天津數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)服務(wù)

來源: 發(fā)布時(shí)間:2021-09-28

    PCA主成分分析測序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá),但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性,如果分別對每個(gè)基因進(jìn)行分析,分析往往是孤立的,盲目減少指標(biāo)會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis),即主成分分析方法,是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有:一組基因在多個(gè)分組中的差異情況,多個(gè)基因在該樣本中的差異情況。基本原理PCA的主要思想是將n維特征映射到k維上,這k維是全新的正交特征也被稱為主成分,是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地找一組相互正交的坐標(biāo)軸,新的坐標(biāo)軸的選擇與數(shù)據(jù)本身是密切相關(guān)的。其中,**個(gè)新坐標(biāo)軸選擇是原始數(shù)據(jù)中方差**的方向,第二個(gè)新坐標(biāo)軸選取是與**個(gè)坐標(biāo)軸正交的平面中使得方差**的,第三個(gè)軸是與第1,2個(gè)軸正交的平面中方差**的。依次類推,可以得到n個(gè)這樣的坐標(biāo)軸。通過這種方式獲得的新的坐標(biāo)軸,我們發(fā)現(xiàn),大部分方差都包含在前面k個(gè)坐標(biāo)軸中,后面的坐標(biāo)軸所含的方差幾乎為0。于是,我們可以忽略余下的坐標(biāo)軸,只保留前面k個(gè)含有絕大部分方差的坐標(biāo)軸。事實(shí)上。 文稿投稿2個(gè)月online 發(fā)表。天津數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)服務(wù)

    術(shù)語解讀:中位數(shù)Q2:二分之一分位數(shù)上四分位數(shù)Q1:序列由小到大排序后第(n+1)/4所在位置的數(shù)值下四分位數(shù)Q3:序列由小到大排序后第3(n+1)/4所在位置的數(shù)值**值:非異常范圍內(nèi)的**值,四分位距IQR=Q3-Q1,上限=Q3+最小值:非異常范圍內(nèi)的最小值,下限=數(shù)據(jù)要求:某一基因在各**及對應(yīng)的正常組織的表達(dá)數(shù)據(jù)。應(yīng)用示例1:(于2014年2月發(fā)表于Nature.,影響因子)文章研究了12種主要**類型的突變景觀和意義,它首先使用小提琴圖展示了12種**的突變頻率分布情況,然后查找確定具有***意義的突變基因。應(yīng)用示例2:(于2017年1月發(fā)表在NatCommun.,影響因子)文章研究了Pancancer建模預(yù)測體細(xì)胞突變對轉(zhuǎn)錄程序背景的特異性影響。研究人員基于開發(fā)的模型預(yù)測重要轉(zhuǎn)錄因子,然后使用預(yù)測出的突變轉(zhuǎn)錄因子的活性情況繪制泛*圖譜。 云南公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣公共數(shù)據(jù)庫挖掘、診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計(jì)等。

    pancancer泛**圖譜泛*研究是通過整合不同**類型、不同組織起源的**表達(dá)數(shù)據(jù),查找**之間的共性或者差異的過程。通常使用**數(shù)據(jù)信息較為***的TCGA數(shù)據(jù),通過分裂小提琴圖展示某個(gè)基因在TCGA**和正常組織中的表達(dá)差異。分裂小提琴圖(ViolinPlot)結(jié)合了箱形圖和密度圖的特征,主要用來顯示數(shù)據(jù)的分布形狀,它一般應(yīng)用于對比某一基因在TCGA**組織和正常組織基因表達(dá)量TPM值或其它表達(dá)量數(shù)據(jù)。基本原理:小提琴圖(ViolinPlot)使用一組數(shù)據(jù)中的最小值、**四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和**值來反映數(shù)據(jù)分布的中心位置和散布范圍,將多組數(shù)據(jù)的小提琴圖畫在同一坐標(biāo)上,可以清晰地顯示各組數(shù)據(jù)的分布差異。分裂小提琴圖在小提琴圖的基礎(chǔ)上又加入了分組對比項(xiàng),便于觀察多**類型在某一基因上的表達(dá)分布情況,或者某一基因在某一**上,其疾病與正常的對比表達(dá)差異情況。

    STEM基因表達(dá)趨勢分析數(shù)據(jù)要求表達(dá)譜芯片或測序數(shù)據(jù)(已經(jīng)過預(yù)處理)下游分析得到***富集的時(shí)間表達(dá)模式之后的分析有:1.時(shí)間表達(dá)模式中基因的功能富集2.時(shí)間表達(dá)模式中基因表達(dá)與性狀之間的相關(guān)性挖掘模塊的關(guān)鍵信息:1.找到時(shí)間表達(dá)模式中的**基因2.利用關(guān)系預(yù)測該時(shí)間表達(dá)模式功能文獻(xiàn)1:DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming(于2018年1月發(fā)表在GenesDev.,影響因子)EBF1動(dòng)態(tài)占據(jù)在B細(xì)胞中對序列表觀遺傳和轉(zhuǎn)錄過程的影響該文獻(xiàn)采用基因表達(dá)趨勢分析,探尋了EBF1誘導(dǎo)前后25kb轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)內(nèi)基因轉(zhuǎn)錄水平的差異,來尋找EBF1對特定功能基因的影響以及造成影響的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)2:ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes(于2016年10月發(fā)表在BMCPlantBiol.,影響因子)該文獻(xiàn)采用基因表達(dá)趨勢分析,研究了高濃度鹽水作用不同時(shí)間下擬南芥根的基因表達(dá)差異,來探尋在遇到高濃度鹽水時(shí)擬南芥在基因?qū)用嫔系膽?yīng)對方式。 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(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘。

    蛋白質(zhì)主要由碳、氫、氧、氮等化學(xué)元素組成,是一類重要的生物大分子。蛋白質(zhì)的功能由蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)決定。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖,可以直觀地展示蛋白質(zhì)三維功能結(jié)構(gòu),廣泛應(yīng)用于單核苷酸突變功能分析、藥物蛋白分子相互作用分析等研究領(lǐng)域?;驹淼鞍踪|(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖主要分為蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測以及對結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化兩步。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測是基于蛋白質(zhì)中氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)的步驟,**常用的預(yù)測方法為同源建模,同源建模的原理是序列相似的蛋白質(zhì)具有相似的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),要推測一個(gè)未知結(jié)構(gòu)蛋白的三維結(jié)構(gòu),只需要找到與之序列高度相似的已知結(jié)構(gòu)模板。在無法進(jìn)行同源建模(找不到模型)的情況下,還有折疊識別及從頭建模法,但是計(jì)算量大運(yùn)行緩慢且建模準(zhǔn)確度不如同源建模。獲得蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測的pbd文件后還需要通過分子三維結(jié)構(gòu)軟件繪制可視化的三維圖,并分析特殊位點(diǎn)(分子對接或突變位點(diǎn)分析),常用的有pymol和DeepView等。數(shù)據(jù)要求目標(biāo)蛋白的氨基酸序列或者編碼蛋白的基因序列,突變數(shù)據(jù)等。下游分析突變位點(diǎn)靶向藥物分析等。 處理生物醫(yī)學(xué)科研領(lǐng)域的組學(xué)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)庫建設(shè)。云南公共數(shù)據(jù)庫挖掘數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣

云生物深度理解科研需求、強(qiáng)大分析處理能力。天津數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)服務(wù)

    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?;?*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。基本原理:**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(bào)道了TMB與PD-1/PD-L1抑制劑的療效高度相關(guān),同時(shí)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)志物對免疫療法的療效進(jìn)行一定程度的預(yù)測。結(jié)合TMB,可以從免疫***角度探尋關(guān)鍵基因、探究不同亞型**存在的不同發(fā)病機(jī)制。數(shù)據(jù)要求:基因突變數(shù)據(jù),臨床或其他分類數(shù)據(jù)。 天津數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)服務(wù)