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 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。湖北組學數據處理數據科學專業服務

Inmmune gene

免疫學研究是目前科研領域爭相研究的熱點，**免疫細胞浸潤是其中一種。**免疫細胞浸潤是指免疫細胞從血液中移向**組織發揮作用。我們從**組織中分離出浸潤免疫細胞含量，計算基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選出影響免疫浸潤的候選基因。

基本原理：

從基因矩陣數據中提取免疫細胞含量，生成免疫細胞含量矩陣；

計算目標基因與浸潤免疫細胞含量的相關性，篩選與浸潤免疫細胞含量高度相關的基因。

術語解讀：

相關性系數（pearson,spearman, kendall）反應兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度。相關系數范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關，值越大表示相關性越強。

數據要求：

**數據表達矩陣 北京診療軟件開發數據科學專業服務在分子生物、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。

    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。

    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。 調控區域ChiP-seq信號分布圖。

    pancancer泛**圖譜泛*研究是通過整合不同**類型、不同組織起源的**表達數據，查找**之間的共性或者差異的過程。通常使用**數據信息較為***的TCGA數據，通過分裂小提琴圖展示某個基因在TCGA**和正常組織中的表達差異。分裂小提琴圖(ViolinPlot)結合了箱形圖和密度圖的特征，主要用來顯示數據的分布形狀，它一般應用于對比某一基因在TCGA**組織和正常組織基因表達量TPM值或其它表達量數據。基本原理：小提琴圖(ViolinPlot)使用一組數據中的最小值、**四分位數、中位數、第三四分位數和**值來反映數據分布的中心位置和散布范圍，將多組數據的小提琴圖畫在同一坐標上，可以清晰地顯示各組數據的分布差異。分裂小提琴圖在小提琴圖的基礎上又加入了分組對比項，便于觀察多**類型在某一基因上的表達分布情況，或者某一基因在某一**上，其疾病與正常的對比表達差異情況。 WGCNA其譯為加權基因共表達網絡分析。云南數據庫建設數據科學專業服務

利用甲基化數據分析樣本的拷貝數變異。湖北組學數據處理數據科學專業服務

    **初目的：對手上的**樣本（或病人）進行分型分析，期望找到不同的亞型，并對應不同的臨床特征。可擴展應用到：所有樣本的亞型分析，用于樣本的特征分析。數據可用轉錄組、基因組、甲基化、蛋白質組等。輸入數據格式：一個數值矩陣，行是基因或者其他特征，列是樣本。本分析要求樣本數要多，有利于亞型的分析。參考文獻：(2):：本文利用室管膜瘤病人的甲基化數據，首先進行了tSNE分型，隨后又采用了新的方法spectralclustering進行分類分析，作者比較了兩種分類方法。使用spectralclustering的分類，鑒定了每一種**亞型的特異性表達模式。并且發現spectralclustering的分類和病人的臨床特征有關，從而提出一種新的室管膜瘤亞型，可用于臨床的篩選和檢測。 湖北組學數據處理數據科學專業服務