Protein 数据分析

项目一:聚类分析
该项目对客户的原始数据进行预处理,再对其进行数据分布情况,样本与蛋白峰双向聚类进行操作,对原始数据有一个全局性的认识。
项目二:样本的主成分分析(PCA)
PCA分析是一种降维技术,可以将多维(即蛋白peak数)的芯片数据投射到低维空间中。相似的样本所在的点将彼此靠近,可以通过PCA分析找到那些“离群”的样本。
项目三、分组差异peak的筛选
根据实验样本的分组情况进行差异峰的筛选,并进行聚类分析,确定差异峰(蛋白)及不同样本之间的互作关系。一般认为在聚类图上距离越近的样本或差异峰之间的关系越密切。
项目四: 疾病预测模型的构建
利用决策树,神经网络,SVM等机器学习方法来建立了分组诊断的模型,目的在于利用实验数据来筛选出一批靶标peak,并以此构建模型,以进行早期诊断、疾病预测和预后分析。
项目五:peak2gene分析
对于上述分析中得到的差异峰,研究者往往不知道其对应的蛋白质的特性。针对这一问题,我们根据相关文献及实验原理,设计了一套算法和软件(取名peak2gene,已申请专利),可以根据研究者所提供的差异峰及相关信息,来对该peak所对应的蛋白质进行鉴定和筛选,以便研究者 进行深入研究。

 


 
 
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