PCA主成分分析測序技術的發展使得現在能夠從宏觀角度分析基因表達，但是也在一定程度上增加了數據分析難度。許多基因之間可能存在相關性，如果分別對每個基因進行分析，分析往往是孤立的，盲目減少指標會損失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一種使用*****的數據降維算法。一般可應用的研究方向有：一組基因在多個分組中的差異情況，多個基因在該樣本中的差異情況?；驹鞵CA的主要思想是將n維特征映射到k維上，這k維是全新的正交特征也被稱為主成分，是在原有n維特征的基礎上重新構造出來的k維特征。PCA的工作就是從原始的空間中順序地找一組相互正交的坐標軸，新的坐標軸的選擇與數據本身是密切相關的。其中，**個新坐標軸選擇是原始數據中方差**的方向，第二個新坐標軸選取是與**個坐標軸正交的平面中使得方差**的，第三個軸是與第1，2個軸正交的平面中方差**的。依次類推，可以得到n個這樣的坐標軸。通過這種方式獲得的新的坐標軸，我們發現，大部分方差都包含在前面k個坐標軸中，后面的坐標軸所含的方差幾乎為0。于是，我們可以忽略余下的坐標軸，只保留前面k個含有絕大部分方差的坐標軸。事實上。 云生物數據分析需要多久？廣東成果發表指導數據科學歡迎咨詢

數據要求：RNA-seq和ChIP-seq等數據。應用示例：文獻1：Genomic landscape and evolution of metastatic chromophobe renal cell carcinoma.（于2017年6月發表在JCI Insight.，影響因子6.041）。本文對轉移性腎嫌色細胞*進行了系統的基因組研究，文中繪制基因流覽圖對整個基因組數據進行了可視化。轉移性腎嫌色細胞*的基因組景觀和演化。 云南組學實驗數據科學方案文稿投稿2個月online 發表。

    CNV(拷貝數變異分析)：CNV（copy-numbervariant）是指拷貝數目變異，也稱拷貝數目多態性（copy-numberpolymorphism，CNP），是一個大小介于1kb至3MB的DN**段的變異，在人類及動植物基因組中***分布，主要表現為亞顯微水平的缺失或重復。CNV是近年來基因組學的研究熱點，是許多人類疾病（如**、遺傳性疾病、心血管疾病等）發***展的重要分子機制之一。CNV的分析多見于易于發生染色體結構變異的**研究中，也可用于復雜的神經精神疾病的病因學研究，如智力障礙、帕金森病和孤獨癥等，也可用于其他疾病的易感性分析，如銀屑病、克羅恩病和一些自身免疫系統疾病。CNV研究既可用于單個的病例分析，找到遺傳高度異質性的個體致病的遺傳學基礎，如智力低下的病因診斷；也可用于大量的病例一對照分析，患病群體的常見CNV變異研究，還可用于**家系的研究，如疾病相關新發CNV的研究?；驹砟壳爸髁鞯腃NV檢驗方法有RNA-seq和SNPArray，已有研究表明使用轉錄組數據分析到的CNV情況和。CNV分析的**步為篩選somaticCNVs。對正常人來說，基因組應該是二倍體的，所以凡是測到非2倍體的地方都是CNV。但是CNV本身就是人群遺傳物質多樣性的體現，所以對**樣本來說。

    cancersubtype**亞型分析：**的傳統分型被***使用，但是有些分類與生存預后并沒有明顯的關系，因此需要研究人員開發有效的分類器對疾病進行針對性指導***。通過對分子譜與臨床信息的綜合性研究，重新定義**亞型，并對新定**分型進行分析，明確各亞型的發病機制和預后情況的差異?；驹恚菏褂肧NFCC+與HC和NMF算法進行分子分型，然后進行分型之間的比較。CancerSubtypes包含以下5種計算方法對基因組數據進行**分子分型鑒定：術語解讀：SNFCC+：相似網絡融合加一致聚類(Similaritynetworkfusionplusconsensusclustering)HC：層次聚類(Hierarchicalclustering)NMF：非負矩陣分解(Non-negativematrixfactorization)DEG：差異表達基因數據要求：芯片數據。 云生物深度理解科研需求、強大分析處理能力。

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。 微生物多樣性分析桌面軟件。廣東生物/藥物信息學分析數據科學服務

數據庫建設、公共數據庫挖掘。廣東成果發表指導數據科學歡迎咨詢

sankey

?；鶊D（sankey）是一種數據流圖，每條邊**一條數據流，寬度**數據流的大小。一套數據集可能有多重屬性，每層屬性之間有交叉，就可以用這種圖來展示。一般應用場景：分組與基因為多對多關系，展示高頻突變基因所處的分組；miRNA和靶基因的關系；人群按性別、年齡、家族史等特征分組，展示不同分組得**的規律。

數據要求：

多個分組及其關系，包括且不限于基因表達、突變。

下游分析：

1.   補充展示部分的已有相關研究

2.   解釋展示部分對研究課題的意義 廣東成果發表指導數據科學歡迎咨詢