STEM基因表達趨勢分析基因調控網絡是一個連續且復雜的動態系統。當生物體按照一定順序發生變化或者受到外界環境刺激（如受到不同濃度的化學藥物誘導）時，基因表達變化也會呈現趨勢特征。趨勢分析就是發現基因表達的趨勢特征，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有有代表性的基因群。STEM（ShortTime-seriesExpressionMiner），中文名短時間序列表達挖掘器。該軟件主要用于分析短時間實驗數據，也可用于多組小樣本數據。推薦3至8組數據。一般可應用的研究方向有：多個時間點的時間序列數據，例如多個發育時期、處理后多個時間點取樣。基本原理STEM采用了一種新的聚類算法來分析時間序列基因表達趨勢。聚類算法首先選擇一組不同的、有代表性的時間表達模式（temporalexpressionprofiles）作為模型（modelprofiles）。模型是**于數據選擇的，并從理論上保證了所選擇的模型剖面具有代表性。然后，根據每個標準化過后的基因表達模式，分配給模型中相關系數比較高的時間表達模式。由于模型的選擇是**于數據的，因此該算法可以通過排列測試，確定哪些時間表達模式在統計意義上***富集基因。對每一個基因都分配時間表達模式完成后。 糖尿病藥物基因組學分析找到新的作用靶點。云南臨床統計數據科學專業服務

    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化為*細胞的過程和機制。DISCOVER，一種針對基因突變的統計檢驗工具，幫助尋找***的基因突變間互斥性和共現性。一般可應用的研究場景：探索一組基因是否在**中存在互斥性和共現性；基于基因突變的互斥性和共現性，研究**發***展的潛在機制。基本原理：DISCOVER（DiscreteIndependenceStatisticControllingforObservationswithVaryingEventRates）是一種用于檢測**基因組數據的共現性和互斥性的新統計檢驗方法。與Fisher'sexacttest等用于這些任務的傳統方法不同的是，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生的頻率是否高于或低于預期。該方法避免了共現檢測中的虛假關聯，提高了檢測互斥性的統計能力。DISCOVER的性能與其他幾個已發布的互斥性測試相比，在整個***性水平范圍內，DISCOVER在控制假陽性率的同時更敏感。 遼寧診療軟件開發數據科學云生物數據分析需要多久？

    GSVA算法接受的輸入為基因表達矩陣（經過log2標準化的芯片數據或者RNA-seqcount數數據）以及特定基因集。**步，算法會對表達數據進行核密度估計；第二部，基于**步的結果對樣本進行表達水平排序；第三步，對于每一個基因集進行類似K-S檢驗的秩統計量計算；第四步，獲取GSVA富集分數。**終輸出為以每個基因集對應每個樣本的數據矩陣。無監督算法無監督算法常常被用于數據挖掘，用于在大量無標簽數據中發現些什么。它的訓練數據是無標簽的，訓練目標是能對觀察值進行分類或區分等。核密度估計核密度估計（kerneldensityestimation）在概率論中用來估計未知的密度函數，屬于非參數檢驗方法之一。數據要求1、特定感興趣的基因集（如信號通路，GO條目等），列出基因集中基因2、基因表達矩陣，為經過log2標準化的芯片數據或者RNA-seqcount數數據（基因名形式與基因集對應）下游分析1、基因集（如信號通路）的生存分析2、基因集（如信號通路）的差異表達分析3、基因集。

    術語解讀：中位數Q2：二分之一分位數上四分位數Q1：序列由小到大排序后第(n+1)/4所在位置的數值下四分位數Q3：序列由小到大排序后第3（n+1）/4所在位置的數值**值：非異常范圍內的**值，四分位距IQR=Q3-Q1，上限=Q3+最小值：非異常范圍內的最小值，下限=數據要求：某一基因在各**及對應的正常組織的表達數據。應用示例1：（于2014年2月發表于Nature.，影響因子）文章研究了12種主要**類型的突變景觀和意義，它首先使用小提琴圖展示了12種**的突變頻率分布情況，然后查找確定具有***意義的突變基因。應用示例2：（于2017年1月發表在NatCommun.，影響因子）文章研究了Pancancer建模預測體細胞突變對轉錄程序背景的特異性影響。研究人員基于開發的模型預測重要轉錄因子，然后使用預測出的突變轉錄因子的活性情況繪制泛*圖譜。 circos圖通過圓圈和連線展示多個亞組之間的關系，包括且不限于基因、基因片段、亞型。

    STEM基因表達趨勢分析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***富集的時間表達模式之后的分析有：1.時間表達模式中基因的功能富集2.時間表達模式中基因表達與性狀之間的相關性挖掘模塊的關鍵信息：1.找到時間表達模式中的**基因2.利用關系預測該時間表達模式功能文獻1：DynamicEBF1occupancydirectssequentialepigeneticandtranscriptionaleventsinB-cellprogramming（于2018年1月發表在GenesDev.，影響因子）EBF1動態占據在B細胞中對序列表觀遺傳和轉錄過程的影響該文獻采用基因表達趨勢分析，探尋了EBF1誘導前后25kb轉錄起始位點內基因轉錄水平的差異，來尋找EBF1對特定功能基因的影響以及造成影響的時間節點。文獻2：ComprehensivetranscriptionalprofilingofNaCl-stressedArabidopsisrootsrevealsnovelclassesofresponsivegenes（于2016年10月發表在BMCPlantBiol.，影響因子）該文獻采用基因表達趨勢分析，研究了高濃度鹽水作用不同時間下擬南芥根的基因表達差異，來探尋在遇到高濃度鹽水時擬南芥在基因層面上的應對方式。 診療軟件開發、算法還原與開發、臨床統計等數據科學工作。四川成果發表指導數據科學售后服務

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三角坐標統計圖是采用數字坐標形式來表現三項要素的數字信息圖像。三角形坐標圖常用百分數（%）來表示某項要素與整體的結構比例。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性。

數據要求

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據值，可以是突變頻率數據、基因表達數據、甲基化數據等。 云南臨床統計數據科學專業服務