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經(jīng)過(guò)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部加班加點(diǎn)，終于零代碼復(fù)現(xiàn)2與大家見(jiàn)面了，零代碼2的分析，更側(cè)重于某一個(gè)特定的功能集，進(jìn)行直接建模，這個(gè)功能集可以從文獻(xiàn)中挖掘，KEGG 的通路，疾病的相關(guān)功能，單細(xì)胞分析等等，該工具盒適用面極廣。

http://www.sxdyc.com/zeroCodeTool

該步驟總共分14個(gè)步驟進(jìn)行

第一步：1.TCGA數(shù)據(jù)整理

該工具主要是用來(lái)整理TCGA的數(shù)據(jù)

整理一下TCGA的臨床數(shù)據(jù)，從http://www.sxdyc.com/tcgaDataSet下載臨床數(shù)據(jù)

第一列為樣本名，第二列為生存時(shí)間，第三列為生存狀態(tài)，前三列順序不能變。

運(yùn)行成功后，即可進(jìn)行下一步

第二步：2、關(guān)鍵基因集表達(dá)

該步主要用來(lái)分析基因集癌組織和癌旁組織表達(dá)情況，這里以箱線(xiàn)圖和熱圖進(jìn)行展示（示例數(shù)據(jù)中提供給大家的TGF-β通路，大家可以換成自己感興趣的功能集進(jìn)行分析）

基因集長(zhǎng)什么樣子呢？只要包含一列就可以了

設(shè)置圖片的顏色，大小，數(shù)據(jù)是否進(jìn)行l(wèi)og轉(zhuǎn)化，即可提交，等待運(yùn)行成功即可

通過(guò)ssGSEA的方法計(jì)算特定功能集的評(píng)分，并通過(guò)秩和檢驗(yàn)比較了癌組織和癌旁組織之間的差異

第三步：3、關(guān)鍵基因集snv突變

該工具主要用來(lái)查看我們關(guān)注的基因集snv的變化

選擇任務(wù)隊(duì)列即可

第四步：4、關(guān)鍵基因集CNV變化

該工具用量查看關(guān)鍵基因集CNV變化情況，并進(jìn)行比較

第五步：5、分子亞型的構(gòu)建

該工具針對(duì)我們關(guān)注的基因集構(gòu)建分子亞型，這里使用ConsensusClusterPlus包進(jìn)行一致性聚類(lèi)，選擇聚類(lèi)方法、度量距離方法、標(biāo)準(zhǔn)化的方法

raw:不做任何處理的表達(dá)值；scale:按照樣本進(jìn)行scale和中心化,center：按照樣本進(jìn)行中心化，不進(jìn)行scale

通過(guò) ConsensusClusterPlus 包對(duì)特征基因的表達(dá)譜進(jìn)行一致性聚類(lèi)，同時(shí)利用(聚類(lèi)的方法)算法和(度量距離的方法)作為度量距離，并進(jìn)行了 500 次 bootstraps，每個(gè) bootstraps 過(guò)程包括80%的訓(xùn)練集患者對(duì)樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析，這里僅輸出2型，3型，4型的結(jié)果

第六步：6、分子亞型臨床特征比較

該工具主要用來(lái)比較分子亞型臨床特征的比較，要注意的是，這里需要選擇亞群聚類(lèi)的個(gè)數(shù)，默認(rèn)是2,3，4選擇一個(gè)，可以參考第五步中的2，3,4三個(gè)亞型KM曲線(xiàn)，保證預(yù)后有意義即P<0.05

第七步：7、分子亞型的突變特征

第八步：8、分子亞型的免疫分析

該工具使用cibersort預(yù)測(cè)22種免疫細(xì)胞豐度，并通過(guò)秩和檢驗(yàn)比較兩個(gè)亞型之間的

第九步：9、亞型的差異分析篩選關(guān)鍵基因集

該工具使用limma針對(duì)亞型進(jìn)行差異比較

第十步：10、差異基因的富集分析

將第九步獲取的差異的基因提取，進(jìn)行GO和KEGG富集分析

第十一步：11、TCGA數(shù)據(jù)集構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型

基于TCGA的數(shù)據(jù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，如果需要上傳一個(gè)基因集，一般為差異分析的差異基因，首先會(huì)通過(guò)單因素cox分析篩選預(yù)后相關(guān)的基因（這里選擇p<0.05），選擇是否進(jìn)行l(wèi)asso,逐步回歸進(jìn)行分析，繪制ROC曲線(xiàn)的時(shí)間段，以及高低風(fēng)險(xiǎn)組的顏色進(jìn)行后續(xù)分析