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據去驗證模型(Validation)，通常效果很差。一般來說，變量數大于數據點數量很多，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回歸復雜度調整的程度由參數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λ之外，還有另一個參數α來控制應對高相關性(highlycorrelated)數據時模型的性狀。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確的估計。 診療軟件開發、算法還原與開發、臨床統計等數據科學工作。臨床統計數據科學服務

    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。 遼寧組學數據處理數據科學歡迎咨詢胰腺疾病預后相關長鏈非編碼RNA。

    蛋白質主要由碳、氫、氧、氮等化學元素組成，是一類重要的生物大分子。蛋白質的功能由蛋白質的三維結構決定。蛋白質三維結構繪圖，可以直觀地展示蛋白質三維功能結構，廣泛應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域。基本原理蛋白質三維結構繪圖主要分為蛋白質三維結構預測以及對結構進行可視化兩步。蛋白質三維結構預測是基于蛋白質中氨基酸序列預測蛋白質折疊結構的步驟，**常用的預測方法為同源建模，同源建模的原理是序列相似的蛋白質具有相似的蛋白質結構，要推測一個未知結構蛋白的三維結構，只需要找到與之序列高度相似的已知結構模板。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。獲得蛋白質三維結構預測的pbd文件后還需要通過分子三維結構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。數據要求目標蛋白的氨基酸序列或者編碼蛋白的基因序列，突變數據等。下游分析突變位點靶向藥物分析等。

    下游分析針對LASSO獲得的基因模型（或稱基因Panel）的驗證：1.計算風險指數RiskScore2.繪制ROC曲線、DCA曲線、列線圖進行驗證3.繪制生KM存曲線對基因模型中的基因進行解釋和分析：1.基因注釋2.靶向藥物分析應用示例：文獻1：PrognosticandpredictivevalueofamicroRNAsignatureinstageIIcoloncancer:amicroRNAexpressionanalysis.于2013年12月發表在LancetOncol.，影響因子。一個miRNA特征集在stageII結腸*的預后預測作用分析文章對stageII結腸*組織和*旁正常組織的miRNA芯片數據進行了差異表達分析，并通過LASSOCox回歸對獲得的差異表達miRNA進行篩選，獲得了6個miRNA的可以預測預后情況的miRNA特征集。文獻2：PrognosticValueofaBCSC-associatedMicroRNASignatureinHormoneReceptor-PositiveHER2-NegativeBreastCancer（于2016年9月發表在EBioMedicine.上，影響因子）文章將符合條件的患者劃分為訓練集和測試集，首先分析獲得了**干細胞相關的miRNA，接著通過LASSO對**干細胞相關的miRNA進行篩選，構建了10個miRNA的預后預測模型，并計算風險指數繪制了生存曲線和ROC曲線。 采用機器學習算法對疾病的干性指數進行分型分類研究。

棒棒糖圖是直觀顯示蛋白質結構上的突變點**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先位點。這些位點被認為是突變熱點，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

將蛋白質結構根據氨基酸順序繪制為長條形，以不同色塊標注不同結構域，在基因突變導致氨基酸改變的位置標注棒棒糖，并在棒棒糖圓球標注位點的突變頻數以及突變位點。

數據要求

基因突變或者蛋白質突變數據

下游分析

1、突變位點靶向藥物分析

2、驅動基因突變分析 多鏈條批量處理、快速獲得研究靶點。北京公共數據庫挖掘數據科學歡迎咨詢

結合WGCNA的ceRNA分析。臨床統計數據科學服務

    Adonis（置換多元方差分析，分析不同分組或環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，并使用置換檢驗進行***性統計。基本原理：置換多元方差分析（PERMANOVA，Adonis）是一種基于F統計的方差分析，依據距離矩陣對總方差進行分解的非參數多元方差分析方法。基本步驟是基于OTU豐度表，計算樣本間樣本間Bray-curtis距離，然后adonis分析生成結果，繪圖展示。術語解讀：OTU：operationaltaxonomicunits，分類單元Df：自由度，其值=所比較的分組數量-1；SumsOfSqs：即Sumsofsquares，總方差，又稱離差平方和；MeanSqs：即Meansquares，均方（差）；FModel：F檢驗值；R2：即Variation(R2)，方差貢獻，表示不同分組對樣品差異的解釋度，即分組方差與總方差的比值，R2越大表示分組對差異的解釋度越高；Pr(>F)：***性p值，小于***。數據要求：OTU豐度表或者樣本距離矩陣。 臨床統計數據科學服務