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(fā)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(jié)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。 微生物多樣性分析桌面軟件。廣東組學實驗數據科學經驗豐富
Lasso術語解讀λ(Lambda)：復雜度調整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數據，把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數據要求：1、表達譜芯片或測序數據（已經過預處理）或突變數據2、包含生存狀態(tài)和生存時間的預后數據或者其它臨床分組數據。 天津算法還原與開發(fā)數據科學活動長期與交大、復旦、中科院、南大、藥科大等實驗室合作。
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(tǒng)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(jiān)督算法無監(jiān)督算法常常被用于數據挖掘，用于在大量無標簽數據中發(fā)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(qū)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。
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(fā)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 調控區(qū)域ChiP-seq信號分布圖。
GSEA數據要求1、通常為表達譜芯片或測序數據（已經過預處理），也可以是其他形式可排序的基因數據。2、具有已知生物學意義（GO、Pathway、**特征基因集等）的基因集。下游分析：得到GSEA結果之后的分析有：1.基因注釋：1、繪制基因集富集趨勢圖（Enrichmentplot）橫坐標：按差異表達差異排序的基因序列。數值越?。ㄆ蜃蠖耍┑幕?*在shICAM-1組中有越高倍數的差異表達，數值越小（偏向右端）的基因在對照組中有越高倍數的差異表達?？v坐標：上方的縱坐標為富集打分ES，ES是一個動態(tài)的值，沿著基因序列，找到條目中的基因則增加評分，否則減少評分。通常用偏離0**遠的值作為**終富集打分。下方的縱坐標**基因表達與表型的關聯，***值越大**關聯越強，數值大于0**正相關，小于0則**負相關。 結合WGCNA的ceRNA分析。天津算法還原與開發(fā)數據科學活動
診療軟件開發(fā)、算法還原與開發(fā)、臨床統(tǒng)計等數據科學工作。廣東組學實驗數據科學經驗豐富
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(yōu)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 廣東組學實驗數據科學經驗豐富