生信入门-单细胞分析 A-6：参考名词索引

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一、安装与开发环境

  • RandRstudio. zip：R 和 RStudio 的安装包。R 是编程语言，RStudio 是集成开发环境（IDE），用于进行数据分析和可视化。
  • Rpackage. zip：包含多个 R 软件包。其中一些常用的包用于单细胞 RNA 测序分析，例如 Seurat、Scater 和 SingleCellExperiment。

二、数据集

  • TCGA. zip：癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas）的数据集，提供了广泛的癌症相关数据，包括基因表达、突变和临床数据。
  • Clinical. zip：临床数据文件，包含患者的临床特征信息，如年龄、性别、病程等。
  • MicroRNA. zip：微小 RNA（microRNA）数据，用于研究基因调控网络。
  • GEO. zip：基因表达综合数据库（Gene Expression Omnibus）的数据，包含来自各种生物学实验的高通量基因表达数据集。
  • ICGC：国际癌症基因组联盟数据集，提供癌症相关基因组数据。
  • GTEX：Genotype-Tissue Expression 项目的数据，提供正常人类组织的基因表达信息。

三、数据整合与预处理

  • Merge. zip：整合不同数据源的工具或脚本，确保多种数据类型可以结合使用。
  • three：可能表示三个数据集或三个步骤。

四、差异表达分析

  • DEG. zip：差异表达基因（Differentially Expressed Genes）分析工具，用于识别在不同条件下显著表达差异的基因。
  • GEO_DEG：基于 GEO 数据进行差异表达基因分析。
  • diff：差异基因表达分析。
  • pairDEG. zip：成对比较差异表达基因分析工具，用于两个条件下的基因表达差异分析。
  • pandiff：差异分析工具，可能用于多种组间差异识别。

五、生存分析

  • uniCox. zip：单变量 Cox 回归分析包，用于评估单个变量对生存概率的影响。
  • multiCox：多变量 Cox 回归分析，评估多个变量对生存的联合影响。
  • survival：生存分析工具或 R 包，如 survival，用于分析生存数据。
  • Survivalanalysis. zip：生存分析工具包，用于分析基因表达或其他变量对生存率的影响。
  • cox：Cox 回归分析功能或工具，用于生存分析。

六、功能与通路分析

  • GOKEGG. zip：用于 GO（基因本体）和 KEGG（京都基因和基因组百科全书）通路分析，帮助解释基因功能和生物路径。
  • GSEA. zip：基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis），用于确定预定义基因集在两种生物状态中的显著差异。
  • ssGSEAGSVA. zip：单样品基因集变异分析（ssGSEA 和 GSVA），用于计算单个样本中的通路活性评分。
  • ssGSEA：单样品基因集富集分析，用于计算单样本内的基因集富集。

七、网络与相互作用

  • PPI. zip：蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction）的数据和分析工具，用于绘制和分析蛋白质相互作用网络。
  • WGCNA：加权基因共表达网络分析，用于识别基因模块和其相关性。

八、机器学习与模型构建

  • LASSO. zip：套索回归（Lasso Regression），用于特征选择和模型构建。
  • RF：随机森林（Random Forest），一种机器学习算法，用于特征选择和分类。
  • SVM：支持向量机（Support Vector Machine），一种用于分类和回归的机器学习算法。

九、聚类与分类

  • ConsensusClusterPlus：共识聚类工具，用于确定样本的最佳聚类数和聚类效果。
  • ROC：接受者工作特性曲线（Receiver Operating Characteristic），用于评估分类模型的性能。

十、可视化工具

  • Veen：维恩图（Venn），用于展示集合间的交集和差异。
  • Nomogram：列线图，用于生存预测模型，提供个体化的预后预测。
  • Heatmap：热图，用于展示基因表达或其他数据的可视化。
  • Boxplot：箱线图，用于展示数据分布和差异。
  • Plot：绘图工具或命令，用于生成各种图表。
  • PCA：主成分分析，用于数据降维和可视化高维数据。

十一、免疫与治疗分析

  • HPA：人类蛋白质图谱（Human Protein Atlas），提供人类蛋白质的表达和分布信息。
  • CIBERSORT：计算方法，用于估计基于 RNA-Seq 数据的细胞组成比例。
  • Immune：免疫数据或分析工具，用于研究免疫细胞浸润和免疫反应。
  • TIDE：肿瘤免疫功能障碍和排斥分析，用于评估免疫治疗的潜在疗效。
  • IPS1，IPS2：可能是免疫原性评分，用于评估肿瘤免疫原性。

十二、突变与表观遗传

  • mutation：突变数据或分析工具，用于研究基因突变及其功能影响。
  • CNV. frequency：拷贝数变异（Copy Number Variation）频率分析。
  • methylation：甲基化数据或分析工具，用于研究基因甲基化状态。

十三、预测工具

  • oncoPredict：用于预测肿瘤治疗反应的工具。
  • pRRophetic：用于预测患者对化疗药物敏感性的工具。
  • estimate：用于估计肿瘤样本中的肿瘤纯度和细胞组成。

十四、其他分析

  • cor：相关性分析。
  • Location：空间定位数据或工具，用于单细胞空间转录组学分析。