【零代碼生信分析小工具】第3更，Lasso回歸模型構(gòu)建，生信必備，超級實(shí)用！
【零代碼生信分析小工具】三更嘍~?~
模型構(gòu)建是生信分析最常見、最常用的一個(gè)分析內(nèi)容，基本覆蓋80%以上的生信文章，但基本上都是用R包來完成的，新手小白上手比較困難。
不過，不用擔(dān)心，小云已經(jīng)想你所想啦，推薦剛?cè)腴T的選手用一些零代碼小工具來解決問題，可以讓大家能更快的上手分析！（ps：感覺對自己有用的小伙伴麻煩點(diǎn)個(gè)關(guān)注哦，布小谷會(huì)多多更新的！）
再安利一下這個(gè)零代碼小工具的分析網(wǎng)站——“云生信在線分析平臺”，它包含200多個(gè)零代碼分析小工具，只需上傳數(shù)據(jù)，直接一鍵成圖，超級適合生信小白使用哦。網(wǎng)址：http://www.biocloudservice.com/home.html?，分析平臺開源、注冊登錄后可免費(fèi)使用。
今天分享Lasso回歸模型構(gòu)建小工具（小云前面也推薦了2個(gè)免疫浸潤分析小工具，感興趣的小伙伴點(diǎn)擊文末鏈接就可以觀看啦?。?/strong>，下面跟著小云一起來看看吧！
p?LASSO回歸模型構(gòu)建小工具分析原理
LASSO 全稱 Least absolute shrinkage and selection operator(最小絕對收縮和
選擇算子)，特點(diǎn)是在擬合廣義線性模型的同時(shí)進(jìn)行變量篩選和復(fù)雜度調(diào)整。 因此，不論目標(biāo)因變量是連續(xù)的，還是二元或者多元離散的，都可以用?LASSO 回歸建模然后預(yù)測，通過?LASSO Cox 回歸模型獲得的特征基因。因此本軟件基于腫瘤樣本的基因表達(dá)譜并結(jié)合患者生存信息，利用?LASSO 回歸(最小絕對收縮和選擇算子)算法，得到特征基因。用戶只需要輸入表達(dá)矩陣，軟件將自行構(gòu)造LASSO 回歸模型以獲取特征基因，同時(shí)繪制 LASSO 回歸模型圖。
p?操作方法
n?Step 1 ：首先打開云生信在線分析平臺，并登錄使用。點(diǎn)擊“自動(dòng)化繪制套索算法回歸模型圖”進(jìn)入小工具頁面：
n?Step 2：進(jìn)入小工具頁面后，可以看到上傳數(shù)據(jù)選項(xiàng)，點(diǎn)擊進(jìn)入后，提示上傳數(shù)據(jù)需要“文件名和文件格式需要和示例數(shù)據(jù)一致”?；氐焦ぞ唔撁婵梢愿鶕?jù)左上角輸入數(shù)據(jù)模板制作數(shù)據(jù)。
n?Step 3：點(diǎn)擊“輸入數(shù)據(jù)模板”，進(jìn)入以下頁面，可以看到給出了1個(gè)數(shù)據(jù)模板，點(diǎn)擊數(shù)據(jù)可以在線預(yù)覽和下載。
輸入數(shù)據(jù)：表達(dá)矩陣?txt 文件lasso_data.txt
（包括每個(gè)患者的生存狀態(tài)（0=存活，1=死亡）和生存時(shí)間，以及每個(gè)患者樣本中的基因表達(dá)。第一列是生存狀態(tài)，第二列是生存時(shí)間，其他列是基因，每一例患者樣本作為行）
n?Step 4：制作好數(shù)據(jù)后，在文件上傳界面上傳所有輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊上傳文件。再返回到工具主頁面點(diǎn)擊“運(yùn)行自有數(shù)據(jù)”即可跳轉(zhuǎn)到結(jié)果展示頁面。
n?Step 5：LASSO 回歸模型構(gòu)建工具共得到4個(gè)結(jié)果，包括3圖1表，每個(gè)結(jié)果都附帶簡單說明?？梢栽诮Y(jié)果展示頁面直接點(diǎn)擊某個(gè)圖進(jìn)入預(yù)覽頁面，也可以直接下載使用。
p?結(jié)果說明
n?LASSO lambda圖：圖中的每一條曲線代表了每一個(gè)自變量系數(shù)的變化軌跡，縱坐標(biāo)是系數(shù)的值，橫坐標(biāo)是log(λ)。
LASSO norm圖：圖中的每一條曲線代表了每一個(gè)自變量系數(shù)的變化軌跡，縱坐標(biāo)是系數(shù)的值，橫坐標(biāo)是?L1 norm。? ? ? ? ? ?
n?LASSO 系數(shù)譜?（lambda.pdf）：基于該圖選擇最佳的λ，兩條虛線分別指示了兩個(gè)特殊的λ值：?lambda.min和?lambda.1se 這兩個(gè)值之間的 lambda 都認(rèn)為是合適的。lambda.1se 構(gòu)建的模型最簡單，即使用的基因數(shù)量少，而?lambda.min 則準(zhǔn)確率更高一點(diǎn)，使用的基因數(shù)量更多一點(diǎn)，默認(rèn)選擇?lambda.min。
n?特征基因表（lasso_gene.txt）：通過?LASSO 系數(shù)譜，λ 使用的是 lambda.min 時(shí)篩選得到的特征基因，及基因?qū)?yīng)的相關(guān)系數(shù)。
p?結(jié)語
LASSO 這種方法是在最小二乘基礎(chǔ)上增加了一個(gè)懲罰項(xiàng)來對估計(jì)參數(shù)進(jìn)行壓縮，當(dāng)參數(shù)縮小到小于一個(gè)閾值的時(shí)候，就令它變?yōu)?/span>?0，從而選擇出對因變量影響較大的自變量并計(jì)算出相應(yīng)的回歸系數(shù)，最終能得到一個(gè)比較精簡的模型。lasso 回歸簡單來說就是從一堆的基因中找到幾個(gè)關(guān)鍵的用來建?；蛘哳A(yù)測。本軟件通過基于腫瘤樣本的表達(dá)譜及生存信息，利用?lasso 回歸模型的算法來篩選特征基因。設(shè)置參數(shù)少，用戶只需要輸入表達(dá)矩陣，軟件將自行計(jì)算出?lasso 模型中的特征基因，同時(shí)繪制?lasso 回歸模型圖。非常適用于生信新手朋友，感興趣的小伙伴趕快來嘗試一波吧！后面還有更多小工具推薦，敬請期待哦！
