湖北组学实验数据科学专业服务

来源: 发布时间:2021-10-26

    t-SNE(t分布随机邻域嵌入)是一种用于探索高维数据的非线性降维算法。它将多维数据映射到适合于人类观察的两个或多个维度。t-SNE非线性降维算法通过基于具有多个特征的数据点的相似性识别观察到的簇来在数据中找到模式。另外t-SNE的输出可以作为其他分类算法的输入特征。因为t-SNE算法定义了数据的局部和全局结构之间的软边界。t-SNE几乎可用于所有高维数据集,广泛应用于图像处理,自然语言处理和语音处理。在生物信息中可广泛应用于基因表达数据、基因甲基化数据、基因突变数据等,能够直观地对不同数据集进行比较。基本原理从方法上来讲,t-SNE本质上是基于流行学习(manifoldlearning)的降维算法,不同于传统的PCA和MMD等方法,t-SNE在高维用normalizedGaussiankernel对数据点对进行相似性建模。相应的,在低维用t分布对数据点对进行相似性(直观上的距离)建模,然后用KL距离来拉近高维和低维空间中的距离分布。 做数据分析就找云生物。湖北组学实验数据科学专业服务

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    LASSO回归:更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型,但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型(Validation),通常效果很差。一般来说,变量数大于数据点数量很多,或者某一个离散变量有太多独特值时,都有可能过度拟合。LASSO回归复杂度调整的程度由参数λ来控制,λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大,从而**终获得一个变量较少的模型。LASSO回归与Ridge回归同属于一个被称为ElasticNet的广义线性模型家族。这一家族的模型除了相同作用的参数λ之外,还有另一个参数α来控制应对高相关性(highlycorrelated)数据时模型的性状。LASSO回归α=1,Ridge回归α=0,一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO过程中我们通常会进行多次交叉验证(crossvalidation)拟合(1000次)进而选取模型,从而对模型的性能有一个更准确的估计。 湖北组学实验数据科学专业服务早期肝疾病的预后基因panel研究。

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    GeneInteraction基因互作:基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介导DNA转录,从而影响mRNA的表达过程。通俗意义上来说,基因互作关系指基于序列预测的靶基因对。miRNA通过与靶mRNA的结合,或促使mRNA降解,或阻碍其翻译,从而***目的基因的表达。竞争性内源RNA网络是靶基因预测的研究深入,简称ceRNA网络。通过进行ceRNA网络的分析,我们能从一个更为宏观的角度来解释转录体如何构建基因表达调控网络,从而进一步挖掘基因在其中的调控机制。基本原理:miRNA主要通过与靶基因的非翻译区(UTR)结合而发挥其作用,对miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA结合进行的预测称为靶基因预测。靶基因预测使用软件根据miRNA和靶基因间的结合的规律预测结合基因对。在生物体内,miRNA可以通过与proteincoding特异性结合,影响相关基因的表达,从而参与调控细胞内的各项功能。ceRNA具有miRNA结合位点,能后竞争性地结合miRNA,***miRNA对靶基因的调控。例如lncRNA与miRNA竞争性结合,影响miRNA调控mRNA的过程,**终导致的mRNA表达失调。我们使用基于序列预测的软件对差异分析得到的miRNA与mRNA,lncRNA,circRNA进行靶点预测和ceRNA网络分析。

sankey

桑基图(sankey)是一种数据流图,每条边**一条数据流,宽度**数据流的大小。一套数据集可能有多重属性,每层属性之间有交叉,就可以用这种图来展示。一般应用场景:分组与基因为多对多关系,展示高频突变基因所处的分组;miRNA和靶基因的关系;人群按性别、年龄、家族史等特征分组,展示不同分组得**的规律。


数据要求:

多个分组及其关系,包括且不限于基因表达、突变。


下游分析:

1.   补充展示部分的已有相关研究

2.   解释展示部分对研究课题的意义 基因组数据全链条处理。

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industryTemplate可对接各类公共数据库,切入各类接口,并对公共数据库进行大规模数据挖掘。云南组学数据处理数据科学活动

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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。 湖北组学实验数据科学专业服务

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