術語解讀

數據降維：

降維就是一種對高維度特征數據預處理方法。降維是將高維度的數據保留下**重要的一些特征，去除噪聲和不重要的特征，從而實現提升數據處理速度的目的。在實際的生產和應用中，降維在一定的信息損失范圍內，可以為我們節省大量的時間和成本。降維也成為應用非常***的數據預處理方法。

數據要求：

表達譜芯片或測序數據（已經過預處理）

下游分析

得到PCA分析結果之后的分析有：

1.對組成主要成分的基因進行后續分析，探究該情況下關鍵基因表達情況

2.對組成不同主成分簇的基因進行后續分析，探究該情況下不同基因集的表達情況 云生物提供數據科學服務。湖北數據科學口碑推薦

    Nomogram列線圖（nomogram，諾莫圖）是在平面直角坐標系中，用一簇互不相交的線段表示多個臨床指標或者生物學特征，用以預測一定的臨床結局或者某類事件發生的概率的圖。列線圖使預測模型的結果更具有可讀性，可個性化地計算特定**患者生存率,在臨床實踐中有較大的價值。一般可應用的研究方向有：將回歸的結果進行可視化呈現，對個體樣本給出其發病風險或比例風險；根據多個臨床指標或生物學特征，判斷個體樣本的疾病分類或特征。基本原理：列線圖的理論于1884年提出，**早用于工程學。它能夠將復雜的計算公式以圖形的方式，快速、直觀、精確的展現出來。列線圖通過構建多因素回歸模型（例如Cox回歸、Logistic回歸等），根據模型中各個影響因素對結局變量的影響程度的高低，即回歸系數的大小，給每個影響因素的每個取值水平進行賦分。將各個評分相加得到總評分，通過總評分與結局事件發生概率之間的函數轉換關系，從而計算出該個體結局事件的預測概率。校準曲線（calibrationcurve）為實際發生率和預測發生率的散點圖，常于用于化工行業溶液配制。在這里通過觀察預測值與實際值相差情況，判斷基于回歸模型構建列線圖的有效性。 北京成果發表指導數據科學口碑推薦OmicCircos圖可以對感興趣的多個基因，展示其染色體的位置、拷貝數變異等多個特征。

    Lasso術語解讀λ(Lambda)：復雜度調整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數據，把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數據要求：1、表達譜芯片或測序數據（已經過預處理）或突變數據2、包含生存狀態和生存時間的預后數據或者其它臨床分組數據。

    cox風險比例回歸模型：產品詳情產品評論(0)比例風險回歸模型，又稱Cox回歸模型，是由英國統計學家。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。應用場景cox比例風險回歸模型，由英國統計學家主要用于**和其他慢性疾病的預后分析，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**預后影響cox分析可用于轉錄組，甲基化，miRNA,LncRNA,可變剪切等等基本原理：在這里，是一個與時間有關的基準危險率，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。由于只要給定數據，就能夠通過極大似然估計求出模型的參數，而的選擇具有很大的靈活性，所以我們稱之為一個半參數模型。對公式進行變形，得到：通過這個公式，我們可以發現，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,同時，對數危險率與各個危險因素呈線性相關。這就是Cox回歸中的兩個基本假設。參數的極大似然估計：術語解讀：1.輸入變量，由m個影響因素組成：2.生存函數，輸入為X時，在t時刻仍然存活的概率：3.死亡函數，輸入為X時，在t時刻已經死亡的概率：4死亡密度函數，輸入為X時。 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余家企業形成良好合作關系。

    單細胞測序數據挖掘：GEO目前收錄的單細胞研究樣本已經超過2萬例，單細胞測序幾乎成為生物醫學領域CNS***文章的標配。實驗費用高昂，阻斷了CNS夢，既然其他數據可以挖，單細胞測序數據照樣可以挖。已知公共數據庫中單細胞測序數據涉及各種疾病類型，包括**、免疫細胞、炎癥類甚至神經、肌肉、骨骼等，樣本豐富、數據龐大，你不挖就是失去了一座金山。我們提供各種設計單細胞測序、各種測序、芯片、多組學的公共數據庫挖掘、培訓、模型構建、臨床統計、算法還原服務；你能想到，我能做到；你提供參考文獻、思路和目的，我們提供結果；如果沒有思路，我們提供付費科研設計服務。示例如下：利用公共數據庫的1539個單細胞樣本，構建自己的生物學故事。 做數據分析就找云生物。天津成果發表指導數據科學活動

可對接各類公共數據庫，切入各類接口，并對公共數據庫進行大規模數據挖掘。湖北數據科學口碑推薦

    GeneInteraction基因互作：基因相互作用指miRNA、lncRNA、circRNA或其它RNA介導DNA轉錄，從而影響mRNA的表達過程。通俗意義上來說，基因互作關系指基于序列預測的靶基因對。miRNA通過與靶mRNA的結合，或促使mRNA降解，或阻礙其翻譯，從而***目的基因的表達。競爭性內源RNA網絡是靶基因預測的研究深入，簡稱ceRNA網絡。通過進行ceRNA網絡的分析，我們能從一個更為宏觀的角度來解釋轉錄體如何構建基因表達調控網絡，從而進一步挖掘基因在其中的調控機制。基本原理：miRNA主要通過與靶基因的非翻譯區（UTR）結合而發揮其作用，對miRNA和mRNA、lncRNA、circRNA結合進行的預測稱為靶基因預測。靶基因預測使用軟件根據miRNA和靶基因間的結合的規律預測結合基因對。在生物體內，miRNA可以通過與proteincoding特異性結合，影響相關基因的表達，從而參與調控細胞內的各項功能。ceRNA具有miRNA結合位點，能后競爭性地結合miRNA，***miRNA對靶基因的調控。例如lncRNA與miRNA競爭性結合，影響miRNA調控mRNA的過程，**終導致的mRNA表達失調。我們使用基于序列預測的軟件對差異分析得到的miRNA與mRNA，lncRNA，circRNA進行靶點預測和ceRNA網絡分析。 湖北數據科學口碑推薦