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immune-network免疫網(wǎng)絡(luò)**微環(huán)境（TME）是**周圍的環(huán)境，包括周圍血管，免疫細(xì)胞，成纖維細(xì)胞，信號分子和細(xì)胞外基質(zhì)（ECM）。**與周圍微環(huán)境密切相關(guān)，不斷相互作用。**可以通過釋放細(xì)胞外信號，促進(jìn)**血管生成和誘導(dǎo)外周免疫耐受來影響微環(huán)境，而微環(huán)境中的免疫細(xì)胞可以影響*細(xì)胞的生長和進(jìn)化。免疫細(xì)胞泛指所有參與免疫反應(yīng)的細(xì)胞，也特指能識別抗原，產(chǎn)生特異性免疫應(yīng)答的淋巴細(xì)胞等。主要包括T淋巴細(xì)胞、B淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞、巨噬細(xì)胞、粒細(xì)胞、肥大細(xì)胞、輔佐細(xì)胞，以及它們的前體細(xì)胞等，是免疫系統(tǒng)的功能單元。**微環(huán)境中免疫細(xì)胞之間相互作用形成免疫網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)立可以清晰了解**微...

術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風(fēng)險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應(yīng)變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學(xué)界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學(xué)特征（基因突變、基因表達(dá)等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生...

STEM基因表達(dá)趨勢分析數(shù)據(jù)要求表達(dá)譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預(yù)處理）下游分析得到***富集的時間表達(dá)模式之后的分析有：1.時間表達(dá)模式中基因的功能富集2.時間表達(dá)模式中基因表達(dá)與性狀之間的相關(guān)性挖掘模塊的關(guān)鍵信息：1.找到時間表達(dá)模式中的**基因2.利用關(guān)系預(yù)測該時間表達(dá)模式功能文獻(xiàn)1：DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming（于2018年1月發(fā)表在GenesDev.，影響因子）EBF1動態(tài)占據(jù)在B細(xì)胞中對序列表觀遺傳和轉(zhuǎn)錄過程的影響該文獻(xiàn)采用...

術(shù)語解讀：PPI：蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白質(zhì)相互作用模塊，一個模塊指向一個功能數(shù)據(jù)要求：基因列表應(yīng)用示例1：（于2018年3月發(fā)表在Immunity.，影響因子）T細(xì)胞活化過程中產(chǎn)生蛋白質(zhì)組進(jìn)行多重定量分析，然后對差異表達(dá)蛋白權(quán)重聚類，并將聚類蛋白疊加到PPI網(wǎng)絡(luò)上以識別功能模塊。D.模塊大小的分布，通過將每個WPC（權(quán)重聚類結(jié)果）中的蛋白疊加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)網(wǎng)絡(luò)上識別模塊。每個模塊的蛋白質(zhì)數(shù)量顯示出來。E.各個模塊及其交互的關(guān)系圖。圓圈(節(jié)點)表示90個模塊，圓圈大小與模塊大小成比例。...

術(shù)語解讀： TME: Tumormicroenvironment TMEscore: TMEsignature score（使用PCA算法計算得到，高意味著對病毒和干擾素免疫***和應(yīng)答敏感。） PCA:Principal component analysis CIBERSORT:Cell type identification by estimating relative subset of known RNA transcripts CYT:Cytolytic activity EMT:Epithelial-mesenchymal-transit...

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點**簡單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點。這些位點被認(rèn)為是突變熱點，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點以及其他突變位點。并可以對比不同**/亞型的突變位點。 基本原理 將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標(biāo)注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導(dǎo)致氨基酸改變的位置標(biāo)注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標(biāo)注位點的突變頻數(shù)以及突變位點。 數(shù)據(jù)要求 基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù) 下游分析 1、突變位點靶向藥物分析 2、驅(qū)動基因突變分析 承擔(dān)各類項目超過400余項。云南組學(xué)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學(xué)共同合作...

bubbles（不同分組的基因表達(dá)或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達(dá)量。例如展示motif的pvalue和motif對應(yīng)的轉(zhuǎn)錄因子的表達(dá)量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達(dá)所在的group，預(yù)示著該分組對細(xì)胞狀態(tài)的改變（例如細(xì)胞分化、轉(zhuǎn)移、應(yīng)激）起關(guān)鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達(dá)量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達(dá)矩陣，分組 利用甲基化數(shù)據(jù)分析樣本的拷貝數(shù)變異。四川算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)...

bubbles（不同分組的基因表達(dá)或通路富集展示）： Bubbles可以同時展示pvalue和表達(dá)量。例如展示motif的pvalue和motif對應(yīng)的轉(zhuǎn)錄因子的表達(dá)量，方便快速看出轉(zhuǎn)錄因子富集且高表達(dá)所在的group，預(yù)示著該分組對細(xì)胞狀態(tài)的改變（例如細(xì)胞分化、轉(zhuǎn)移、應(yīng)激）起關(guān)鍵調(diào)控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數(shù)量或geneRatio。 基本原理： Bubbles的實質(zhì)是分組數(shù)據(jù)下基因表達(dá)量或通路內(nèi)基因數(shù)量的可視化，同時可以展示pvalue。 數(shù)據(jù)要求： 表達(dá)矩陣，分組 circos圖通過圓圈和連線展示多個亞組之間的關(guān)系，包括且...

GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介導(dǎo)DNA轉(zhuǎn)錄，從而影響mRNA的表達(dá)過程。通俗意義上來說，基因互作關(guān)系指基于序列預(yù)測的靶基因?qū)ΑiRNA通過與靶mRNA的結(jié)合，或促使mRNA降解，或阻礙其翻譯，從而***目的基因的表達(dá)。競爭性內(nèi)源RNA網(wǎng)絡(luò)是靶基因預(yù)測的研究深入，簡稱ceRNA網(wǎng)絡(luò)。通過進(jìn)行ceRNA網(wǎng)絡(luò)的分析，我們能從一個更為宏觀的角度來解釋轉(zhuǎn)錄體如何構(gòu)建基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步挖掘基因在其中的調(diào)控機(jī)制。基本原理：miRNA主要通過與靶基因的非翻譯區(qū)（UTR）結(jié)合而發(fā)揮其作用，對miRNA和mRNA...

術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風(fēng)險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應(yīng)變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學(xué)界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學(xué)特征（基因突變、基因表達(dá)等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生...

GSEA分析：GSEA全名為GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如關(guān)注的GO條目或KEGGPathway）在兩個生物學(xué)狀態(tài)（如**與對照，高齡與低齡）中是否存在差異。能夠研究基因變化的生物學(xué)意義。普通GO/KEGG富集的思路是先篩選差異基因，然后確定這些差異基因的GO/KEGG注釋，然后通過超幾何分布計算出哪些通路富集到了，再通過p值或FDR等閾值進(jìn)行篩選。挑選用于富集的基因有一定的主觀性，沒有關(guān)注到的基因的信息會被忽視，所以有一定的局限性。在這種情況下有了GSEA（GeneSetEnrichmentAnalysis），其思路是...

術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風(fēng)險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應(yīng)變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學(xué)界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學(xué)特征（基因突變、基因表達(dá)等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生...

術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風(fēng)險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應(yīng)變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學(xué)界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學(xué)特征（基因突變、基因表達(dá)等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生...

PCA主成分分析測序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá)，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對每個基因進(jìn)行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標(biāo)會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況?；驹鞵CA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地...

t-SNE（t分布隨機(jī)鄰域嵌入）是一種用于探索高維數(shù)據(jù)的非線性降維算法。它將多維數(shù)據(jù)映射到適合于人類觀察的兩個或多個維度。t-SNE非線性降維算法通過基于具有多個特征的數(shù)據(jù)點的相似性識別觀察到的簇來在數(shù)據(jù)中找到模式。另外t-SNE的輸出可以作為其他分類算法的輸入特征。因為t-SNE算法定義了數(shù)據(jù)的局部和全局結(jié)構(gòu)之間的軟邊界。t-SNE幾乎可用于所有高維數(shù)據(jù)集，廣泛應(yīng)用于圖像處理，自然語言處理和語音處理。在生物信息中可廣泛應(yīng)用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)、基因甲基化數(shù)據(jù)、基因突變數(shù)據(jù)等，能夠直觀地對不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較?；驹韽姆椒ㄉ蟻碇v，t-SNE本質(zhì)上是基于流行學(xué)習(xí)(manifoldlearn...

Adonis（置換多元方差分析，分析不同分組或環(huán)境因子對樣品差異的解釋度）：ADONIS置換多元方差分析（Permutationalmultivariateanalysisofvariance，PERMANOVA），又稱非參數(shù)多因素方差分析（nonparametricmultivariateanalysisofvariance）、或者ADONIS分析。使用PERMANOVA可分析不同分組因素對樣品差異的解釋度，并使用置換檢驗進(jìn)行***性統(tǒng)計?；驹恚褐脫Q多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一種基于F統(tǒng)計的方差分析，依據(jù)距離矩陣對總方差進(jìn)行分解的非參數(shù)多元方差分析方法...

GSEA基本原理從方法上來講，GSEA主要分為基因集進(jìn)行排序、計算富集分?jǐn)?shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分?jǐn)?shù)的***性水平并進(jìn)行多重假設(shè)檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進(jìn)行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達(dá)矩陣，排序的過程相當(dāng)于特定兩組中（case-control、upper-lower等等）基因差異表達(dá)分析的過程。根據(jù)所有基因在兩組樣本的差異度量不同（共有六種差異度量，默認(rèn)是signal2noise，GSEA官網(wǎng)有提供公式，也可以選擇較為普遍的foldchange)，對基因進(jìn)行排序，并且Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。第二步是GSEA的**步驟，通過分析預(yù)先...

PCA主成分分析測序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá)，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對每個基因進(jìn)行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標(biāo)會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況?；驹鞵CA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地...

PPImodule蛋白質(zhì)互作蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用（protein-proteininteraction,PPI）是指兩個或兩個以上的蛋白質(zhì)分子通過非共價鍵形成蛋白質(zhì)復(fù)合體（proteincomplex）的過程。PPImodule是指共表達(dá)蛋白模塊或蛋白質(zhì)相互作用模塊。蛋白質(zhì)相互作用形成人體復(fù)雜的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，對蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類形成模塊從而幫助我們理解細(xì)胞的功能。我們一般使用PPImodule把基因列表跟蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來。例如RNA-seq獲得的差異表達(dá)基因，看他們在蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)中，哪些基因處于同一module?；驹恚旱鞍踪|(zhì)在細(xì)胞中的功能取決于它與其...

PCA主成分分析測序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá)，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對每個基因進(jìn)行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標(biāo)會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況。基本原理PCA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地...

PCA主成分分析測序技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在能夠從宏觀角度分析基因表達(dá)，但是也在一定程度上增加了數(shù)據(jù)分析難度。許多基因之間可能存在相關(guān)性，如果分別對每個基因進(jìn)行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標(biāo)會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數(shù)據(jù)降維算法。一般可應(yīng)用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況?；驹鞵CA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分，是在原有n維特征的基礎(chǔ)上重新構(gòu)造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地...

下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風(fēng)險指數(shù)RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進(jìn)行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進(jìn)行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應(yīng)用示例：文獻(xiàn)1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發(fā)表在LancetOncol.，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結(jié)腸*的預(yù)后預(yù)測作用分析文章對stageII結(jié)腸*組...

不同分組的全基因組拷貝數(shù)變化的比較：**初目的：不同分組的拷貝數(shù)變異在染色體水平和染色體臂水平的展示和比較。應(yīng)用：不同分組的全基因組拷貝數(shù)變化的比較，展示genome-wideDNAcopy-numberprofiles。不同染色體臂的變異與臨床表型息息相關(guān)。輸入數(shù)據(jù)格式：一個表征每個樣本的染色體變異（gain,balance,loss）的數(shù)值矩陣和樣本分組信息?；蛘呖截悢?shù)的原始結(jié)果，可處理成所需矩陣。參考文獻(xiàn):(2):：本文計算出病人的拷貝數(shù)變異情況后，按照之前病人的分組比較了不同分組的染色體變異的異同，找到特定的染色體變異模式。確定了各組的特征，如lmonosomy2inPFB...

ssGSEA（single sample GSEA）主要針對單樣本無法做GSEA而提出的一種實現(xiàn)方法，原理上與GSEA是類似的。ssGSEA根據(jù)表達(dá)譜文件計算每個基因的rank值，再進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計分析。通過這個方法，我們可以得到每個樣本的免疫細(xì)胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根據(jù)免疫活性進(jìn)行分組。 ssGSEA量化免疫細(xì)胞浸潤**的一個優(yōu)點就是自己可以定制量化免疫浸潤細(xì)胞種類。目前公認(rèn)并且用的**多的免疫細(xì)胞marker就是2013年發(fā)表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Im...

GSEA數(shù)據(jù)要求1、通常為表達(dá)譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預(yù)處理），也可以是其他形式可排序的基因數(shù)據(jù)。2、具有已知生物學(xué)意義（GO、Pathway、**特征基因集等）的基因集。下游分析：得到GSEA結(jié)果之后的分析有：1.基因注釋：1、繪制基因集富集趨勢圖（Enrichmentplot）橫坐標(biāo)：按差異表達(dá)差異排序的基因序列。數(shù)值越?。ㄆ蜃蠖耍┑幕?*在shICAM-1組中有越高倍數(shù)的差異表達(dá)，數(shù)值越?。ㄆ蛴叶耍┑幕蛟趯φ战M中有越高倍數(shù)的差異表達(dá)?？v坐標(biāo)：上方的縱坐標(biāo)為富集打分ES，ES是一個動態(tài)的值，沿著基因序列，找到條目中的基因則增加評分，否則減少評分。通常用偏離0**遠(yuǎn)的值作...

GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介導(dǎo)DNA轉(zhuǎn)錄，從而影響mRNA的表達(dá)過程。通俗意義上來說，基因互作關(guān)系指基于序列預(yù)測的靶基因?qū)?。miRNA通過與靶mRNA的結(jié)合，或促使mRNA降解，或阻礙其翻譯，從而***目的基因的表達(dá)。競爭性內(nèi)源RNA網(wǎng)絡(luò)是靶基因預(yù)測的研究深入，簡稱ceRNA網(wǎng)絡(luò)。通過進(jìn)行ceRNA網(wǎng)絡(luò)的分析，我們能從一個更為宏觀的角度來解釋轉(zhuǎn)錄體如何構(gòu)建基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步挖掘基因在其中的調(diào)控機(jī)制?；驹恚簃iRNA主要通過與靶基因的非翻譯區(qū)（UTR）結(jié)合而發(fā)揮其作用，對miRNA和mRNA...

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的突變點**簡單且有效的方式。許多致*基因具有比任何其他基因座更頻繁突變的優(yōu)先位點。這些位點被認(rèn)為是突變熱點，棒棒糖圖可以用于顯示突變熱點以及其他突變位點。并可以對比不同**/亞型的突變位點。 基本原理 將蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)根據(jù)氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標(biāo)注不同結(jié)構(gòu)域，在基因突變導(dǎo)致氨基酸改變的位置標(biāo)注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標(biāo)注位點的突變頻數(shù)以及突變位點。 數(shù)據(jù)要求 基因突變或者蛋白質(zhì)突變數(shù)據(jù) 下游分析 1、突變位點靶向藥物分析 2、驅(qū)動基因突變分析 糖尿病藥物基因組學(xué)分析找到新的作用靶點。云南數(shù)據(jù)庫建設(shè)數(shù)據(jù)科...

cox風(fēng)險比例回歸模型：產(chǎn)品詳情產(chǎn)品評論(0)比例風(fēng)險回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統(tǒng)計學(xué)家。模型可以用來描述了不隨時間變化的多個特征對于在某一時刻死亡率的影響。它是生存分析中的一個重要的模型。應(yīng)用場景cox比例風(fēng)險回歸模型，由英國統(tǒng)計學(xué)家主要用于**和其他慢性疾病的預(yù)后分析，也可用于隊列研究的病因探索單因素cox分析主要探索單個基因的**預(yù)后影響cox分析可用于轉(zhuǎn)錄組，甲基化，miRNA,LncRNA,可變剪切等等基本原理：在這里，是一個與時間有關(guān)的基準(zhǔn)危險率，其選擇具有充分的靈活度，一種可能的選擇是采用概率論中的Weibull分布。是模型的參數(shù)。由于只要給定數(shù)據(jù)，就能夠...

STEM基因表達(dá)趨勢分析基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)是一個連續(xù)且復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)。當(dāng)生物體按照一定順序發(fā)生變化或者受到外界環(huán)境刺激（如受到不同濃度的化學(xué)藥物誘導(dǎo)）時，基因表達(dá)變化也會呈現(xiàn)趨勢特征。趨勢分析就是發(fā)現(xiàn)基因表達(dá)的趨勢特征，將相同變化特征的基因集中在一種變化趨勢中，從而找到實驗變化過程中相當(dāng)有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短時間序列表達(dá)挖掘器。該軟件主要用于分析短時間實驗數(shù)據(jù)，也可用于多組小樣本數(shù)據(jù)。推薦3至8組數(shù)據(jù)。一般可應(yīng)用的研究方向有：多個時間點的時間序列數(shù)據(jù)，例如多個發(fā)育時期、處理后多個時間點取樣?；驹鞸TEM...

GeneBodyProfile（對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq數(shù)據(jù)）：GeneBodyProfile表觀遺傳修飾和對基因表達(dá)、細(xì)胞發(fā)育等過程有著深遠(yuǎn)的影響，但相關(guān)的研究還未完善。通過對比不同的樣品在某一區(qū)域的信號特征，了解不同情況下該基因的表觀遺傳情況，幫助更好的了解其發(fā)***展過程。一般應(yīng)用場景：觀察相關(guān)基因轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）、轉(zhuǎn)錄終止位點（TTS）、genebody以及兩側(cè)信號特征；觀察某一功能區(qū)域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer區(qū)）及其兩側(cè)信號特征。數(shù)據(jù)要求：ChIP-...