bubbles（不同分組的基因表達(dá)或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達(dá)量。例如展示motif的pvalue和motif對應(yīng)的轉(zhuǎn)錄因子的表達(dá)量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達(dá)所在的group，預(yù)示著該分組對細(xì)胞狀態(tài)的改變（例如細(xì)胞分化、轉(zhuǎn)移、應(yīng)激）起關(guān)鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實(shí)質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達(dá)量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達(dá)矩陣，分組 做數(shù)據(jù)分析就找云生物。四川組學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣 ...

bubbles（不同分組的基因表達(dá)或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達(dá)量。例如展示motif的pvalue和motif對應(yīng)的轉(zhuǎn)錄因子的表達(dá)量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達(dá)所在的group，預(yù)示著該分組對細(xì)胞狀態(tài)的改變（例如細(xì)胞分化、轉(zhuǎn)移、應(yīng)激）起關(guān)鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實(shí)質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達(dá)量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達(dá)矩陣，分組 參考國內(nèi)外數(shù)據(jù)資源，根據(jù)需求制定構(gòu)建方案。遼寧算法還原與開...

下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗(yàn)證：1.計(jì)算風(fēng)險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進(jìn)行驗(yàn)證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進(jìn)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(xiàn)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(yù)后預(yù)測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組...

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(diǎn)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?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(dá)數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對不同數(shù)據(jù)集進(jìn)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(xué)習(xí)(manifoldlearn...

當(dāng)前位置：首頁>商城導(dǎo)航>immunetherapy免疫***收藏|分享immunetherapy免疫***價格：￥：標(biāo)準(zhǔn)套餐高級套餐購買數(shù)量：加入購物車立即購買產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)immunetherapy免疫療法免疫療法是指利用人體自身免疫系統(tǒng)，來終止**細(xì)胞。它通過操縱免疫系統(tǒng)，來實(shí)現(xiàn)靶向**抗原或突破T細(xì)胞浸潤的障礙。免疫系統(tǒng)是**的重要***者。很多臨床數(shù)據(jù)表明，**的發(fā)生與機(jī)體免疫功能密切相關(guān)，宿主免疫功能低下或受***往往都會導(dǎo)致**發(fā)生率增高。**能夠發(fā)生的原因之一在于**細(xì)胞的免疫逃逸和其分泌的免疫***因子，導(dǎo)致**微環(huán)境中的免疫細(xì)胞獲得免疫***性。因此重新...

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)測患者免疫***的療效。基于**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)用場景：基于TMB預(yù)測不同性狀的免疫***療效、不同基因表達(dá)或突變對免疫***潛在的影響?；驹恚?*突變負(fù)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(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TMB標(biāo)志物對免...

GeneBodyProfile（對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq數(shù)據(jù)）：GeneBodyProfile表觀遺傳修飾和對基因表達(dá)、細(xì)胞發(fā)育等過程有著深遠(yuǎn)的影響，但相關(guān)的研究還未完善。通過對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，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)***展過程。一般應(yīng)用場景：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)信號特征。數(shù)據(jù)要求：ChIP-...

GSVA算法接受的輸入為基因表達(dá)矩陣（經(jīng)過log2標(biāo)準(zhǔn)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(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度估計(jì)；第二部，基于**步的結(jié)果對樣本進(jìn)行表達(dá)水平排序；第三步，對于每一個基因集進(jìn)行類似K-S檢驗(yàn)的秩統(tǒng)計(jì)量計(jì)算；第四步，獲取GSVA富集分?jǐn)?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(biāo)簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)些什么。它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是無標(biāo)簽的，訓(xùn)練目標(biāo)是能對觀察值進(jìn)行分類或區(qū)分等。核密度估計(jì)核密度估計(jì)（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計(jì)未知的密度函數(shù)，屬于非...

ssGSEA（single sample GSEA）主要針對單樣本無法做GSEA而提出的一種實(shí)現(xiàn)方法，原理上與GSEA是類似的。ssGSEA根據(jù)表達(dá)譜文件計(jì)算每個基因的rank值，再進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析。通過這個方法，我們可以得到每個樣本的免疫細(xì)胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根據(jù)免疫活性進(jìn)行分組。 ssGSEA量化免疫細(xì)胞浸潤**的一個優(yōu)點(diǎn)就是自己可以定制量化免疫浸潤細(xì)胞種類。目前公認(rèn)并且用的**多的免疫細(xì)胞marker就是2013年發(fā)表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Im...

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(fù)合體（proteincomplex）的過程。PPImodule是指共表達(dá)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(fù)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(jìn)行聚類形成模塊從而幫助我們理解細(xì)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(dá)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(xì)胞中的功能取決于它與其...

ssGSEA基本原理 對于一個基因表達(dá)矩陣，ssGSEA首先對樣本的所有基因的表達(dá)水平進(jìn)行排序獲得其在所有基因中的秩次rank。然后對于輸入的基因集，從基因集中尋找表達(dá)數(shù)據(jù)里存在的基因并計(jì)數(shù)，并將這些基因的表達(dá)水平求和。接著基于上述求值，計(jì)算通路中每個基因的富集分?jǐn)?shù)，并進(jìn)一步打亂基因順序重新計(jì)算富集分?jǐn)?shù)，重復(fù)一千次，***根據(jù)基因富集分?jǐn)?shù)的分布計(jì)算p值整合基因集**終富集分?jǐn)?shù)。 數(shù)據(jù)要求 1、特定感興趣的基因集（通常為免疫細(xì)胞表面marker genes），列出基因集中基因 2、基因表達(dá)矩陣，為經(jīng)過log2標(biāo)準(zhǔn)化的芯片數(shù)據(jù)或者RNA-seq count數(shù)數(shù)據(jù)（基因名...