四川组学实验数据科学

三角坐标统计图是采用数字坐标形式来表现三项要素的数字信息图像。三角形坐标图常用百分数（%）来表示某项要素与整体的结构比例。三条边分别表示三个不同分量，三个顶点可以看作是三个原点。三角图可以展示某特定值在一个整体中不同类型的分布。在生物信息中三角图可以方便地展示3种不同疾病或者3个不同分组之间某个指标的相关性。

数据要求

多个样本的三个变量值，或者多个基因在三个不同分组中的数据值，可以是突变频率数据、基因表达数据、甲基化数据等。 软硬件配套，完成数据收集、整理、检索、分析与智能化开发工作。四川组学实验数据科学

    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。 广东公共数据库挖掘数据科学售后服务WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。

    术语解释：互斥性（mutuallyexclusive）：一组基因中只有一个在一种**中发生改变，这种现象被称为互斥性。共现性（co-occurrence）：不同途径功能的基因突变可能发生在同一**中，这种现象被称为共现性。数据要求：基因突变数据下游分析：对于存在共现性或互斥性的基因对/基因集基因集的功能分析基因集相关的生存分析基于基因集的潜在靶向药物分析文献一：Functionalgenomiclandscapeofacutemyeloidleukaemia急性髓性白血病的功能基因组图（于2018年10月发表在Nature.，影响因子）文献中使用DISCOVER40方法评估531例白血病患者中**常见的复发性突变的共现性或排他性，并用点图展示。文献二：ALPK1hotspotmutationasadriverofhumanspiradenomaandspiradenocarcinoma文献中利用DISCOVER共现性质和互斥性分析工具对ALPK1和CYLD的互斥性进行了评价。

棒棒糖图是直观显示蛋白质结构上的突变点**简单且有效的方式。许多致*基因具有比任何其他基因座更频繁突变的优先位点。这些位点被认为是突变热点，棒棒糖图可以用于显示突变热点以及其他突变位点。并可以对比不同**/亚型的突变位点。

基本原理

将蛋白质结构根据氨基酸顺序绘制为长条形，以不同色块标注不同结构域，在基因突变导致氨基酸改变的位置标注棒棒糖，并在棒棒糖圆球标注位点的突变频数以及突变位点。

数据要求

基因突变或者蛋白质突变数据

下游分析

1、突变位点靶向药物分析

2、驱动基因突变分析 在基因组上同时展示突变位点和motif，为突变影响转录因子结合提供量化和可视化的证据。

    术语解读：PPI：蛋白质-蛋白质相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白质相互作用模块，一个模块指向一个功能数据要求：基因列表应用示例1：（于2018年3月发表在Immunity.，影响因子）T细胞活化过程中产生蛋白质组进行多重定量分析，然后对差异表达蛋白权重聚类，并将聚类蛋白叠加到PPI网络上以识别功能模块。D.模块大小的分布，通过将每个WPC（权重聚类结果）中的蛋白叠加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络上识别模块。每个模块的蛋白质数量显示出来。E.各个模块及其交互的关系图。圆圈(节点)表示90个模块，圆圈大小与模块大小成比例。边连接共享PPIs的模块。在(F)和(G)中进一步扩展了装箱模块。F.来自WPC3的细胞质和线粒体核糖体的四个互连模块。显示了蛋白质的名称和每个模块的代表性功能术语。G.来自WPC3的蛋白酶体，OXPHOS和线粒体复合物IV途径的模块。 协助构建各类科研、临床数据库。湖北生物/药物信息学分析数据科学欢迎咨询

两个实验组的差异基因比较。四川组学实验数据科学

    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。 四川组学实验数据科学