0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

如何使用SBC ToolBox云平台进行时间序列分析?

上海生物芯片 来源:上海生物芯片 2023-09-20 16:52 次阅读

使用SBC ToolBox云平台时间序列分析模块探索基因集在不同时间点的表达趋势,使用c-means算法对基因集进行聚类分群,寻找出表达趋势一致的基因集。SBC ToolBox云平台超快响应,分分钟获取分析结果。

如何使用SBC ToolBox云平台进行时间序列分析?

进入时间序列模

a)登录SBC ToolBox官方网址

进入VIP专区,点击时间序列分析模块即可进入App。

825e2ed2-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

b) 也可以直接登录站点

8278ea56-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

c) 此模块仅提供给VIP用户,已有账户直接登录,没有账户这里可以点击注册申请,申请审核通过后会邮件和短信通知VIP注册用户。

实战

a)数据准备(数据分析思维->充分认识数据):

i.定量数据:无论你的数据是RNA定量数据、蛋白定量数据、代谢定量数据、还是其他类型的多特征集多样本量数据,时间序列分析模块都能完美驾驭。时间序列模块所需的定量数据一般长这个样子;第一列为基因集(特征集),剩余列为样本(观测值)对应基因集的定量数据。

82a382c0-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

ii. 分组数据:无论你的时间点组内数据有重复样本,还是没有这里都需要提供,主要用于重复数据在组内的集中趋势评估,分组数据示例如下图。

82d368a0-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

1.第一列为样本信息,样本信息与定量的样本信息必须一致。

2.第二列为样本对应的分组信息,这里的分组一般是时间点,时间点的顺序决定了展示在时间序列趋势上的排列顺序。

3.示例数据详见应用操作指南:

82e3a760-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

b) 数据准备完成,提交分析:

i. 将定量数据和对应分组上传或者拖拽至App数据上传接口(下图红框),上传完成显示Upload complete,提交分析,看到主页面上的小花花开始转动表示已启动分析。

830a1184-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

ii.眨眼的功夫,时间序列分析结果就展示在你的面前,没办法,SBC ToolBox响应就是这么迅速。

8331f9ec-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

iii.分析结果,默认情况下基因集(特征集)在不同时间点上的表达趋势将会被分成16个Cluster,此处对Cluster数量不满意可以随时进行调整。横坐标表示时间点顺序,纵坐标表示基因集在时间点上的表达强度(这里做过中心化(scale)处理)。

833d097c-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

iv.放大Cluster1观察细节,Cluster1基因集整体表达随时间变化呈现先上升后轻微下降的趋势。图中横坐标展示每个时间点,一条线代表一个基因的在时间点表达趋势,黑色的先表示整体的集中表达趋势。

8351d0be-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

c) 参数调整:

i. 注意事项。

时间序列模块默认会对定量数据进行log2(x+1)变换,你的数据做过标准化预处理,这里可以下拉菜单选择“否”取消log2(x+1)变换处理。

83667bcc-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

ii. Cluster数量太多或者太少,这里可以调整Cluster数量进行设定重新分析。

83801f96-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

这里重新设定总共Cluster为9,重新提交分析,将原来的16个Cluster调整为9个Cluster,结果如上图所示。

iii. 结果展示行列排列不满意,这里同样可以调整。

83a00bd0-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

d) 没有重复数据同样也可以进行时间序列分析,示例如下:

i.定量数据(六个样本)示例:

83bc132a-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

ii.分组数据(将六个样本设置为6组,六个时间点)示例:

83ce9284-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

iii.上传数据提交分析,秒出结果:

83e2d730-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png8415bb32-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

不同基因集在六个时间点上的表达趋势。

结果保存

a)保存图片,默认保存pdf格式:

842d9932-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

b)保存基因集数据,第一列为基因,第二列为基因集对应Cluster,剩余列为基因中心化后的数据,此文件可用于ggplot展示。

844d8bfc-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

教你使用SBC ToolBox

一键完成趋势线图展示美化

a)登录平行坐标图模块

847328e4-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

b)准备数据

i. 将时间序列数据分成两个文件:

1.基因对应时间点表达强度文件,这里只需要删除时间序列结果中的cluster列即可。

847e7f64-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

2.基因集对应Cluster文件,这里只需要保存时间序列结果中基因和基因对应Cluster列即可。

8494a6ae-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

c)上传时间序列分析数据并提交分析,你就可以得到基于ggplot包的可视化结果,基于sci的颜色搭配,让你的数据展示更上一层楼。数据结果嗖的一下就能完成,立等可取。

84a6771c-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

d) 这里可以调整时下热门暗黑主题。

84bac5b4-5790-11ee-939d-92fbcf53809c.png

手里有数据不要慌,使用SBC ToolBox开启你的数据分析之旅,让数据分析so easy。






审核编辑:刘清

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • SBC
    SBC
    +关注

    关注

    0

    文章

    77

    浏览量

    19186
  • RNA
    RNA
    +关注

    关注

    0

    文章

    46

    浏览量

    9711

原文标题:使用SBC ToolBox三分钟搞定时间序列分析

文章出处:【微信号:SBCNECB,微信公众号:上海生物芯片】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    OBD平台的优势与应用

    OBD平台的优势 1. 数据收集与分析 OBD平台能够实时收集车辆的运行数据,包括发动机状态、油耗、行驶速度等,并通过云端
    的头像 发表于 11-29 09:56 201次阅读

    如何使用RNN进行时间序列预测

    时间序列预测在金融、气象、销售预测等领域有着广泛的应用。传统的时间序列分析方法,如ARIMA和指数平滑,虽然在某些情况下表现良好,但在处理非
    的头像 发表于 11-15 09:45 291次阅读

    使用IBIS模型进行时分析

    电子发烧友网站提供《使用IBIS模型进行时分析.pdf》资料免费下载
    发表于 10-21 10:00 0次下载
    使用IBIS模型<b class='flag-5'>进行时</b>序<b class='flag-5'>分析</b>

    【「时间序列与机器学习」阅读体验】时间序列的信息提取

    本章主讲时间序列的信息提取,章节中有许多概念定义和数学公式,并配有Python代码演示,细细品读与理解动手演练,还是很开拓思维视野的。下面以笔记形式进行展开。 时间
    发表于 08-17 21:12

    【《时间序列与机器学习》阅读体验】+ 时间序列的信息提取

    之前对《时间序列与机器学习》一书进行了整体浏览,并且非常轻松愉快的完成了第一章的学习,今天开始学习第二章“时间序列的信息提取”。 先粗略的翻
    发表于 08-14 18:00

    【「时间序列与机器学习」阅读体验】+ 鸟瞰这本书

    清晰,从时间序列分析的基础理论出发,逐步深入到机器学习算法在时间序列预测中的应用,内容全面,循序渐进。每一章都经过精心设计,对理论知识
    发表于 08-12 11:28

    【《时间序列与机器学习》阅读体验】+ 了解时间序列

    收到《时间序列与机器学习》一书,彩色印刷,公式代码清晰,非常精美。感谢作者,感谢电子发烧友提供了一个让我学习时间序列及应用的机会! 前言第一段描述了编写背景: 由此可知,这是一本关于
    发表于 08-11 17:55

    【「时间序列与机器学习」阅读体验】全书概览与时间序列概述

    的,书籍封面如下。下面对全书概览并对第一章时间序列概述进行细度。 一. 全书概览 全书分为8章,每章的简介如下: ●第1章“时间序列概述
    发表于 08-07 23:03

    深度学习中的时间序列分类方法

    的发展,基于深度学习的TSC方法逐渐展现出其强大的自动特征提取和分类能力。本文将从多个角度对深度学习在时间序列分类中的应用进行综述,探讨常用的深度学习模型及其改进方法,并展望未来的研究方向。
    的头像 发表于 07-09 15:54 909次阅读

    名单公布!【书籍评测活动NO.35】如何用「时间序列与机器学习」解锁未来?

    设备的运行状况,生成各种维度的报告。 同时,通过大数据分析和机器学习技术,可以对业务进行预测和预警,从而协助社会和企业进行科学决策、降低成本并创造新的价值。 当今时代,数据无处不在,而时间
    发表于 06-25 15:00

    三菱plc累计运行时间怎么编程

    具有重要意义。本文将详细介绍如何使用三菱PLC编程实现累计运行时间的统计功能。 一、概述 累计运行时间是指设备或系统在一定时间内的总运行时间。在工业生产中,对设备的累计运
    的头像 发表于 06-20 11:31 2299次阅读

    直接飞行时间(dToF) SiPM LiDAR 平台SECO-测距仪-GEVK数据手册

    电子发烧友网站提供《直接飞行时间(dToF) SiPM LiDAR 平台SECO-测距仪-GEVK数据手册.rar》资料免费下载
    发表于 04-26 16:03 1次下载
    直接飞<b class='flag-5'>行时间</b>(dToF) SiPM LiDAR <b class='flag-5'>平台</b>SECO-测距仪-GEVK数据手册

    ZWS平台应用(4)-设备数据上报

    设备、共享单车、智能手表等。这些设备在工作运行时,会产生大量的数据,并传输给物联网平台进行智能化管理分析。那么,设备数据是如何上报到
    的头像 发表于 04-12 08:25 640次阅读
    ZWS<b class='flag-5'>云</b><b class='flag-5'>平台</b>应用(4)-设备数据上报

    时间序列分析的异常检测综述

    时间序列是在不同时点记录一个或多个变量值的数据。例如,每天访问网站的人数、每月城市的 average 温度、每小时的股票价格等。时间序列非常重要,因为它们允许我们
    的头像 发表于 03-11 09:36 622次阅读
    <b class='flag-5'>时间</b><b class='flag-5'>序列</b><b class='flag-5'>分析</b>的异常检测综述

    深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

    2023年是大语言模型和稳定扩散的一年,时间序列领域虽然没有那么大的成就,但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer
    的头像 发表于 02-24 08:26 829次阅读
    深度学习在<b class='flag-5'>时间</b><b class='flag-5'>序列</b>预测的总结和未来方向<b class='flag-5'>分析</b>