前言 在論文閱讀的過(guò)程中，經(jīng)常遇到使用特異性（specificity）和靈敏度（sensitivity）這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)描述分類(lèi)器的性能。對(duì)這兩個(gè)指...
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特異度（specificity）與靈敏度（sensitivity） -
R語(yǔ)言：多因素Cox回歸森林圖 (基于forestplot包)歡迎大家關(guān)注我的公眾號(hào)：一只勤奮的科研喵[http://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=Mzg2MjU2N...
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TCGA學(xué)習(xí)04：建模預(yù)測(cè)-lasso回歸TCGA學(xué)習(xí)01：數(shù)據(jù)下載與整理 - 簡(jiǎn)書(shū) TCGA學(xué)習(xí)02：差異分析 - 簡(jiǎn)書(shū) TCGA學(xué)習(xí)03：生存分析 - 簡(jiǎn)書(shū) TCGA學(xué)習(xí)04：...
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生存分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估Log-rank批量生存分析Cox 批量生存分析作圖 1、Kaplan-Meier生存分析——KM plot meta——臨床信息表格 通過(guò)ev...
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對(duì)TCGA數(shù)據(jù)做生存分析、PCA分析這里做生存分析，已經(jīng)不需要正常樣本的表達(dá)矩陣了，所以需要過(guò)濾。而且臨床信息，有需要進(jìn)行整理。 可以很明顯看到，腫瘤病人的生存受著診斷癌癥的年齡的...
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cox回歸分析
2019-02-21，星期四，小雨Cox回歸分析： 在進(jìn)行Cox回歸分析前，如果樣本不多而變量較多，建議先通過(guò)單變量分析（KM法繪制生存曲線、L...
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TCGA數(shù)據(jù)差異分析后生存分析（批量單因素cox回歸/Lasso篩選，多因素cox建模，時(shí)間依賴(lài)ROC曲線及KM plot可視化）測(cè)序上游分析系列： mRNA-seq轉(zhuǎn)錄組二代測(cè)序從raw reads到表達(dá)矩陣：上中游分析pipelinemiRNA-seq小RNA高通量測(cè)序...
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TCGA生存模型的構(gòu)建以及模型預(yù)測(cè)和評(píng)估生存模型的構(gòu)建方法包括：1. Lasso回歸；2. Cox多因素回歸；3. 隨機(jī)森林；4. 支持向量機(jī) 可以把log_rank_test或cox...
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基于Lasso回歸篩選變量構(gòu)建Cox模型并繪制Nomogram本文轉(zhuǎn)自易學(xué)統(tǒng)計(jì)基于Lasso回歸篩選變量構(gòu)建Cox模型并繪制Nomogram[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz...
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R語(yǔ)言獲取 GO/KEGG 中某一通路的基因集
有時(shí)候我們想看某一特定通路的富集情況，這時(shí)就需要獲取該通路的基因集。 一、從 GO 中獲取 下載腳本 getGoTerm.R[https://g...
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