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(gè)或多個(gè)維度。t-SNE非線性降維算法通過(guò)基于具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似性識(shí)別觀察到的簇來(lái)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(yǔ)言處理和語(yǔ)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(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻?lái)講，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學(xué)習(xí)(manifoldlearning)的降維算法，不同于傳統(tǒng)的PCA和MMD等方法，t-SNE在高維用normalizedGaussiankernel對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性建模。相應(yīng)的，在低維用t分布對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)進(jìn)行相似性(直觀上的距離)建模，然后用KL距離來(lái)拉近高維和低維空間中的距離分布。 胰腺疾病預(yù)后相關(guān)長(zhǎng)鏈非編碼RNA。山東臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)共同合作

    PCA主成分分析測(cè)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(duì)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(huì)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(lái)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(guò)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。 遼寧數(shù)據(jù)科學(xué)云生物立足于上海，提供相關(guān)數(shù)據(jù)科研咨詢與服務(wù)。

    STEM基因表達(dá)趨勢(shì)分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)連續(xù)且復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。當(dāng)生物體按照一定順序發(fā)生變化或者受到外界環(huán)境刺激（如受到不同濃度的化學(xué)藥物誘導(dǎo)）時(shí)，基因表達(dá)變化也會(huì)呈現(xiàn)趨勢(shì)特征。趨勢(shì)分析就是發(fā)現(xiàn)基因表達(dá)的趨勢(shì)特征，將相同變化特征的基因集中在一種變化趨勢(shì)中，從而找到實(shí)驗(yàn)變化過(guò)程中相當(dāng)有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短時(shí)間序列表達(dá)挖掘器。該軟件主要用于分析短時(shí)間實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，也可用于多組小樣本數(shù)據(jù)。推薦3至8組數(shù)據(jù)。一般可應(yīng)用的研究方向有：多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如多個(gè)發(fā)育時(shí)期、處理后多個(gè)時(shí)間點(diǎn)取樣。基本原理STEM采用了一種新的聚類算法來(lái)分析時(shí)間序列基因表達(dá)趨勢(shì)。聚類算法首先選擇一組不同的、有代表性的時(shí)間表達(dá)模式（temporalexpressionprofiles）作為模型（modelprofiles）。模型是**于數(shù)據(jù)選擇的，并從理論上保證了所選擇的模型剖面具有代表性。然后，根據(jù)每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)后的基因表達(dá)模式，分配給模型中相關(guān)系數(shù)比較高的時(shí)間表達(dá)模式。由于模型的選擇是**于數(shù)據(jù)的，因此該算法可以通過(guò)排列測(cè)試，確定哪些時(shí)間表達(dá)模式在統(tǒng)計(jì)意義上***富集基因。對(duì)每一個(gè)基因都分配時(shí)間表達(dá)模式完成后。

industryTemplate公共數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘、診療軟件開(kāi)發(fā)、算法還原與開(kāi)發(fā)、臨床統(tǒng)計(jì)等。

    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(cè)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(chǎng)景：基于TMB預(yù)測(cè)不同性狀的免疫***療效、不同基因表達(dá)或突變對(duì)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(píng)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(guò)TMB標(biāo)志物對(duì)免疫療法的療效進(jìn)行一定程度的預(yù)測(cè)。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)。 早期肝疾病的預(yù)后基因panel研究。云南文章成稿指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

OmicCircos圖可以對(duì)感興趣的多個(gè)基因，展示其染色體的位置、拷貝數(shù)變異等多個(gè)特征。山東臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)共同合作

    ROC機(jī)器學(xué)習(xí)受試者工作特征曲線（receiveroperatingcharacteristiccurve，簡(jiǎn)稱ROC曲線），又稱為感受性曲線（sensitivitycurve），是用來(lái)驗(yàn)證一個(gè)分類器（二分）模型的性能的。一般應(yīng)用于直觀展示敏感性和特異性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)，如比較多個(gè)biomarker或臨床參數(shù)的診斷表現(xiàn)、比較多個(gè)算法的分類效果?；驹鞷OC曲線工作原理是，向模型中輸入已知正負(fù)類的一組數(shù)據(jù)，對(duì)比模型對(duì)該組數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，衡量這個(gè)模型的性能。術(shù)語(yǔ)解讀:1、TP（TruePositive,真正,TP）被模型預(yù)測(cè)為正的正樣本（原來(lái)為正預(yù)測(cè)為正）2、TN（TrueNegative,真負(fù),TN）被模型預(yù)測(cè)為負(fù)的負(fù)樣本（原來(lái)為負(fù)預(yù)測(cè)為負(fù)）3、FP（FalsePositive,假正,FP）被模型預(yù)測(cè)為正的負(fù)樣本（原來(lái)為負(fù)預(yù)測(cè)為正）4、FN（FalseNegative,假負(fù),FN）被模型預(yù)測(cè)為負(fù)的正樣本（原來(lái)為正預(yù)測(cè)為負(fù)）5、真正類率(TruePostiveRate)TPR:TP/(TP+FN),**分類器預(yù)測(cè)的正類中實(shí)際正實(shí)例占所有正實(shí)例的比例。Sensitivity6、假正類率(FalsePostiveRate)FPR:FP/(FP+TN)，**分類器預(yù)測(cè)的負(fù)類中預(yù)測(cè)為正實(shí)例(實(shí)際為負(fù)實(shí)例)占所有負(fù)實(shí)例的比例。1-Specificity7、真負(fù)類率(TrueNegativeRate)TNR:TN/(FP+TN)。 山東臨床統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)共同合作