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    cancersubtype**亚型分析：**的传统分型被***使用，但是有些分类与生存预后并没有明显的关系，因此需要研究人员开发有效的分类器对疾病进行针对性指导***。通过对分子谱与临床信息的综合性研究，重新定义**亚型，并对新定**分型进行分析，明确各亚型的发病机制和预后情况的差异。基本原理：使用SNFCC+与HC和NMF算法进行分子分型，然后进行分型之间的比较。CancerSubtypes包含以下5种计算方法对基因组数据进行**分子分型鉴定：术语解读：SNFCC+：相似网络融合加一致聚类(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC：层次聚类(Hierarchicalclustering)NMF：非负矩阵分解(Non-negativematrixfactorization)DEG：差异表达基因数据要求：芯片数据。 数据库建设、公共数据库挖掘。广东组学数据处理数据科学怎么样

    LASSO是一种机器学习算法，通常被用来构建可以预测预后情况的基因模型。也可以筛选与特定性状相关性强的基因。LASSO对于高维度、强相关、小样本的生存资料数据有较好的效果。LASSO的基本思想是在回归系数的***值之和小于一个常数的约束条件下，使残差平方和**小化，从而使某些回归系数严格等于0，来得到可以解释的模型。该方法的估计参数λ为调整参数。随着l的增加，项就会减小，这时候一些自变量的系数就逐渐被压缩为0，以此达到对高维资料进行降维的目的。LASSO方法的降维是通过惩罚回归系数的数量来实现的。基本原理LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(VariableSelection)和复杂度调整(Regularization)。因此，不论目标因变量(dependent/responsevaraible)是连续的(continuous)，还是二元或者多元离散的(discrete)，都可以用LASSO回归建模然后预测。这里的变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合(Overfitting)。对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高。

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    Lasso术语解读λ(Lambda)：复杂度调整惩罚值，λ越大对变量较多的线性模型的惩罚力度就越大，**终获得的变量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目标参量均值的那一个。而是指在一个方差范围内得到**简单模型的那一个λ值。交叉验证（crossvalidation）：交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。数据要求：1、表达谱芯片或测序数据（已经过预处理）或突变数据2、包含生存状态和生存时间的预后数据或者其它临床分组数据。

    immune-network免疫网络**微环境（TME）是**周围的环境，包括周围血管，免疫细胞，成纤维细胞，信号分子和细胞外基质（ECM）。**与周围微环境密切相关，不断相互作用。**可以通过释放细胞外信号，促进**血管生成和诱导外周免疫耐受来影响微环境，而微环境中的免疫细胞可以影响*细胞的生长和进化。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。主要包括T淋巴细胞、B淋巴细胞、单核细胞、巨噬细胞、粒细胞、肥大细胞、辅佐细胞，以及它们的前体细胞等，是免疫系统的功能单元。**微环境中免疫细胞之间相互作用形成免疫网络，网络设立可以清晰了解**微环境中免疫细胞之间的影响机制。应用场景用网络图同时展示相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系。-例如例文中各细胞之间的相关关系、跟预后的关系。基本原理：免疫系统遍布全身，涉及多种细胞、***、蛋白质和组织。它可以区分我们的组织和外来组织自我和非自我。死亡和有缺陷的细胞也会被免疫系统识别和***。如果免疫系统遇到病原体就会产生免疫反应。免疫细胞泛指所有参与免疫反应的细胞，也特指能识别抗原，产生特异性免疫应答的淋巴细胞等。 基因组数据全链条处理、蛋白组代谢组个性化分析。

    GSEA分析：GSEA全名为GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如关注的GO条目或KEGGPathway）在两个生物学状态（如**与对照，高龄与低龄）中是否存在差异。能够研究基因变化的生物学意义。普通GO/KEGG富集的思路是先筛选差异基因，然后确定这些差异基因的GO/KEGG注释，然后通过超几何分布计算出哪些通路富集到了，再通过p值或FDR等阈值进行筛选。挑选用于富集的基因有一定的主观性，没有关注到的基因的信息会被忽视，所以有一定的局限性。在这种情况下有了GSEA（GeneSetEnrichmentAnalysis），其思路是发表于2005年的Genesetenrichmentanalysis:aknowledge-basedapproachforinterpretinggenome-wideexpressionprofiles。主要是要有两个概念：预先定义的基因集S（基于先验知识的基因注释信息）和待分析基因集L（一般初始输入是表达矩阵）；然后GSEA目的就是为了判断S基因集中的基因是随机分布于L（按差异表达程度对基因进行排序），还是聚集分布在L的顶部或者底部（也就是存在差异性富集）。如果基因集中的基因***富集在L的顶部或者底部，这说明这些基因的表达对定义的分组（预先分组）的差异有***影响（一致性）。在富集分析的理论中。 采用机器学习算法对疾病的干性指数进行分型分类研究。天津公共数据库挖掘数据科学经验丰富

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    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。 广东组学数据处理数据科学怎么样