使用SBC ToolBox云平臺時間序列分析模塊探索基因集在不同時間點的表達趨勢，使用c-means算法對基因集進行聚類分群，尋找出表達趨勢一致的基因集。SBC ToolBox云平臺超快響應，分分鐘獲取分析結果。

 

如何使用SBC ToolBox云平臺進行時間序列分析？

 

 

進入時間序列模

 

a) 登錄SBC ToolBox官方網址：

https://www4.shbiochip.com/SBCToolBox/

 

進入VIP專區(qū)，點擊時間序列分析模塊即可進入App。

 

b) 也可以直接登錄站點：

https://www4.shbiochip.com/V2023/svip/TSA/

 

c) 此模塊僅提供給VIP用戶，已有賬戶直接登錄，沒有賬戶這里可以點擊注冊申請，申請審核通過后會郵件和短信通知VIP注冊用戶。

 

 

實戰(zhàn)

 

a) 數據準備（數據分析思維->充分認識數據）：

i.定量數據：無論你的數據是RNA定量數據、蛋白定量數據、代謝定量數據、還是其他類型的多特征集多樣本量數據，時間序列分析模塊都能完美駕馭。時間序列模塊所需的定量數據一般長這個樣子；第一列為基因集（特征集），剩余列為樣本（觀測值）對應基因集的定量數據。

 

ii. 分組數據：無論你的時間點組內數據有重復樣本，還是沒有這里都需要提供，主要用于重復數據在組內的集中趨勢評估，分組數據示例如下圖。

 

1.第一列為樣本信息，樣本信息與定量的樣本信息必須一致。

 

2.第二列為樣本對應的分組信息，這里的分組一般是時間點，時間點的順序決定了展示在時間序列趨勢上的排列順序。

 

3.示例數據詳見應用操作指南：

 

b) 數據準備完成，提交分析：

i. 將定量數據和對應分組上傳或者拖拽至App數據上傳接口（下圖紅框），上傳完成顯示Upload complete，提交分析，看到主頁面上的小花花開始轉動表示已啟動分析。

 

ii.眨眼的功夫，時間序列分析結果就展示在你的面前，沒辦法，SBC ToolBox響應就是這么迅速。

 

iii.分析結果，默認情況下基因集（特征集）在不同時間點上的表達趨勢將會被分成16個Cluster，此處對Cluster數量不滿意可以隨時進行調整。橫坐標表示時間點順序，縱坐標表示基因集在時間點上的表達強度（這里做過中心化（scale）處理）。

 

iv.放大Cluster1觀察細節(jié)，Cluster1基因集整體表達隨時間變化呈現先上升后輕微下降的趨勢。圖中橫坐標展示每個時間點，一條線代表一個基因的在時間點表達趨勢，黑色的先表示整體的集中表達趨勢。

 

c) 參數調整：

i. 注意事項。

時間序列模塊默認會對定量數據進行l(wèi)og2（x+1）變換，你的數據做過標準化預處理，這里可以下拉菜單選擇“否”取消log2（x+1）變換處理。

 

ii. Cluster數量太多或者太少，這里可以調整Cluster數量進行設定重新分析。

這里重新設定總共Cluster為9，重新提交分析，將原來的16個Cluster調整為9個Cluster，結果如上圖所示。

 

iii. 結果展示行列排列不滿意，這里同樣可以調整。

 

d) 沒有重復數據同樣也可以進行時間序列分析，示例如下：

i.定量數據（六個樣本）示例：

 

ii.分組數據（將六個樣本設置為6組，六個時間點）示例：

 

iii.上傳數據提交分析，秒出結果：

不同基因集在六個時間點上的表達趨勢。

 

 

結果保存

 

a) 保存圖片，默認保存pdf格式：

 

b) 保存基因集數據，第一列為基因，第二列為基因集對應Cluster，剩余列為基因中心化后的數據，此文件可用于ggplot展示。

 

 

教你使用SBC ToolBox

一鍵完成趨勢線圖展示美化

 

a) 登錄平行坐標圖模塊

官方網址：

https://www4.shbiochip.com/SBCToolBox/

 

b) 準備數據

i. 將時間序列數據分成兩個文件：

1.基因對應時間點表達強度文件，這里只需要刪除時間序列結果中的cluster列即可。

 

2.基因集對應Cluster文件，這里只需要保存時間序列結果中基因和基因對應Cluster列即可。

 

c) 上傳時間序列分析數據并提交分析，你就可以得到基于ggplot包的可視化結果，基于sci的顏色搭配，讓你的數據展示更上一層樓。數據結果嗖的一下就能完成，立等可取。

 

d) 這里可以調整時下熱門暗黑主題。

 

手里有數據不要慌，使用SBC ToolBox開啟你的數據分析之旅，讓數據分析so easy。