乳腺癌基因芯片数据分析
基因芯片实验中的细胞和组织制备规程
一个完整地基因芯片实验包括以下几个步骤：研究课题地提出、芯片设计、样品制备、杂交反应、数据分析和处理.本文主要介绍其中地样品制备(细胞标本采集和组织标本采集)地建议做法 一个完整地基因芯片实验包括以下几个步骤：研究课题地提出、芯片设计、样品制备、杂交反应、数据分析和处理.本文主要介绍其中地样品制备(细胞标本采集和组织标本采集)地建议做法. 细胞标本采集操作建议规程 . 所有样品均应有样品标签(注明样品编号)，同时有一张样品登记表，写明样品名称、种类、编号、取样日期、样品处理情况等. . 一张芯片实验一般要求细胞数在，建议设计实验和收获细胞时可考虑多收集一些. . 贴壁与悬浮细胞培养诱导结束后，去除培养液，保留地细胞用缓冲液洗一下，除去缓冲液，加溶液*充分溶解细胞，放入液氮运输.样品量以实际得到地为准. . 血液：将白细胞分离出来，加溶液充分溶解细胞，放入液氮运输.样品量以实际得到地为准. . 如果是细胞未经溶液处理，直接冻入液氮罐(不推荐).工作人员会对细胞作相关处理，以便为细胞记数. . 以上提到地均是新鲜细胞，对一些已老化或质量不明地细胞，工作人员有权提出疑义，并要求退回或重新取样. 不同组织抽提μ所需组织量
考虑到个体差异以及样品在研磨、匀浆等过程中地损失，客户提供地样品量应在上述基础上增加倍. 组织标本采集操作建议规程 注： · 以下步骤应在冰上进行且不超过分钟，超过时间会导致样品地降解. · 对肿瘤组织地取材，要求尽可能准确地判定肿瘤和正常组织，例如对于手术切除地整个或部分前列腺，可能要根据冰冻切片报告地结果来判定要进行研究地取材部位. . 离体新鲜组织，切成多个小块，剔除结缔组织和脂肪组织.胃、肠组织应剪除外膜;肝、肾、脾应剪除门部血管神经，肿瘤组织应将周围地正常组织切除干净(正常组织也应将周围地肿瘤组织切除干净). . 在生理盐水中漂洗样品，以去除血渍和污物. . 用铝箔包裹组织，或用冻存管装载组织(但最好统一采用铝箔).用记号笔在铝箔或冻存管外表写明样品编号，并贴上标签，迅速投入液氮冷却. . 填写样品登记表，写明样品名称、种类、编号、取样日期、样品处理情况等 . . 将液氮冷却地组织放入样品袋(每个样品袋只保存同样地组织)，袋口留一根编号绳，绳上粘一张标签纸(标签上注明：样品名称、编号、日期)，迅速转入便携式液氮罐. . 保留张取材部位地病理切片. 基因芯片样品地制备要点： .目地地选择对于大规模地研究基因表达问题，需要分析每一个基因地表达.因此，选择地目地必须能够代表要研究地各个基因.对于整个基因组序列全部已知地 生物，最直接地方法是用扩增基因组中每个已知地或预测地开放阅读框架()，亦可以选择自己感兴趣地部分序列.对于没有测序，或只有部分测序地基因组，或
生物芯片的市场分析
生物芯片的市场分析 全球市场总额很小 企业收入增长缓慢 全球的市场有多大？国内的市场又有多大？前景如何？现在国内没有公开的文章回答这些问题。国内的市场小，人们对生物芯片的技术和应用还没有普遍的认识。介绍生物芯片技术的论文、报告和新闻唾手可得，前几年投资炒作的文章也能找到几篇大作，但关于生物芯片的市场，现在国内还看不到一篇专题文章，也没有一家芯片公司或咨询公司做过有意义的市场调查；曾有公司在网上做过消费者调查，响应者却寥寥无几。我从网上找到了3家国际知名市场研究公司的公开数据，翻译过来，列举如下：2003年7月24日，国际知名的市场研究和数据分析公司Research and Markets公司发布了定价998美元的159页的报告《美国生物芯片和设备的市场和业务》，这份报告认为，2002年的全球生物芯片市场规模是11亿美元，将以19.5%的年平均增长率增长，2007年将达到27亿美元。2003年底，雷曼兄弟（Lehman Brother）公司发布的分析报告指出，全球芯片市场约有8亿美元的规模。2004年3月30日，英国伦敦的大型国际咨询公司Frost & Sullivan公司出版了价值4，950美元的关于全球芯片市场的分析报告：《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片市场每年平均增长6.7%，2003年的市场总值是5.96亿美元，2010年将达到9.37亿美元。 比较这3家公司估计的2003年生物芯片市场的市场规模：Frost & Sullivan公司仅考虑了生物芯片市场中的DNA芯片市场，为6亿美元；雷曼兄弟估计为8亿美，Research and Markets公司估计为13亿美元，我们发现，这3家单位估计的全球生物芯片市场总额的数据相差不远，在8-13亿美元，他们估计的数据体现了这个产业的客观市场规模应该在这个范围内。台湾生物芯片协会估计的市场是2003年为2.2亿美元，其中医疗芯片销售额6，500万美元，研究芯片销售额1.55亿美元，数额偏低，估计没有包括生物芯片仪器市场。 全球生物芯片霸主是以医药个体化为目标的Affymetrix公司，今年继续在全球市场上领先，很多专家估计其市场份额占全球1/3至1/2。如果我们清楚了Affymetrix公司的市场情况，也就知道了全球一半的市场。根据Affymetrix公司《2003年年度报告》披露的信息，我们能看到这个霸主的一些市场业绩。假设市场份额正如专家们所估计的那样，Affymetrix公司占了全球1/2至1/3的市场，按Affymetrix公司的营业额估算，2003年全球市场也就6-9亿美元左右。如果最近5年的市场增长速度保持下去，今后5年的全球市场增长2倍，至2008年，全球市
数据分析师个人简历范文
数据分析师个人简历范文 很多大学生的求职简历，简单得像填登记表格，除了自中学起的毕业学校和专业就什么都没有了。他们大都会说，我们当然知道，如果能有一些大学社团活动和社会实践对找工作会很有帮助，可是专家不是说简历要简单吗，面试的时候再去陈述细节吧，如果企业对我有兴趣自然会面试我。大家自以为得到了真传，孰不知凭一张“登记表”，企业就会对你感兴趣吗?想在初审时就从人堆里一跃而出，简历中不提更待何时? 那么怎样既有这些内容又能简洁表达呢?其实，雇主并不要求大学生实践活动的经验必须与应聘的职位对应，而是注重考察在这些实践活动中显示或者锻炼了应聘者的哪些能力，这些能力是不是职位所要求的或者有否发展潜力。因此，所谓的“简”是把那些与别人相同相似的经历简化或者减掉，重点突出自己独特的东西，并一定使之与招聘岗位的需求对应起来。到这里大家可能又会说，我怎么知道那个招聘的岗位是什么需求?其实，大部分岗位的基本要求是有相同之处的，比如工作的主动性、时间管理、细节管理、沟通能力等。 个人信息 三年以上工作经验 | 男 | 26岁 居住地：XX 电话：XXX E-mail：XXX
最近工作 公司：XX金融证券有限公司 行业：金融/投资/证券 职位：证券分析师最高学历 学历：本科 专业：金融学 学校：XX理工大学 求职意向 到岗时间：一周以内 工作性质：全职 希望行业：金融/投资/证券 目标地点：西安 期望月薪：面议/月 目标职能：证券分析师 工作经验 20XX /X—至今：XX金融证券有限公司[ X年X个月] 所属行业：金融/投资/证券 研发部证券分析师 1、负责通过股市报告会、面谈等形式，营销理财服务; 2、负责分析目标板块的上市公司的基本面，列出投资原因，并给出风险提示; 3、负责宏观经济、政策走向分析及解读; 4、负责协助基金经理，对持仓比重、结构、品种做出建议;
基因芯片的数据分析
基因表达谱芯片的数据分析 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。 1.1倍数变化(fold change, FC) 倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。此外倍数取值是任意的，而且可能是不恰当的，例如，假如以2倍为标准筛选差异表达基因，有可能没有1条入选，结果敏感性为0，同样也可能出现很多差异表达基因，结果使人认为倍数筛选法是在盲目的推测[8,9]。 1.2 t检验(t-test) 差异基因表达分析的另一种方法是t检验[10]，当t超过根据可信度选择的标准时，比较
基因芯片数据功能分析
生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。 本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具： 一、GO基因本体论分类法 最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。 由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式
客流量数据分析行业概况及发展研究报告
2016年客流量数据分析行业分析报告 【2016年09月】
软件和信息技术服务业是关系国民经济和社会发展全局的基础性、战略性、先导性产业，具有技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分等突出特点，对经济社会发展具有重要的支撑和引领作用。发展并提升软件和信息技术服务业，对于推动信息化和工业化深度融合，培育和发展战略性新兴产业，建设创新型国家，加快经济发展方式转变和产业结构调整，提高国家信息安全保障能力和国际竞争力具有重要意义。 一、行业管理情况 1、行业主管部门及监管体制 2、行业主要政策 基于视频技术的客流分析隶属于软件和信息技术服务业，行业发展受到国家政策的大力支持，近年来国家层面发布的主要行业政策如下： 二、行业发展情况 1、软件和信息技术服务业发展状况 近年来，随着移动互联网的快速发展，信息服务业领域的技术创新进一步强化，社会和各行业信息化程度不断加深，企业对信息资源的挖掘、利用和开发有了更深入的要求，普通消费者对信息化产品、
信息资源的利用也有了更多样化的需求，信息技术服务市场规模将持续增长。 按照工业和信息化部的定义，信息服务业分为三个组成部分，第一部分是信息传输服务业，第二部分是信息技术服务业，包括系统集成，也包括软件，第三部分是信息内容服务业，即数字内容服务业。 其中，软件与信息技术服务业是指利用计算机、通信网络等技术对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，并提供信息服务的业务活动。其产业板块主要包括：软件产品、信息系统集成服务、信息技术咨询服务、数据处理和储存服务、嵌入式软件产品、集成电路（IC）设计等。 在全球经济潜在增长持续下降的背景下，我国经济步入发展新常态，维持高增长同时增速小幅放缓的健康发展态势。在这样的宏观经济背景下，软件和信息技术服务业仍然保持良好的运行态势，产业规模不断扩大，产业地位显著提升，对经济社会发展贡献突出。软件和信息技术服务业推动了国民经济和社会信息化建设，带动了传统产业改造升级，催生了一批高附加值、绿色低碳的新兴产业，为提升社会管理和公共服务水平提供了技术支撑。
基因芯片数据处理流程与分析介绍
基因芯片数据处理流程与分析介绍 关键词：基因芯片数据处理 当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。 基因芯片的应用 基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。 基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。 要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。
图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。 找寻差异表现基因 实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。 一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。
奶茶店行业大数据报告简介,奶茶店品牌大数据分析
2017年奶茶店行业大数据报告简介，奶茶店品牌大数据分析 2017年奶茶店行业大数据报告 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告 【交付时间】7-10个工作日，提供预订，目录供参考 【报告定价】￥5000.00（共五部分） 【发布机构】中国互联网大数据研究院（ICIBD）、鹿豹座数据研究院 【报告格式】WORD/PDF/PPT版（限一份） 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版，目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六（早08:30——晚18:00） 数据来源与研究方法： 1、中国互联网信息中心（CNNIC）、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料； 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料； 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料； 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料； 5、中国互联网大数据研究院（ICIBD）对奶茶店产品长期监测采集的数据资料； 6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证； 7、奶茶店行业公开信息，行业资深专家公开发表的观点； 8、奶茶店业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息； 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料； 10、对奶茶店行业的重要数据指标进行连续性对比，反映行业发展趋势。 数据报告目录： 第一章奶茶店行业分析 1.1奶茶店概述 1.1.1奶茶店的定义 1.1.2奶茶店的分类 1.1.3奶茶店的特点 1.2中国奶茶店行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境 1.2.3市场消费环境 1.2.4餐饮行业环境 1.3奶茶店行业发展分析 1.3.1中国奶茶店发展历程 1.3.2国内外奶茶店品牌概况 1.3.3奶茶店行业发展现状 1.3.4奶茶店行业存在的问题 1.3.5奶茶店行业发展趋势
数据分析师工作简历模板
基本情况姓名 xxx 性别 女 出生日期1985.11.21民族 汉族 血型 O型 婚姻状况已婚
教育程度 本科 工作年限 4年 政治面貌 群众 现有职称 无 户口所在地山东省青岛市现居住地 青岛市 联系方式
电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法； 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件； 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件； 4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。 工作经历 2010年7月-2012年7月 山东****网络有限公司 单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告； 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持； 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值； 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。
2008年6月-2010年6月 ****公司 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告； 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议； 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论； 4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持； 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验 2011年5月*****项目 项目职责： 1、收集用户使用行为数据； 2、完成行为数据的分析； 3、制定模型与产品运营间的联动接口。 教育背景 2004年9月-2008年6月 山东**大学 统计学专业 本科 主要课程：数学分析、几何代数、数学实验，常微分方程、数理统计、抽样调查、多元统计、计算机应用基础、程序设计语言、数据分析及统计软件、回归分析等。 掌握了扎实的专业基础知识，擅长数学，有很强的分析和演算能力，业余广泛了解相近专业的一般原理和知识，如经济学、计算机操作等，在统计计算的基础上锻炼了视野广阔的分析技能。 培训经历
数据分析师工作简历模板
基本情况 姓名 xxx 性别 女 出生日期 1985.11.21 民族 汉族 血型
O型 婚姻状况 已婚 教育程度 本科 工作年限 4年 政治面貌 群众 现有职称 无 户口所在地 山东省青岛市
现居住地 青岛市 联系方式 电子邮箱 求职意向 期望从事职位：数据分析师 期望工作地点：青岛市 自我评价 1、具有扎实的统计学专业基础知识，掌握常见的统计方法； 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件； 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件；
4、有良好的逻辑思维能力，注重细节、对数字敏感，能挖掘数据背后的意义，能够独立完成、撰写业务数据分析报告。 工作经历 2010年7月-2012年7月 山东****网络有限公司 单位性质：合资 所任职位：数据分析师 工作地点：青岛市 职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告； 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持； 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值； 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。 2008年6月-2010年6月 ****公司 单位性质：国企 所任职位：数据分析助理 工作地点：青岛市 职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告； 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议； 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论； 4、针对历史海量商业数据，能及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持； 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。 项目经验
Bioconductor基因芯片数据分析系列(一)：数据的读取
Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取 R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。 打开R studio。 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.360docs.net/doc/b54350816.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) 图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4 #打开CLL包 library(CLL)
图2.显示打开CLL成功
图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包 data(CLLbatch) #调用RMA算法对数据预处理 CLLrma<-rma(CLLbatch) #读取处理后所有样品的基因表达值 e<- exprs(CLLrma) #查看数据 e 我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。
Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令： 登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库
在底下栏目下载CEL文件 打开R软件 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.360docs.net/doc/b54350816.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) >library(affy) >affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW") 请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。 然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令： >eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch) >exp<- exprs(eset) exp就是数字化的表达谱矩阵了 请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。 下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~ 另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件： # Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8 # R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server: https://www.360docs.net/doc/b54350816.html, Query: acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c
基因芯片制备
中南大学 基因芯片探针 实验报告 学院： 班级： 姓名： 学号：
一、实验背景 随着人类基因组（测序）计划（Human genome project ）的逐步实施以及分子生物学相关学科的迅猛发展，越来越多的动植物、微生物基因组序列得以测定，基因序列数据正在以前所未有的速度迅速增长。然而, 怎样去研究如此众多基因在生命过程中所担负的功能就成了全世界生命科学工作者共同的课题。为此，建立新型杂交和测序方法以对大量的遗传信息进行高效、快速的检测、分析就显得格外重要了。基因芯片（又称DNA 芯片、生物芯片）技术就是顺应这一科学发展要求的产物，它的出现为解决此类问题提供了光辉的前景。该技术系指将大量（通常每平方厘米点阵密度高于400 ）探针分子固定于支持物上后与标记的样品分子进行杂交，通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息。 二、基因芯片 基因芯片又称为DNA微阵列(DNA microarray)，基因芯片的制备主要有两种基本方法，一是在片合成法，另一种方法是点样法。 1）片合成法是基于组合化学的合成原理,它通过一组定位模板来决定基片表面上不同化学单体的偶联位点和次序。在片合成法制备DNA芯片的关键是高空间分辨率的模板定位技术和固相合成化学技术的精巧结合。 目前，已有多种模板技术用于基因芯片的在片合成,如光去保护并行合成法、光刻胶保护合成法、微流体模板固相合成技术、分子印章多次压印原位合成的方法、喷印合成法。在片合成法可以发挥微细加工技术的优势，很适合制作大规模DNA探针阵列芯片，实现高密度芯片的标准化和规模化生产。美国Affymetrix公司制备的基因芯片产品在
基因芯片与高通量测序
基因芯片: 将大量（通常每平方厘米点阵密度高于400 ）探针分子固定于支持物上后与标记的样品分子进行杂交，通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息。通俗地说，就是通过微加工技术，将数以万计、乃至百万计的特定序列的DNA 片段（基因探针），有规律地排列固定于2cm2 的硅片、玻片等支持物上，构成的一个二维DNA探针阵列，与计算机的电子芯片十分相似，所以被称为基因芯片。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出靶核酸的序列。基因探针是人工合成的碱基序列。，所谓基因探针只是一段人工合成的碱基序列，在探针上连接一些可检测的物质，根据碱基互补的原理，利用基因探针到基因混合物中识别特定基因。它将大量探针分子固定于支持物上，然后与标记的样品进行杂交，通过检测杂交信号的强度及分布来进行分析。基因芯片通过应用平面微细加工技术和超分子自组装技术，把大量分子检测单元集成在一个微小的固体基片表面，可同时对大量的核酸和蛋白质等生物分子实现高效、快速、低成本的检测和分析 基因芯片制作 、芯片制备 目前制备芯片主要以玻璃片或硅片为载体，采用原位合成和微矩阵的方法将寡核苷酸片段或cDNA作为探针按顺序排列在载体上。芯片的制备除了用到微加工工艺外，还需要使用机器人技术。以便能快速、准确地将探针放置到芯片上的指定位置。 2、样品制备 生物样品往往是复杂的生物分子混合体，除少数特殊样品外，一般不能直接与芯片反应，有时样品的量很小。所以，必须将样品进行提取、扩增，获取其中的蛋白质或DNA、RNA，然后用荧光标记，以提高检测的灵敏度和使用者的安全性。 3、杂交反应 杂交反应是荧光标记的样品与芯片上的探针进行的反应产生一系列信息的过程。选择合适的反应条件能使生物分子间反应处于最佳状况中，减少生物分子之间的错配率。 4、信号检测和结果分析 杂交反应后的芯片上各个反应点的荧光位置、荧光强弱经过芯片扫描仪和相关软件可以分析图像，将荧光转换成数据，即可以获得有关生物信息。基因芯片技术发展的最终目标是将从样品制备、杂交反应到信号检测的整个分析过程集成化以获得微型全分析系统（micro total analytical system）或称缩微芯片实验室（laboratory on a chip）。使用缩微芯片实验室，就可以在一个封闭的系统内以很短的时间完成从原始样品到获取所需分析结果的全套操作。
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2020数据分析师个人简历模板 刘先生 目前所在：番禺区年龄：29 户口所在：河北国籍：中国 婚姻状况：未婚民族：汉族 身高：170cm 体重：55kg 求职意向 人才类型：普通求职 应聘职位：生产主管/督导/领班/组长：生产管理，市场营销/业务分析-专员/助理：市场分析，客服及技术支持 工作年限：3职称：中级 求职类型：全职可到职日期：随时 月薪要求：2000～3499元希望工作地区：广州，， 工作经历 **公司起止年月：2007-11～2008-01 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel,SPSS进行大学生心理问卷的分析，并用PPT形成报告 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-04
公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：数据分析员 工作描述：利用Excel进行问卷数据整理，分析工作并形成报告离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：政府机关所属行业：机关/事业单位/社会团体 担任职位：市场督导 工作描述：进行访员培训，以及数据的质量控制工作。 整理数据，确保数据按时收集。 离职原因： **公司起止年月：2007-03～2007-05 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：会计实训员 工作描述：进行会计实务方面的实训 离职原因： **公司起止年月：2006-12～2007-02 公司性质：私营企业所属行业：专业服务(咨询,翻译,猎头) 担任职位：信息员 工作描述：收集奶粉市场信息 离职原因： **公司起止年月：2006-11～2006-12 公司性质：事业单位所属行业：教育/培训/院校 担任职位：实训员
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1、负责研究中国宏观经济、市场状况和投资环境，分析投资行业政策、产业政策以及公司的经营情况; 2、负责跟踪****行业动态，并对行业内变化个股做出分析评价; 3、负责维护客户，为客户提供咨询服务; 4、负责***基金的交易，并指导交易员完成交易指令; 5、负责培训下属员工以及分配部门任务。 教育经历 20X X/X --20XX /X XX理工大学金融学本科 语言能力 英语(良好) 听说(熟练)，读写(良好) 自我评价 在证券公司任职***年，对于股票投资具有深入的研究，善于数据挖掘和财务分析，对于国家政策和经济形势发展具有敏锐的观察力。具有出色的逻辑思维能力和写作能力，曾在知名财经杂志发表文章数篇，得到读者的欢迎。能够承受巨大的工作强度，抗压能力强，工作责任心高，团队合作意识佳，希望在证券行业继续发展。 数据分析师工作简历模板(二) 求职意向： 数据分析师 基本信息： 姓名：李xx 性别：女 出生日期：1985.11.21 民族：汉族 教育程度:本科工作年限：4年
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法 北京大学生命科学院 生物信息专业 王向峰 学号：10211058 摘要： 基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。 第一部分 基因芯片的数据标准化(Normalization) 对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。 一、实验数据的预处理（data transformation ） 的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。样本基因是根据试验设计的目的从不同组织，不同发育阶段，不同条件下培养的细胞中提取的cDNA 样本。通过样本基因对参照基因的比值，而判断不同条件下的基因表达量的变化。 扫描仪对基因芯片的图像进行扫描，根据每个点的光密度值尝试相对应的绝对表达量(intensity)。然后图像分析软件通过芯片的背景噪音以及杂交点的光密度分析，对每个点的intensity 校准，然后取样本基因和参照基因的比值（R/G ratio ），作为每个样本基因的相对表达量(relative intensity)。选择相对表达量，可以在一定程度上减少芯片之间，荧光染色，扫描所产生的系统偏差。然后对比值取对数，2log 10 =，选择以2为底的对数方便于对 基因表达量变化的研究，比如R/G=1 ，则2log 10=，即认为表达量没有发生变化，当R/G=2 或者，R/G=0.5，则log 值为1 或 –1，这是可以认为表达量都发生两倍的变化，只是一个是
基因芯片与高通量测序.
基因芯片: 将大量（通常每平方厘米点阵密度高于 400 ）探针分子固定于支持物上后与标记的样品分子进行杂交，通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息。通俗地说，就是通过微加工技术，将数以万计、乃至百万计的特定序列的DNA片段（基因探针），有规律地排列固定于2cm2 的硅片、玻片等支持物上，构成的一个二维DNA探针阵列，与计算机的电子芯片十分相似，所以被称为基因芯片。当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。据此可重组出靶核酸的序列。基因探针是人工合成的碱基序列。，所谓基因探针只是一段人工合成的碱基序列，在探针上连接一些可检测的物质，根据碱基互补的原理，利用基因探针到基因混合物中识别特定基因。它将大量探针分子固定于支持物上，然后与标记的样品进行杂交，通过检测杂交信号的强度及分布来进行分析。基因芯片通过应用平面微细加工技术和超分子自组装技术，把大量分子检测单元集成在一个微小的固体基片表面，可同时对大量的核酸和蛋白质等生物分子实现高效、快速、低成本的检测和分析 基因芯片制作 、芯片制备 目前制备芯片主要以玻璃片或硅片为载体，采用原位合成和微矩阵的方法将寡核苷酸片段或cDNA作为探针按顺序排列在载体上。芯片的制备除了用到微加工工艺外，还需要使用机器人技术。以便能快速、准确地将探针放置到芯片上的指定位置。 2、样品制备 生物样品往往是复杂的生物分子混合体，除少数特殊样品外，一般不能直接与芯片反应，有时样品的量很小。所以，必须将样品进行提取、扩增，获取其中的蛋白质或DNA、RNA，然后用荧光标记，以提高检测的灵敏度和使用者的安全性。 3、杂交反应 杂交反应是荧光标记的样品与芯片上的探针进行的反应产生一系列信息的过程。选择合适的反应条件能使生物分子间反应处于最佳状况中，减少生物分子之间的错配率。 4、信号检测和结果分析 杂交反应后的芯片上各个反应点的荧光位置、荧光强弱经过芯片扫描仪和相关软件可以分析图像，将荧光转换成数据，即可以获得有关生物信息。基因芯片技术发展的最终目标是将从样品制备、杂交反应到信号