PCA主成分分析测序技术的发展使得现在能够从宏观角度分析基因表达，但是也在一定程度上增加了数据分析难度。许多基因之间可能存在相关性，如果分别对每个基因进行分析，分析往往是孤立的，盲目减少指标会损失很多有用的信息。PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用*****的数据降维算法。一般可应用的研究方向有：一组基因在多个分组中的差异情况，多个基因在该样本中的差异情况。基本原理PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，新的坐标轴的选择与数据本身是密切相关的。其中，**个新坐标轴选择是原始数据中方差**的方向，第二个新坐标轴选取是与**个坐标轴正交的平面中使得方差**的，第三个轴是与第1，2个轴正交的平面中方差**的。依次类推，可以得到n个这样的坐标轴。通过这种方式获得的新的坐标轴，我们发现，大部分方差都包含在前面k个坐标轴中，后面的坐标轴所含的方差几乎为0。于是，我们可以忽略余下的坐标轴，只保留前面k个含有绝大部分方差的坐标轴。事实上。 参考国内外数据资源，根据需求制定构建方案。辽宁组学实验数据科学欢迎咨询

    GSVA（基因集变异分析，反映了样本和感兴趣的通路之间的联系）：GSVA全名Genesetvariationanalysis（基因集变异分析），是一种非参数，无监督的算法。与GSEA不同，GSVA不需要预先对样本进行分组，可以计算每个样本中特定基因集的富集分数。换而言之，GSVA转化了基因表达数据，从单个基因作为特征的表达矩阵，转化为特定基因集作为特征的表达矩阵。GSVA对基因富集结果进行了量化，可以更方便地进行后续统计分析。如果用limma包做差异表达分析可以寻找样本间差异表达的基因，同样地，使用limma包对GSVA的结果（依然是一个矩阵）做同样的分析，则可以寻找样本间有***差异的基因集。这些“差异表达”的基因集，相对于基因而言，更加具有生物学意义，更具有可解释性，可以进一步用于**subtype的分型等等与生物学意义结合密切的探究。 辽宁组学实验数据科学欢迎咨询承担各类项目超过400余项。

    不同分组的全基因组拷贝数变化的比较：**初目的：不同分组的拷贝数变异在染色体水平和染色体臂水平的展示和比较。应用：不同分组的全基因组拷贝数变化的比较，展示genome-wideDNAcopy-numberprofiles。不同染色体臂的变异与临床表型息息相关。输入数据格式：一个表征每个样本的染色体变异（gain,balance,loss）的数值矩阵和样本分组信息。或者拷贝数的原始结果，可处理成所需矩阵。参考文献:(2):：本文计算出病人的拷贝数变异情况后，按照之前病人的分组比较了不同分组的染色体变异的异同，找到特定的染色体变异模式。确定了各组的特征，如lmonosomy2inPFB2,monosomy8inPFB3,monosomy3inPFB1,andgainof1qinPFB1.。

    RoastROAST是一种差异表达分析方法，有助于提高统计能力、组织和解释结果以及在不同实验中的关联表达模式，一般适用于microarray、RNA-seq的表达矩阵，用limma给全部基因做差异表达分析，不需要筛差异表达基因。基本原理：ROAST是一种假设驱动的测试，对结果基因集做富集分析，富集分析考虑基因集中基因的方向性(上调或下调)和强度(log2倍变化)，判断上/下调基因是否***富于集目标基因集；ROAST使用rotation,一种MonteCarlotechnology的多元回归方法，适用于样本数量较少的情况；roast检验一个geneset，对于复杂矩阵，使用mroast做multipleroasttests。富集分析结果用barcodeplot展示，使上/下调基因在目标基因集中的分布可视化。数据要求：表达矩阵。 协助构建各类科研、临床数据库。

    GSEA全名为GeneSetEnrichmentAnalysis（基因集富集分析）。用以分析特定基因集（如关注的GO条目或KEGGPathway）在两个生物学状态（如**与对照，高龄与低龄）中是否存在差异。能够研究基因变化的生物学意义。SubtypeGSEA是在GSEA的基础上对不同亚型样本中重要通路的富集情况进行组间比较，能直观比较不同亚型中相同通路富集情况。基本原理GSEA主要分为基因集进行排序、计算富集分数（EnrichmentScore，ES）、估计富集分数的***性水平并进行多重假设检验三个步骤。**步对输入的所有基因集L进行排序，通常来说初始输入的基因数据为表达矩阵，排序的过程相当于特定两组中（case-control、upper-lower等等）基因差异表达分析的过程。根据所有基因在两组样本的差异度量不同（共有六种差异度量，默认是signal2noise，GSEA官网有提供公式，也可以选择较为普遍的foldchange)，对基因进行排序，并且Z-score标准化。第二步是GSEA的**步骤，通过分析预先定义基因集S在**步获得的基因序列上的分布计算富集指数EnrichmentScore，并绘制分布趋势图Enrichmentplot。每个基因在基因集S的EnrichmentScore取决于这个基因是否属于基因集S及其差异度量（如foldchange）。 长期与交大、复旦、中科院、南大、药科大等实验室合作。辽宁组学实验数据科学欢迎咨询

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    GSEA数据要求1、通常为表达谱芯片或测序数据（已经过预处理），也可以是其他形式可排序的基因数据。2、具有已知生物学意义（GO、Pathway、**特征基因集等）的基因集。下游分析：得到GSEA结果之后的分析有：1.基因注释：1、绘制基因集富集趋势图（Enrichmentplot）横坐标：按差异表达差异排序的基因序列。数值越小（偏向左端）的基因**在shICAM-1组中有越高倍数的差异表达，数值越小（偏向右端）的基因在对照组中有越高倍数的差异表达。纵坐标：上方的纵坐标为富集打分ES，ES是一个动态的值，沿着基因序列，找到条目中的基因则增加评分，否则减少评分。通常用偏离0**远的值作为**终富集打分。下方的纵坐标**基因表达与表型的关联，***值越大**关联越强，数值大于0**正相关，小于0则**负相关。 辽宁组学实验数据科学欢迎咨询