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)，就能夠通過極大似然估計求出模型的參數(shù)，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個半?yún)?shù)模型。對公式進行變形，得到：通過這個公式，我們可以發(fā)現(xiàn)，模型中各危險因素對危險率的影響不隨時間改變，且與時間無關(guān),同時，對數(shù)危險率與各個危險因素呈線性相關(guān)。這就是Cox回歸中的兩個基本假設(shè)。參數(shù)的極大似然估計：術(shù)語解讀：1.輸入變量，由m個影響因素組成：2.生存函數(shù)，輸入為X時，在t時刻仍然存活的概率：3.死亡函數(shù)，輸入為X時，在t時刻已經(jīng)死亡的概率：4死亡密度函數(shù)，輸入為X時。 基因組數(shù)據(jù)全鏈條處理、蛋白組代謝組個性化分析。天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富

    RNAseqChIP根據(jù)RNA-seq表達譜分析得到的結(jié)果，繪制對應(yīng)基因啟動子區(qū)的ChIP-seq信號，觀察轉(zhuǎn)錄因子對基因的調(diào)控影響。一般可應(yīng)用場景：測了RNA-seq和ChIP-seq，結(jié)合轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合情況分析基因表達；只測了RNA-seq，補充相關(guān)ChIP-seq公共數(shù)據(jù)?；驹恚喝旧|(zhì)免疫共沉淀技術(shù)（ChromatinImmunoprecipitation，ChIP）也稱結(jié)合位點分析法，是一種研究蛋白質(zhì)與染色質(zhì)結(jié)合情況的方法。將ChIP與第二代測序技術(shù)相結(jié)合的ChIP-Seq，能夠高效地在全基因組范圍內(nèi)檢測與組蛋白、轉(zhuǎn)錄因子等互作的DNA區(qū)段。轉(zhuǎn)錄組測序RNA-seq，獲取的轉(zhuǎn)錄組基因表達情況，結(jié)合ChIP-seq數(shù)據(jù)，可以從更宏觀的角度分析轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控的對基因表達的影響。數(shù)據(jù)要求：基因列表，ChIP-seq數(shù)據(jù)。 四川成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)售后服務(wù)自有服務(wù)器機房，可隨時調(diào)用各計算平臺算力，且團隊成員有多年科研經(jīng)歷。

三角坐標(biāo)統(tǒng)計圖是采用數(shù)字坐標(biāo)形式來表現(xiàn)三項要素的數(shù)字信息圖像。三角形坐標(biāo)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(biāo)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。

    t-SNE（t分布隨機鄰域嵌入）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)(manifoldlearning)的降維算法，不同于傳統(tǒng)的PCA和MMD等方法，t-SNE在高維用normalizedGaussiankernel對數(shù)據(jù)點對進行相似性建模。相應(yīng)的，在低維用t分布對數(shù)據(jù)點對進行相似性(直觀上的距離)建模，然后用KL距離來拉近高維和低維空間中的距離分布。 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。

    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。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)建基因表達調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，從而進一步挖掘基因在其中的調(diào)控機制?；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、lncRNA、circRNA結(jié)合進行的預(yù)測稱為靶基因預(yù)測。靶基因預(yù)測使用軟件根據(jù)miRNA和靶基因間的結(jié)合的規(guī)律預(yù)測結(jié)合基因?qū)ΑＴ谏矬w內(nèi)，miRNA可以通過與proteincoding特異性結(jié)合，影響相關(guān)基因的表達，從而參與調(diào)控細胞內(nèi)的各項功能。ceRNA具有miRNA結(jié)合位點，能后競爭性地結(jié)合miRNA，***miRNA對靶基因的調(diào)控。例如lncRNA與miRNA競爭性結(jié)合，影響miRNA調(diào)控mRNA的過程，**終導(dǎo)致的mRNA表達失調(diào)。我們使用基于序列預(yù)測的軟件對差異分析得到的miRNA與mRNA，lncRNA，circRNA進行靶點預(yù)測和ceRNA網(wǎng)絡(luò)分析。 可對接各類公共數(shù)據(jù)庫，切入各類接口，并對公共數(shù)據(jù)庫進行大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘。北京成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)口碑推薦

WGCNA其譯為加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析。天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富

    LASSO回歸：更多的變量在擬合時往往可以給出一個看似更好的模型，但是同時也面臨過度擬合的危險。此時如果用全新的數(shù)據(jù)去驗證模型(Validation)，通常效果很差。一般來說，變量數(shù)大于數(shù)據(jù)點數(shù)量很多，或者某一個離散變量有太多獨特值時，都有可能過度擬合。LASSO回歸復(fù)雜度調(diào)整的程度由參數(shù)λ來控制，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，從而**終獲得一個變量較少的模型。LASSO回歸與Ridge回歸同屬于一個被稱為ElasticNet的廣義線性模型家族。這一家族的模型除了相同作用的參數(shù)λ之外，還有另一個參數(shù)α來控制應(yīng)對高相關(guān)性(highlycorrelated)數(shù)據(jù)時模型的性狀。LASSO回歸α=1，Ridge回歸α=0，一般ElasticNet模型0<α<1。LASSO過程中我們通常會進行多次交叉驗證（crossvalidation）擬合（1000次）進而選取模型，從而對模型的性能有一個更準(zhǔn)確的估計。 天津成果發(fā)表指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗豐富