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 診療軟件開發、算法還原與開發、臨床統計等數據科學工作。廣東臨床統計數據科學售后服務

    術語解讀：PPI：蛋白質-蛋白質相互作用(protein-proteininteraction)PPImoduleI：指蛋白質相互作用模塊，一個模塊指向一個功能數據要求：基因列表應用示例1：（于2018年3月發表在Immunity.，影響因子）T細胞活化過程中產生蛋白質組進行多重定量分析，然后對差異表達蛋白權重聚類，并將聚類蛋白疊加到PPI網絡上以識別功能模塊。D.模塊大小的分布，通過將每個WPC（權重聚類結果）中的蛋白疊加到蛋白-蛋白相互作用(PPI)網絡上識別模塊。每個模塊的蛋白質數量顯示出來。E.各個模塊及其交互的關系圖。圓圈(節點)表示90個模塊，圓圈大小與模塊大小成比例。邊連接共享PPIs的模塊。在(F)和(G)中進一步擴展了裝箱模塊。F.來自WPC3的細胞質和線粒體核糖體的四個互連模塊。顯示了蛋白質的名稱和每個模塊的代表性功能術語。G.來自WPC3的蛋白酶體，OXPHOS和線粒體復合物IV途徑的模塊。 重慶文章成稿指導數據科學服務利用甲基化數據分析樣本的拷貝數變異。

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。

    ROC機器學習受試者工作特征曲線（receiveroperatingcharacteristiccurve，簡稱ROC曲線），又稱為感受性曲線（sensitivitycurve），是用來驗證一個分類器（二分）模型的性能的。一般應用于直觀展示敏感性和特異性連續變量的綜合指標，如比較多個biomarker或臨床參數的診斷表現、比較多個算法的分類效果。基本原理ROC曲線工作原理是，向模型中輸入已知正負類的一組數據，對比模型對該組數據的預測，衡量這個模型的性能。術語解讀:1、TP（TruePositive,真正,TP）被模型預測為正的正樣本（原來為正預測為正）2、TN（TrueNegative,真負,TN）被模型預測為負的負樣本（原來為負預測為負）3、FP（FalsePositive,假正,FP）被模型預測為正的負樣本（原來為負預測為正）4、FN（FalseNegative,假負,FN）被模型預測為負的正樣本（原來為正預測為負）5、真正類率(TruePostiveRate)TPR:TP/(TP+FN),**分類器預測的正類中實際正實例占所有正實例的比例。Sensitivity6、假正類率(FalsePostiveRate)FPR:FP/(FP+TN)，**分類器預測的負類中預測為正實例(實際為負實例)占所有負實例的比例。1-Specificity7、真負類率(TrueNegativeRate)TNR:TN/(FP+TN)。 糖尿病藥物基因組學分析找到新的作用靶點。

Bubbles可以同時展示pvalue和表達量。例如展示motif的pvalue和motif對應的轉錄因子的表達量，方便快速看出轉錄因子富集且高表達所在的group，預示著該分組對細胞狀態的改變（例如細胞分化、轉移、應激）起關鍵調控作用；例如做基因功能富集分析時，展示富集的通路qvalue和基因數量或geneRatio。

基本原理：

Bubbles的實質是分組數據下基因表達量或通路內基因數量的可視化，同時可以展示pvalue。

數據要求：

表達矩陣，分組 早期肝疾病的預后基因panel研究。天津算法還原與開發數據科學專業服務

目前能夠對接超過50家實驗室。廣東臨床統計數據科學售后服務

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