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-transition

CR: Completeresponse

PR: Partialresponse  

PD:Progressive disease

TMB: Tumormutational burden

數(shù)據(jù)要求：

各細胞之間的相關(guān)關(guān)系、pvalue、聚類/分類結(jié)果、跟預(yù)后的關(guān)系表。 在分子生物、細胞生物、實驗動物、病理、臨床樣本方面已與長三角100余家企業(yè)形成良好合作關(guān)系。北京診療軟件開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

    survivalCurve生存分析生存分析（survivalCurve）旨在更好地分析對不同因素對患者預(yù)后的影響，從而找到影響患者疾病的關(guān)鍵因素。生存曲線（Kaplan-Meier曲線）是生存分析的基本步驟，展示分類樣本的生存曲線，從而揭示不同因素對疾病預(yù)后的影響。一般可應(yīng)用的研究方向有：患者的生存期跟基因變異的關(guān)系、藥物處理導(dǎo)致模式動物生存期變化?；驹鞬aplan-Meier法，直接用概率乘法定理估計生存率，故稱乘積極限法（product-limitmethod），是一種非參數(shù)法。相比其他方法，KM曲線能更好的處理刪失數(shù)據(jù)。先將樣本生存時間從小到大排列。若遇到非刪失值和刪失值相同時，非截刪失****。在生存時間后列出與時間相應(yīng)的死亡人數(shù)，期初病例數(shù)（即生存期為某時間時尚存活的病例數(shù)）。然后計算活過每個時間點的生存率。以生存時間為橫坐標，生存率為縱坐標所作的曲線，即為Kaplan-Meier曲線。術(shù)語解釋風(fēng)險比（HazardRatio,HR）：Kaplan-Meier方法中計算的風(fēng)險比HR為兩分組對生存期影響的比例，用來描述該基因高表達對生存期的危險程度。該方法中的假設(shè)檢驗為兩組中樣本的生存期是否存在差異，即該因素是否會導(dǎo)致生存期的改變。刪失（censored）：在生存分析中。 山東組學(xué)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)科學(xué)怎么樣與復(fù)旦大學(xué)問附屬醫(yī)院合作，開發(fā)人血液外泌體中RNA的數(shù)據(jù)庫。

    mutationEvents**已存在的基因突變會影響其他基因的突變，突變分析時確定這些基因突變潛在的相互作用，能更好地了解健康細胞轉(zhuǎn)化為*細胞的過程和機制。DISCOVER，一種針對基因突變的統(tǒng)計檢驗工具，幫助尋找***的基因突變間互斥性和共現(xiàn)性。一般可應(yīng)用的研究場景：探索一組基因是否在**中存在互斥性和共現(xiàn)性；基于基因突變的互斥性和共現(xiàn)性，研究**發(fā)***展的潛在機制?；驹恚篋ISCOVER（DiscreteIndependenceStatisticControllingforObservationswithVaryingEventRates）是一種用于檢測**基因組數(shù)據(jù)的共現(xiàn)性和互斥性的新統(tǒng)計檢驗方法。與Fisher'sexacttest等用于這些任務(wù)的傳統(tǒng)方法不同的是，DISCOVER基于一個空模型，該模型考慮了總體**特異性的變化率，從而決定變化率的同時發(fā)生的頻率是否高于或低于預(yù)期。該方法避免了共現(xiàn)檢測中的虛假關(guān)聯(lián)，提高了檢測互斥性的統(tǒng)計能力。DISCOVER的性能與其他幾個已發(fā)布的互斥性測試相比，在整個***性水平范圍內(nèi)，DISCOVER在控制假陽性率的同時更敏感。

三角坐標統(tǒng)計圖是采用數(shù)字坐標形式來表現(xiàn)三項要素的數(shù)字信息圖像。三角形坐標圖常用百分數(shù)（%）來表示某項要素與整體的結(jié)構(gòu)比例。三條邊分別表示三個不同分量，三個頂點可以看作是三個原點。三角圖可以展示某特定值在一個整體中不同類型的分布。在生物信息中三角圖可以方便地展示3種不同疾病或者3個不同分組之間某個指標的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)要求

多個樣本的三個變量值，或者多個基因在三個不同分組中的數(shù)據(jù)值，可以是突變頻率數(shù)據(jù)、基因表達數(shù)據(jù)、甲基化數(shù)據(jù)等。 檢測服務(wù)及數(shù)據(jù)分析助力取得2020年國自然面上十項、青年基金十八項。

sankey

?；鶊D（sankey）是一種數(shù)據(jù)流圖，每條邊**一條數(shù)據(jù)流，寬度**數(shù)據(jù)流的大小。一套數(shù)據(jù)集可能有多重屬性，每層屬性之間有交叉，就可以用這種圖來展示。一般應(yīng)用場景：分組與基因為多對多關(guān)系，展示高頻突變基因所處的分組；miRNA和靶基因的關(guān)系；人群按性別、年齡、家族史等特征分組，展示不同分組得**的規(guī)律。

數(shù)據(jù)要求：

多個分組及其關(guān)系，包括且不限于基因表達、突變。

下游分析：

1.   補充展示部分的已有相關(guān)研究

2.   解釋展示部分對研究課題的意義 在基因組上同時展示突變位點和motif，為突變影響轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合提供量化和可視化的證據(jù)。天津診療軟件開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)方案

診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計等數(shù)據(jù)科學(xué)工作。北京診療軟件開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢

    蛋白質(zhì)主要由碳、氫、氧、氮等化學(xué)元素組成，是一類重要的生物大分子。蛋白質(zhì)的功能由蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)決定。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖，可以直觀地展示蛋白質(zhì)三維功能結(jié)構(gòu)，廣泛應(yīng)用于單核苷酸突變功能分析、藥物蛋白分子相互作用分析等研究領(lǐng)域?；驹淼鞍踪|(zhì)三維結(jié)構(gòu)繪圖主要分為蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測以及對結(jié)構(gòu)進行可視化兩步。蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測是基于蛋白質(zhì)中氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)折疊結(jié)構(gòu)的步驟，**常用的預(yù)測方法為同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白質(zhì)具有相似的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，要推測一個未知結(jié)構(gòu)蛋白的三維結(jié)構(gòu)，只需要找到與之序列高度相似的已知結(jié)構(gòu)模板。在無法進行同源建模（找不到模型）的情況下，還有折疊識別及從頭建模法，但是計算量大運行緩慢且建模準確度不如同源建模。獲得蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測的pbd文件后還需要通過分子三維結(jié)構(gòu)軟件繪制可視化的三維圖，并分析特殊位點（分子對接或突變位點分析），常用的有pymol和DeepView等。數(shù)據(jù)要求目標蛋白的氨基酸序列或者編碼蛋白的基因序列，突變數(shù)據(jù)等。下游分析突變位點靶向藥物分析等。 北京診療軟件開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)歡迎咨詢