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數據）：GeneBodyProfile表觀遺傳修飾和對基因表達、細胞發(fā)育等過程有著深遠的影響，但相關的研究還未完善。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。一般應用場景：觀察相關基因轉錄起始位點（TSS）、轉錄終止位點（TTS）、genebody以及兩側信號特征；觀察某一功能區(qū)域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer區(qū)）及其兩側信號特征。數據要求：ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq數據。下游分析：基于展示的基因或功能情況1.補充展示部分的已有相關研究2.解釋展示部分對研究課題的意義。 提供語言潤色、圖表調整、格式修改等工作模塊。北京算法還原與開發(fā)數據科學售后服務

    cox風險比例回歸模型：產品詳情產品評論(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。由于只要給定數據，就能夠通過極大似然估計求出模型的參數，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個半參數模型。對公式進行變形，得到：通過這個公式，我們可以發(fā)現，模型中各危險因素對危險率的影響不隨時間改變，且與時間無關,同時，對數危險率與各個危險因素呈線性相關。這就是Cox回歸中的兩個基本假設。參數的極大似然估計：術語解讀：1.輸入變量，由m個影響因素組成：2.生存函數，輸入為X時，在t時刻仍然存活的概率：3.死亡函數，輸入為X時，在t時刻已經死亡的概率：4死亡密度函數，輸入為X時。 北京算法還原與開發(fā)數據科學售后服務文稿投稿2個月online 發(fā)表。

    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。基于**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系。一般應用場景：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。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，同時基于TMB進行的臨床研究都得到了較好的結果。這讓一些**患者可以通過TMB標志物對免疫療法的療效進行一定程度的預測。結合TMB，可以從免疫***角度探尋關鍵基因、探究不同亞型**存在的不同發(fā)病機制。數據要求：基因突變數據，臨床或其他分類數據。

Inmmune gene

免疫學研究是目前科研領域爭相研究的熱點，**免疫細胞浸潤是其中一種。**免疫細胞浸潤是指免疫細胞從血液中移向**組織發(fā)揮作用。我們從**組織中分離出浸潤免疫細胞含量，計算基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選出影響免疫浸潤的候選基因。

基本原理：

從基因矩陣數據中提取免疫細胞含量，生成免疫細胞含量矩陣；

計算目標基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選與浸潤免疫細胞含量高度相關的基因。

術語解讀：

相關性系數（pearson,spearman, kendall）反應兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度。相關系數范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關，值越大表示相關性越強。

數據要求：

**數據表達矩陣 生物醫(yī)學科研領域的組學數據處理。

    t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）是一種用于探索高維數據的非線性降維算法。它將多維數據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據點的相似性識別觀察到的簇來在數據中找到模式。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算法定義了數據的局部和全局結構之間的軟邊界。t-SNE幾乎可用于所有高維數據集，廣泛應用于圖像處理，自然語言處理和語音處理。在生物信息中可廣泛應用于基因表達數據、基因甲基化數據、基因突變數據等，能夠直觀地對不同數據集進行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻碇v，t-SNE本質上是基于流行學習(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對數據點對進行相似性建模。相應的，在低維用t分布對數據點對進行相似性(直觀上的距離)建模，然后用KL距離來拉近高維和低維空間中的距離分布。 做數據分析就找云生物。重慶文章成稿指導數據科學售后服務

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    mutationEvents**已存在的基因突變會影響其他基因的突變，突變分析時確定這些基因突變潛在的相互作用，能更好地了解健康細胞轉化為*細胞的過程和機制。DISCOVER，一種針對基因突變的統(tǒng)計檢驗工具，幫助尋找***的基因突變間互斥性和共現性。一般可應用的研究場景：探索一組基因是否在**中存在互斥性和共現性；基于基因突變的互斥性和共現性，研究**發(fā)***展的潛在機制。基本原理：DISCOVER（DiscreteIndependenceStatisticControllingforObservationswithVaryingEventRates）是一種用于檢測**基因組數據的共現性和互斥性的新統(tǒng)計檢驗方法。與Fisher'sexacttest等用于這些任務的傳統(tǒng)方法不同的是，DISCOVER基于一個空模型，該模型考慮了總體**特異性的變化率，從而決定變化率的同時發(fā)生的頻率是否高于或低于預期。該方法避免了共現檢測中的虛假關聯，提高了檢測互斥性的統(tǒng)計能力。DISCOVER的性能與其他幾個已發(fā)布的互斥性測試相比，在整個***性水平范圍內，DISCOVER在控制假陽性率的同時更敏感。 北京算法還原與開發(fā)數據科學售后服務