山东成果发表指导数据科学经验丰富

时间:2021年10月17日 来源:

    GeneBodyProfile(对比不同的样品在某一区域的信号特征,不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq数据):GeneBodyProfile表观遗传修饰和对基因表达、细胞发育等过程有着深远的影响,但相关的研究还未完善。通过对比不同的样品在某一区域的信号特征,了解不同情况下该基因的表观遗传情况,帮助更好的了解其发***展过程。一般应用场景:观察相关基因转录起始位点(TSS)、转录终止位点(TTS)、genebody以及两侧信号特征;观察某一功能区域(CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer区)及其两侧信号特征。数据要求:ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq数据。下游分析:基于展示的基因或功能情况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。 在分子生物、细胞生物、实验动物、病理、临床样本方面已与长三角100余家企业形成良好合作关系。山东成果发表指导数据科学经验丰富

    下游分析针对LASSO获得的基因模型(或称基因Panel)的验证:1.计算风险指数RiskScore2.绘制ROC曲线、DCA曲线、列线图进行验证3.绘制生KM存曲线对基因模型中的基因进行解释和分析:1.基因注释2.靶向药物分析应用示例:文献1:PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月发表在LancetOncol.,影响因子。一个miRNA特征集在stageII结肠*的预后预测作用分析文章对stageII结肠*组织和*旁正常组织的miRNA芯片数据进行了差异表达分析,并通过LASSOCox回归对获得的差异表达miRNA进行筛选,获得了6个miRNA的可以预测预后情况的miRNA特征集。文献2:PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer(于2016年9月发表在EBioMedicine.上,影响因子)文章将符合条件的患者划分为训练集和测试集,首先分析获得了**干细胞相关的miRNA,接着通过LASSO对**干细胞相关的miRNA进行筛选,构建了10个miRNA的预后预测模型,并计算风险指数绘制了生存曲线和ROC曲线。 山东成果发表指导数据科学经验丰富我们团队具备完整的数据分析、数据库构建、软件开发团队。

    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。SubtypeGSEA是在GSEA的基础上对不同亚型样本中重要通路的富集情况进行组间比较,能直观比较不同亚型中相同通路富集情况。基本原理GSEA主要分为基因集进行排序、计算富集分数(EnrichmentScore,ES)、估计富集分数的***性水平并进行多重假设检验三个步骤。**步对输入的所有基因集L进行排序,通常来说初始输入的基因数据为表达矩阵,排序的过程相当于特定两组中(case-control、upper-lower等等)基因差异表达分析的过程。根据所有基因在两组样本的差异度量不同(共有六种差异度量,默认是signal2noise,GSEA官网有提供公式,也可以选择较为普遍的foldchange),对基因进行排序,并且Z-score标准化。第二步是GSEA的**步骤,通过分析预先定义基因集S在**步获得的基因序列上的分布计算富集指数EnrichmentScore,并绘制分布趋势图Enrichmentplot。每个基因在基因集S的EnrichmentScore取决于这个基因是否属于基因集S及其差异度量(如foldchange)。

    STEM基因表达趋势分析基因调控网络是一个连续且复杂的动态系统。当生物体按照一定顺序发生变化或者受到外界环境刺激(如受到不同浓度的化学药物诱导)时,基因表达变化也会呈现趋势特征。趋势分析就是发现基因表达的趋势特征,将相同变化特征的基因集中在一种变化趋势中,从而找到实验变化过程中相当有有代表性的基因群。STEM(ShortTime-seriesExpressionMiner),中文名短时间序列表达挖掘器。该软件主要用于分析短时间实验数据,也可用于多组小样本数据。推荐3至8组数据。一般可应用的研究方向有:多个时间点的时间序列数据,例如多个发育时期、处理后多个时间点取样。基本原理STEM采用了一种新的聚类算法来分析时间序列基因表达趋势。聚类算法首先选择一组不同的、有代表性的时间表达模式(temporalexpressionprofiles)作为模型(modelprofiles)。模型是**于数据选择的,并从理论上保证了所选择的模型剖面具有代表性。然后,根据每个标准化过后的基因表达模式,分配给模型中相关系数比较高的时间表达模式。由于模型的选择是**于数据的,因此该算法可以通过排列测试,确定哪些时间表达模式在统计意义上***富集基因。对每一个基因都分配时间表达模式完成后。 自有服务器机房,可随时调用各计算平台算力,且团队成员有多年科研经历。

    **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。 早期肝疾病的预后基因panel研究。天津临床统计数据科学怎么样

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    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。 山东成果发表指导数据科学经验丰富

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