湖北成果发表指导数据科学

来源: 发布时间:2021-10-25

    GSVA(基因集变异分析,反映了样本和感兴趣的通路之间的联系):GSVA全名Genesetvariationanalysis(基因集变异分析),是一种非参数,无监督的算法。与GSEA不同,GSVA不需要预先对样本进行分组,可以计算每个样本中特定基因集的富集分数。换而言之,GSVA转化了基因表达数据,从单个基因作为特征的表达矩阵,转化为特定基因集作为特征的表达矩阵。GSVA对基因富集结果进行了量化,可以更方便地进行后续统计分析。如果用limma包做差异表达分析可以寻找样本间差异表达的基因,同样地,使用limma包对GSVA的结果(依然是一个矩阵)做同样的分析,则可以寻找样本间有***差异的基因集。这些“差异表达”的基因集,相对于基因而言,更加具有生物学意义,更具有可解释性,可以进一步用于**subtype的分型等等与生物学意义结合密切的探究。 指导科研方案纠偏,更好更快发表文章。湖北成果发表指导数据科学

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    术语解释:Cox回归:又称比例风险回归模型(proportionalhazardsmodel,简称Cox模型),是由英国统计学家。该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析多种因素对于生存期长短的影响。Cox模型能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型,因此在医学界被***使用。Logistic回归:又称逻辑回归模型,属于广义线性模型。逻辑回归是一种用于解决二分类问题的分析方法,用于估计某种事物的可能性。相较于传统线性模型,逻辑回归模型以概率形式输出结果,可控性高且结果可解释性强。数据要求:样本临床信息或生物学特征(基因突变、基因表达等)样本的随访数据(总生存期,生存状态)或样本的分组情况下游分析:1.补充相关因素的已有相关研究2.解释相关因素对研究课题的意义。 天津算法还原与开发数据科学经验丰富生物医学科研领域的组学数据处理。

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    Adonis(置换多元方差分析,分析不同分组或环境因子对样品差异的解释度):ADONIS置换多元方差分析(Permutationalmultivariateanalysisofvariance,PERMANOVA),又称非参数多因素方差分析(nonparametricmultivariateanalysisofvariance)、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分组因素对样品差异的解释度,并使用置换检验进行***性统计。基本原理:置换多元方差分析(PERMANOVA,Adonis)是一种基于F统计的方差分析,依据距离矩阵对总方差进行分解的非参数多元方差分析方法。基本步骤是基于OTU丰度表,计算样本间样本间Bray-curtis距离,然后adonis分析生成结果,绘图展示。术语解读:OTU:operationaltaxonomicunits,分类单元Df:自由度,其值=所比较的分组数量-1;SumsOfSqs:即Sumsofsquares,总方差,又称离差平方和;MeanSqs:即Meansquares,均方(差);FModel:F检验值;R2:即Variation(R2),方差贡献,表示不同分组对样品差异的解释度,即分组方差与总方差的比值,R2越大表示分组对差异的解释度越高;Pr(>F):***性p值,小于***。数据要求:OTU丰度表或者样本距离矩阵。

    RoastROAST是一种差异表达分析方法,有助于提高统计能力、组织和解释结果以及在不同实验中的关联表达模式,一般适用于microarray、RNA-seq的表达矩阵,用limma给全部基因做差异表达分析,不需要筛差异表达基因。基本原理:ROAST是一种假设驱动的测试,对结果基因集做富集分析,富集分析考虑基因集中基因的方向性(上调或下调)和强度(log2倍变化),判断上/下调基因是否***富于集目标基因集;ROAST使用rotation,一种MonteCarlotechnology的多元回归方法,适用于样本数量较少的情况;roast检验一个geneset,对于复杂矩阵,使用mroast做multipleroasttests。富集分析结果用barcodeplot展示,使上/下调基因在目标基因集中的分布可视化。数据要求:表达矩阵。 云生物立足于上海,提供相关数据科研咨询与服务。

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    **初目的:对手上的**样本(或病人)进行分型分析,期望找到不同的亚型,并对应不同的临床特征。可扩展应用到:所有样本的亚型分析,用于样本的特征分析。数据可用转录组、基因组、甲基化、蛋白质组等。输入数据格式:一个数值矩阵,行是基因或者其他特征,列是样本。本分析要求样本数要多,有利于亚型的分析。参考文献:(2)::本文利用室管膜瘤病人的甲基化数据,首先进行了tSNE分型,随后又采用了新的方法spectralclustering进行分类分析,作者比较了两种分类方法。使用spectralclustering的分类,鉴定了每一种**亚型的特异性表达模式。并且发现spectralclustering的分类和病人的临床特征有关,从而提出一种新的室管膜瘤亚型,可用于临床的筛选和检测。 湖北成果发表指导数据科学