ssGSEA（single sample GSEA）主要针对单样本无法做GSEA而提出的一种实现方法，原理上与GSEA是类似的。ssGSEA根据表达谱文件计算每个基因的rank值，再进行后续的统计分析。通过这个方法，我们可以得到每个样本的免疫细胞或者免疫功能，免疫通路的活性，然后根据免疫活性进行分组。

ssGSEA量化免疫细胞浸润**的一个优点就是自己可以定制量化免疫浸润细胞种类。目前公认并且用的**多的免疫细胞marker就是2013年发表在Immunity上的SpatiotemporalDynamicsof IntratumoralImmuneCellsReveal the Immune Landscape in Human Cancer 所提供的免疫细胞marker genes（Table S1），能提取到24种免疫细胞信息。 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共同合作

    GeneBodyProfile（对比不同的样品在某一区域的信号特征，不**于ChIP-seq、DNase-seq、ATAC-seq数据）：GeneBodyProfile表观遗传修饰和对基因表达、细胞发育等过程有着深远的影响，但相关的研究还未完善。通过对比不同的样品在某一区域的信号特征，了解不同情况下该基因的表观遗传情况，帮助更好的了解其发***展过程。一般应用场景：观察相关基因转录起始位点（TSS）、转录终止位点（TTS）、genebody以及两侧信号特征；观察某一功能区域（CpGi、TSS、TTS、peaksummits或enhancer区）及其两侧信号特征。数据要求：ChIP-seq、DNase-seq或ATAC-seq数据。下游分析：基于展示的基因或功能情况1.补充展示部分的已有相关研究2.解释展示部分对研究课题的意义。 重庆算法还原与开发数据科学方案基因富集分析是在一组基因中找到具有一定基因功能特征和生物过程的基因集的分析方法。

sankey

桑基图（sankey）是一种数据流图，每条边**一条数据流，宽度**数据流的大小。一套数据集可能有多重属性，每层属性之间有交叉，就可以用这种图来展示。一般应用场景：分组与基因为多对多关系，展示高频突变基因所处的分组；miRNA和靶基因的关系；人群按性别、年龄、家族史等特征分组，展示不同分组得**的规律。

数据要求：

多个分组及其关系，包括且不限于基因表达、突变。

下游分析：

1.   补充展示部分的已有相关研究

2.   解释展示部分对研究课题的意义

术语解读：

TME: Tumormicroenvironment

TMEscore: TMEsignature score（使用PCA算法计算得到，高意味着对病毒和干扰素免疫***和应答敏感。）  

PCA:Principal component analysis

CIBERSORT:Cell type identification by estimating relative subset of known RNA transcripts

CYT:Cytolytic activity

EMT:Epithelial-mesenchymal-transition

CR: Completeresponse

PR: Partialresponse  

PD:Progressive disease

TMB: Tumormutational burden

数据要求：

各细胞之间的相关关系、pvalue、聚类/分类结果、跟预后的关系表。 蛋白组代谢组个性化分析。

Bubbles可以同时展示pvalue和表达量。例如展示motif的pvalue和motif对应的转录因子的表达量，方便快速看出转录因子富集且高表达所在的group，预示着该分组对细胞状态的改变（例如细胞分化、转移、应激）起关键调控作用；例如做基因功能富集分析时，展示富集的通路qvalue和基因数量或geneRatio。

基本原理：

Bubbles的实质是分组数据下基因表达量或通路内基因数量的可视化，同时可以展示pvalue。

数据要求：

表达矩阵，分组 与复旦大学问附属医院合作，开发人血液外泌体中RNA的数据库。上海诊疗软件开发数据科学欢迎咨询

生存曲线分隔，在展示基因表达水平对生存期的影响时找到分组。辽宁组学实验数据科学共同合作

    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.。 辽宁组学实验数据科学共同合作