碗s的計算公式以圖形的方式，快速、直觀、精確的展現(xiàn)出來。列線圖通過構(gòu)建多因素回歸模型（例如Cox回歸、L...

術(shù)語解讀 數(shù)據(jù)降維： 降維就是一種對高維度特征數(shù)據(jù)預處理方法。降維是將高維度的數(shù)據(jù)保留下**重要的一些特征，去除噪聲和不重要的特征，從而實現(xiàn)提升數(shù)據(jù)處理速度的目的。在實際的生產(chǎn)和應(yīng)用中，降維在一定的信息損失范圍內(nèi)，可以為我們節(jié)省大量的時間和成本。降維也成為應(yīng)用非常***的數(shù)據(jù)預處理方法。 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PCA分析結(jié)果之后的分析有： 1.對組成主要成分的基因進行后續(xù)分析，探究該情況下關(guān)鍵基因表達情況 2.對組成不同主成分簇的基因進行后續(xù)分析，探究該情況下不同基因集的表達情況 檢測...

immune-network免疫網(wǎng)絡(luò)**微環(huán)境（TME）是**周圍的環(huán)境，包括周圍血管，免疫細胞，成纖維細胞，信號分子和細胞外基質(zhì)（ECM）。**與周圍微環(huán)境密切相關(guān)，不斷相互作用。**可以通過釋放細胞外信號，促進**血管生成和誘導外周免疫耐受來影響微環(huán)境，而微環(huán)境中的免疫細胞可以影響*細胞的生長和進化。免疫細胞泛指所有參與免疫反應(yīng)的細胞，也特指能識別抗原，產(chǎn)生特異性免疫應(yīng)答的淋巴細胞等。主要包括T淋巴細胞、B淋巴細胞、單核細胞、巨噬細胞、粒細胞、肥大細胞、輔佐細胞，以及它們的前體細胞等，是免疫系統(tǒng)的功能單元。**微環(huán)境中免疫細胞之間相互作用形成免疫網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)立可以清晰了解**微...

GSVA算法接受的輸入為基因表達矩陣（經(jīng)過log2標準化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seqcount數(shù)數(shù)據(jù)）以及特定基因集。**步，算法會對表達數(shù)據(jù)進行核密度估計；第二部，基于**步的結(jié)果對樣本進行表達水平排序；第三步，對于每一個基因集進行類似K-S檢驗的秩統(tǒng)計量計算；第四步，獲取GSVA富集分數(shù)。**終輸出為以每個基因集對應(yīng)每個樣本的數(shù)據(jù)矩陣。無監(jiān)督算法無監(jiān)督算法常常被用于數(shù)據(jù)挖掘，用于在大量無標簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)些什么。它的訓練數(shù)據(jù)是無標簽的，訓練目標是能對觀察值進行分類或區(qū)分等。核密度估計核密度估計（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計未知的密度函數(shù)，屬于非...

cox風險比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)比例風險回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統(tǒng)計學家。模型可以用來描述了不隨時間變化的多個特征對于在某一時刻死亡率的影響。它是生存分析中的一個重要的模型。應(yīng)用場景cox比例風險回歸模型，由英國統(tǒng)計學家主要用于**和其他慢性疾病的預后分析，也可用于隊列研究的病因探索單因素cox分析主要探索單個基因的**預后影響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，是一個與時間有關(guān)的基準危險率，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...

sankey ?；鶊D（sankey）是一種數(shù)據(jù)流圖，每條邊**一條數(shù)據(jù)流，寬度**數(shù)據(jù)流的大小。一套數(shù)據(jù)集可能有多重屬性，每層屬性之間有交叉，就可以用這種圖來展示。一般應(yīng)用場景：分組與基因為多對多關(guān)系，展示高頻突變基因所處的分組；miRNA和靶基因的關(guān)系；人群按性別、年齡、家族史等特征分組，展示不同分組得**的規(guī)律。 數(shù)據(jù)要求： 多個分組及其關(guān)系，包括且不限于基因表達、突變。 下游分析： 1. 補充展示部分的已有相關(guān)研究 2. 解釋展示部分對研究課題的意義 乳腺類疾病預后相關(guān)信性基因突變研究數(shù)據(jù)包。重慶文章成稿指導數(shù)據(jù)科學服務(wù) ...

LASSO回歸：更多的變量在擬合時往往可以給出一個看似更好的模型，但是同時也面臨過度擬合的危險。此時如果用全新的數(shù)據(jù)去驗證模型(Validation)，通常效果很差。一般來說，變量數(shù)大于數(shù)據(jù)點數(shù)量很多，或者某一個離散變量有太多獨特值時，都有可能過度擬合。LASSO回歸復雜度調(diào)整的程度由參數(shù)λ來控制，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，從而**終獲得一個變量較少的模型。LASSO回歸與Ridge回歸同屬于一個被稱為ElasticNet的廣義線性模型家族。這一家族的模型除了相同作用的參數(shù)λ之外，還有另一個參數(shù)α來控制應(yīng)對高相關(guān)性(highlycorrelated)數(shù)據(jù)時模型的性...

t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）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或多個維度。t-SNE非線性降維算法通過基于具有多個特征的數(shù)據(jù)點的相似性識別觀察到的簇來在數(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。因為t-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，自然語言處理和語音處理。在生物信息中可廣泛應(yīng)用于基因表達數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對不同數(shù)據(jù)集進行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻碇v，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學習(manifoldlearn...

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點**簡單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點。這些位點被認為是突變熱點，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點以及其他突變位點。并可以對比不同**/亞型的突變位點。 基本原理 將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導致氨基酸改變的位置標注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標注位點的突變頻數(shù)以及突變位點。 數(shù)據(jù)要求 基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù) 下游分析 1、突變位點靶向藥物分析 2、驅(qū)動基因突變分析 診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計等數(shù)據(jù)科學工作。廣東臨...

industryTemplate我們團隊具備完整的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、軟件開發(fā)團隊。上海診療軟件開發(fā)數(shù)據(jù)科學售后服務(wù) Adonis（置換多元方差分析，分析不同分組或環(huán)境因子對樣品差異的解釋度）：ADONIS置換多元方差分析（Permutationalmultivariateanalysisofvariance，PERMANOVA），又稱非參數(shù)多因素方差分析（nonparametricmultivariateanalysisofvariance）、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分組因素對樣品差異的解釋度，并使用置換檢驗進行***性統(tǒng)計?；驹恚褐脫Q多元方差分...

GSEA基本原理從方法上來講，GSEA主要分為基因集進行排序、計算富集分數(shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分數(shù)的***性水平并進行多重假設(shè)檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達矩陣，排序的過程相當于特定兩組中（case-control、upper-lower等等）基因差異表達分析的過程。根據(jù)所有基因在兩組樣本的差異度量不同（共有六種差異度量，默認是signal2noise，GSEA官網(wǎng)有提供公式，也可以選擇較為普遍的foldchange)，對基因進行排序，并且Z-score標準化。第二步是GSEA的**步驟，通過分析預先...

RoastROAST是一種差異表達分析方法，有助于提高統(tǒng)計能力、組織和解釋結(jié)果以及在不同實驗中的關(guān)聯(lián)表達模式，一般適用于microarray、RNA-seq的表達矩陣，用limma給全部基因做差異表達分析，不需要篩差異表達基因?；驹恚篟OAST是一種假設(shè)驅(qū)動的測試，對結(jié)果基因集做富集分析，富集分析考慮基因集中基因的方向性(上調(diào)或下調(diào))和強度(log2倍變化)，判斷上/下調(diào)基因是否***富于集目標基因集；ROAST使用rotation,一種MonteCarlotechnology的多元回歸方法，適用于樣本數(shù)量較少的情況；roast檢驗一個geneset，對于復雜矩陣，使用mroa...

GSEA全名為GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如關(guān)注的GO條目或KEGGPathway）在兩個生物學狀態(tài)（如**與對照，高齡與低齡）中是否存在差異。能夠研究基因變化的生物學意義。SubtypeGSEA是在GSEA的基礎(chǔ)上對不同亞型樣本中重要通路的富集情況進行組間比較，能直觀比較不同亞型中相同通路富集情況?；驹鞧SEA主要分為基因集進行排序、計算富集分數(shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分數(shù)的***性水平并進行多重假設(shè)檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達矩陣，排...

GSEA分析：GSEA全名為GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如關(guān)注的GO條目或KEGGPathway）在兩個生物學狀態(tài)（如**與對照，高齡與低齡）中是否存在差異。能夠研究基因變化的生物學意義。普通GO/KEGG富集的思路是先篩選差異基因，然后確定這些差異基因的GO/KEGG注釋，然后通過超幾何分布計算出哪些通路富集到了，再通過p值或FDR等閾值進行篩選。挑選用于富集的基因有一定的主觀性，沒有關(guān)注到的基因的信息會被忽視，所以有一定的局限性。在這種情況下有了GSEA（GeneSetEnrichmentAnalysis），其思路是...

術(shù)語解讀 數(shù)據(jù)降維： 降維就是一種對高維度特征數(shù)據(jù)預處理方法。降維是將高維度的數(shù)據(jù)保留下**重要的一些特征，去除噪聲和不重要的特征，從而實現(xiàn)提升數(shù)據(jù)處理速度的目的。在實際的生產(chǎn)和應(yīng)用中，降維在一定的信息損失范圍內(nèi)，可以為我們節(jié)省大量的時間和成本。降維也成為應(yīng)用非常***的數(shù)據(jù)預處理方法。 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PCA分析結(jié)果之后的分析有： 1.對組成主要成分的基因進行后續(xù)分析，探究該情況下關(guān)鍵基因表達情況 2.對組成不同主成分簇的基因進行后續(xù)分析，探究該情況下不同基因集的表達情況 云生...

GSEA基本原理從方法上來講，GSEA主要分為基因集進行排序、計算富集分數(shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分數(shù)的***性水平并進行多重假設(shè)檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達矩陣，排序的過程相當于特定兩組中（case-control、upper-lower等等）基因差異表達分析的過程。根據(jù)所有基因在兩組樣本的差異度量不同（共有六種差異度量，默認是signal2noise，GSEA官網(wǎng)有提供公式，也可以選擇較為普遍的foldchange)，對基因進行排序，并且Z-score標準化。第二步是GSEA的**步驟，通過分析預先...

LASSO是一種機器學習算法，通常被用來構(gòu)建可以預測預后情況的基因模型。也可以篩選與特定性狀相關(guān)性強的基因。LASSO對于高維度、強相關(guān)、小樣本的生存資料數(shù)據(jù)有較好的效果。LASSO的基本思想是在回歸系數(shù)的***值之和小于一個常數(shù)的約束條件下，使殘差平方和**小化，從而使某些回歸系數(shù)嚴格等于0，來得到可以解釋的模型。該方法的估計參數(shù)λ為調(diào)整參數(shù)。隨著l的增加，項就會減小，這時候一些自變量的系數(shù)就逐漸被壓縮為0，以此達到對高維資料進行降維的目的。LASSO方法的降維是通過懲罰回歸系數(shù)的數(shù)量來實現(xiàn)的?；驹鞮ASSO回歸的特點是在擬合廣義線性模型的同時進行變量篩選(VariableS...

t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）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或多個維度。t-SNE非線性降維算法通過基于具有多個特征的數(shù)據(jù)點的相似性識別觀察到的簇來在數(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。因為t-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，自然語言處理和語音處理。在生物信息中可廣泛應(yīng)用于基因表達數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對不同數(shù)據(jù)集進行比較。基本原理從方法上來講，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學習(manifoldlearn...

術(shù)語解讀：PPI：蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白質(zhì)相互作用模塊，一個模塊指向一個功能數(shù)據(jù)要求：基因列表應(yīng)用示例1：（于2018年3月發(fā)表在Immunity.，影響因子）T細胞活化過程中產(chǎn)生蛋白質(zhì)組進行多重定量分析，然后對差異表達蛋白權(quán)重聚類，并將聚類蛋白疊加到PPI網(wǎng)絡(luò)上以識別功能模塊。D.模塊大小的分布，通過將每個WPC（權(quán)重聚類結(jié)果）中的蛋白疊加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)上識別模塊。每個模塊的蛋白質(zhì)數(shù)量顯示出來。E.各個模塊及其交互的關(guān)系圖。圓圈(節(jié)點)表示90個模塊，圓圈大小與模塊大小成比例。...

術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應(yīng)變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學特征（基因突變、基因表達等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生...

下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應(yīng)用示例：文獻1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預后預測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組...

PPImodule蛋白質(zhì)互作蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（protein-proteininteraction,PPI）是指兩個或兩個以上的蛋白質(zhì)分子通過非共價鍵形成蛋白質(zhì)復合體（proteincomplex）的過程。PPImodule是指共表達蛋白模塊或蛋白質(zhì)相互作用模塊。蛋白質(zhì)相互作用形成人體復雜的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，對蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進行聚類形成模塊從而幫助我們理解細胞的功能。我們一般使用PPImodule把基因列表跟蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來。例如RNA-seq獲得的差異表達基因，看他們在蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)中，哪些基因處于同一module?；驹恚旱鞍踪|(zhì)在細胞中的功能取決于它與其...

GSEA全名為GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如關(guān)注的GO條目或KEGGPathway）在兩個生物學狀態(tài)（如**與對照，高齡與低齡）中是否存在差異。能夠研究基因變化的生物學意義。SubtypeGSEA是在GSEA的基礎(chǔ)上對不同亞型樣本中重要通路的富集情況進行組間比較，能直觀比較不同亞型中相同通路富集情況?；驹鞧SEA主要分為基因集進行排序、計算富集分數(shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分數(shù)的***性水平并進行多重假設(shè)檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達矩陣，排...

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點**簡單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點。這些位點被認為是突變熱點，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點以及其他突變位點。并可以對比不同**/亞型的突變位點。 基本原理 將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導致氨基酸改變的位置標注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標注位點的突變頻數(shù)以及突變位點。 數(shù)據(jù)要求 基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù) 下游分析 1、突變位點靶向藥物分析 2、驅(qū)動基因突變分析 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...

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(guān)性挖掘模塊的關(guān)鍵信息：1.找到時間表達模式中的**基因2.利用關(guān)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(zhuǎn)錄過程的影響該文獻采用...

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(guān)系。一般應(yīng)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(guān)，同時基于TMB進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TMB標志物對免...