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临床数据统计分析-shiny

临床数据分析临床上,经常会碰到两组间比较疗效,或者想知道两组之间的统计学指标有没有统计学差异。 在整理好数据后,需要借助统计软件去计算统计学参数,譬如卡方值,t值,f值,但是在进行统计分析时候,往往会有各种条件限制。 下面来介绍一款可以在线分析临床统计shiny网页。 点击进去即可操作。 主要包括: 1.数据描述 2.相关性分析 3.连续性变量分析 4.计数资料分析 只要上传数据,即可得出分析结果,也不用考虑应用条件,给出指标让你自己选择。操作简单方便。

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数据分析提升电子病历临床价值

其中87%的机构在质量报告上运用了临床数据分析技术,从而使得他们能战胜同一领域其他竞争对手。 ◆ ◆ ◆ 助力临床优化 我们公司对HIMSS年度会议参加者的调查发现,51%的健康IT领导人认为,医院数据分析中最重要的障碍是不知道收集何种信息、也不知道收集多大量,而其他人则认为大家对如何分析使用数据 而他们需要明确的是,临床信息分析正是进行改善和优化之间的关键所在。 数据分析临床优化携手可以鉴别保健服务的有效模式,提高关键绩效指标(KPIs)、并促进系统管理服务中推动工作流程中的文化变革。 通过有效的分析临床科室能够识别并跟踪这些关键绩效指标(KPI)和趋势数据,持续调节促使服务效率提高。通过数据分析来提高质量指标,进而减少服务管理中文化及行为变革的阻力。 一旦解决,这些可以导致行动的分析结果是临床优化和人口健康管理的一个重要机会拥抱临床数据分析并把洞察整合到临床工作流程,最终会使整个医疗领域超越疾病治疗的反应性医学,真正成为基于价值的预防医学。

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    临床基因组分析相关数据库汇总

    一、人群SNV频率数据数据库名称 网站 简介 dbSNP https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ dbSNP 包含人类单核苷酸变异、微卫星和小片段插入和缺失,以及常见变异和临床突变的发表 其后数据不断扩充,分析结果不断更新和迭代。目前已经有超过2500个人的基因组。2500个人的全部基因组可产生50 TB(5万 GB)的数据量,包含8万亿个DNA碱基对。 三、表型数据数据库名称 网站 简介 GeneReviews http://www.genereviews.org/ GeneReviews 是为忙碌的临床医生提供的国际即时护理资源,以标准化的期刊样式格式提供与遗传病相关的临床相关和医学上可操作的信息 DECIPHER https://www.deciphergenomics.org/ 使用Ensemble基因组浏览器,将基因芯片数据临床表型进行关联,便于临床医生和研究人员使用的细胞分子遗传学数据库 UCSC Genome Browser http://genome.ucsc.edu/ 该网站包括广泛的脊椎动物和模型生物,以及一大套工具,用于查看,分析和下载数据

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    TISIDB做免疫浸润分析临床意义)

    而随着高通量测序和大数据时代的到来,肿瘤的免疫特征进行综合分析越来越成为可能。 其次,高通量筛选和基因组图谱数据结合分析与T细胞杀伤或免疫治疗相关的基因。此外,针对30种肿瘤,预先计算基因与免疫功能(例如淋巴细胞,免疫调节剂和趋化因子)之间的相关性。 ? 做出类似的数据图,再进行肿瘤浸润淋巴细胞特征的分析,其实也是很惊艳的。注意,肿瘤免疫分析是以兴趣基因为前提的。这跟我们一直提倡的生信套路正好是吻合的。 对于免疫分析,除了TISIDB数据库,最常用的还有TIMER数据库。 可以这两种数据库结合起来使用,对免疫浸润做充分的分析;也在设定免疫细胞存在与否的条件下,用km plotter数据库对肿瘤的存活率进行深度分析,巧妙地把TIMER和km plotter数据库结合起来,无缝衔接

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    TIMER做免疫浸润分析临床意义)

    生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要; Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性; cBio-portal 数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。 差异表达分析。 ? 相关性分析。 ? ? 最后的评估模块其实是该数据库的特色。在掌握下载TCGA数据数据的条件下,结合该数据库的这种功能,接近更高层次的论文。 ? 比较起来,其实TIMER比TISIDB更简单,因为TISIDB的数据需要判断后选择可用的数据。在进行肿瘤免疫浸润分析时,最好能多角度分析。 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要; Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性; cBio-portal数据库做基因组学的分析

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    临床试验编程-Adam数据转换

    1.介绍 从各系统导出的数据无法完成所需要的统计分析,需经过转换后形成标准Adam数据方可进行分析。涉及到数据集名称、变量名称、变量标签、变量值。 日期的处理: 根据统计分析计划(SAP)中对日期的规定,撰写相应程序。 *不填补。所见即所得,是什么样子就展示什么样子。 *以最长时间填补。例如AE。 *以最短时间填补。 中国临床药理学杂志, 2020, 36(18):5. [2]王骏, 韩景静, 黄钦. 临床试验缺失数据的统计学考量[J]. 中国临床药理学杂志, 2016, 32(5):4. [3]衡明莉, 陈丽嫦, 王骏. 临床试验中缺失数据处理方法研究[J]. 中国临床药理学杂志, 2019, 35(22):5. 每一个数据集均应产生配套的生成程序.sas、数据集、日志存放在临床试验编程篇-Setup中创建的文件夹中。方便后续做TFLs时调用。

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    临床相关突变查询数据

    写在前面 越来越多的研究发现某一个基因的突变和很多的临床特征有关系。如果我们想有查找临床性状和基因突变的关系的话,内容比较全面的就是ClinVar数据库了。 ClinVar 数据库是ncbi旗下用于查看临床相关突变的数据库。但是其数据库的内容比较多,而且检索界面不是很友好。所以经常看不懂其结果。所以今天就介绍一个检索简单的突变和表型的数据库。 通过其名字我们就知道这个是一个简易版的Clinvar数据库。 输入 数据库的输入很简单,我们可以数据疾病;基因名; 突变等。都可以。 我这里输入gastric cancer。 另外数据库也提供了下载的功能。我们点击Show Table就可以看到其下载结果的地方了。 写在后面 以上就是这个数据的所有功能的。输入关键词—界面友好的查看结果。是不是很简单。 一直再说这类汇总其他数据库的资源,最怕的资源更新慢的问题。不过看这个数据库还是经常更新的。所以可以放心使用的

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    GEPIA做相关性分析临床意义)

    生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析临床标本从蛋白水平确认(或HPA数据库),很重要; Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性; cBio-portal 数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。 GEPIA是北京大学张泽民教授实验室的唐泽方等人通过 R 、Perl等语言对数据进行处理、可视化而设计的癌症大数据分析网站 。 目前,我们介绍这么多转录水平差异分析的网站,oncomine是基础,必须有。其余数据库,各有侧重,在做分析时,需综合考虑做出验证。当然还有其他很多数据库,比如HCCDB数据库是肝癌的专门数据库等。 只要熟练掌握这几种数据库,转录水平的差异分析就过关了。最重要的是通过使用数据库,提升科学思维,尽快发表论文。 ?

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    UCSC xena如何下载TCGA临床数据

    UCSC xena如何下载TCGA临床数据 生信自学网 UCSC xena数据库对TCGA临床数据进行了整理,如果需要TCGA肿瘤全部的临床信息,可以通过UCSC xena网站进行下载。 TCGA有两套数,最好选择GDC开头,这套数据和最新TCGA官网数据是配套的。我们以胃癌为例,点击下图圆圈处即可。 03.png 5. 进入我们选择肿瘤界面后,我们会发现很多数据,选择其中的”Phenotype”按钮,既可以进入临床数据的下载界面。 04.png 6. 进入临床数据界面,点击下载,就可以下载临床数据表格。

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    干货 | 统计学概论和医疗临床数据分析(附PPT下载)

    本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床数据分析》的演讲。 ? ? 而维度不高的原因,大部分是在收集数据之前没有对问题进行透彻的分析,收集数据时也没有下太多功夫。 ? 现在深度学习在医学图像上取得了革命性突破,但依然存在很多问题,比如准确度衡量标准的问题。 从表面上来看,统计无非就是数据整理、数据挖掘、模型建立,知识转化和预测未来,然而真实的统计不是这样的。很多人都集中在模型的建立和算法这里,然而对数据整理和挖掘的重视程度不够。 但是对于统计学,还要关注什么样的数据支撑你的问题、采集数据的方式及数据的整理;如何处理缺失数据、高噪声数据和违反常理的数据数据挖掘的时候,如何选取有效维度,如何判定噪声;模型建立后,模型的适用范围和优缺点都要考虑 这种乱的线点做统计分析的话,根本不会有任何显著性。 但如果按人群细分,会得到不一样的结果。

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    TCGA数据临床资料官方大全

    因为TCGA计划跨时太长,纳入研究的病人数量太多, 或多或少有点资料继续错误或者不完整,所以TCGA团队下功夫在计划结束后(April 2018)完整的系统性的公布了权威的临床资料。 TCGA-CDR 看起来是乱码,但的确是真实的下载地址:https://api.gdc.cancer.gov/data/1b5f413e-a8d1-4d10-92eb-7c4ae739ed81 题外话:关于不同数据源的 TCGA临床资料冲突的讨论 关于生存分析的冲突问题,我们多次讨论了: 集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗 寻找生存分析的最佳基因表达分组阈值 比如下面的代码比较两个数据源; rm(list ## 来源于 XENA 数据源: # https://gdc.xenahubs.net/download/TCGA-LAML/Xena_Matrices/TCGA-LAML.survival.tsv.gz =substring(clin1[,2],1,12) head(clin1) clin1[,3]=clin1[,3]/30 clin1[clin1[,3] <0,3]=0 #重新读入TCGA-CDR数据

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    肿瘤免疫细胞浸润与临床相关性分析

    在之前,我们发过一个R脚本解决某类功能基因(比如m6A甲基化)临床预后模型分析流程,今天介绍一下TCGA数据库肿瘤免疫浸润与临床相关性分析。 下面我们就介绍肿瘤免疫浸润与临床相关性分析 一.表达数据准备 首先,我们需要准备一个表达矩阵,这里我们的案例用TCGA-LUAD的表达数据,我们之前已经下载TCGA数据库33个Project的RNA-Seq 差异表达分析的文章中也有介绍了从TCGA数据库下载数据的视频教程:一文就会TCGA数据库基因表达差异分析。 四.免疫浸润与临床相关性分析 得到免疫浸润结果后,就需要探讨免疫浸润与临床相关性,比如与肿瘤分期什么关系,我们演示的临床数据之前也上传到了网盘,具体看文章:TCGA数据库33个Project的RNA-Seq 你也可以自己下载相应的TCGA-COAD临床数据,可参考文章:一文解决TCGA数据临床数据下载与整理。

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    Nature:如何使用AI分析真实世界数据,简化肿瘤临床试验入组标准

    2018年,麻省理工学院的研究人员曾分析了2000年1月1日至2015年10月31日期间,超过21,143个化合物的406,038条临床试验数据,结果发表在Biostatistics杂志上。 ? Trial Pathfinder是研究团队开发的一个框架,可以整合真实世界数据,系统分析不同入组标准下队列总生存期的风险比,评估包含或忽略临床试验中的某些入组标准后产生的效果。 数据来源。 Trial Pathfinder的分析表明,当使用数据驱动的方法来扩大入组标准时,对于患有其它类型的癌症的患者来说,符合标准的受试者和数量可以平均增加53%。 ? 其他类型的癌症的分析结果 研究另外分析了22项癌症药物试验的患者(11,602例)安全性数据。 本研究主要针对数据量最为丰富的非小细胞肺癌来研究,体现了临床试验入组标准设计中使用AI的价值,可能会推动AI在临床试验中的进一步应用。 然而要做到这一点,还需要克服数据质量局限性方面的挑战。

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    默克与Saama合作构建机器学习驱动的临床数据层,加强临床开发能力

    2022年8月10日,Saama Technologies宣布与默克(Merck & Co,在美国和加拿大以外称为 MSD)达成一项多年协议,利用Saama的生命科学分析云(LSAC)建立和运营一个新的临床数据层 根据协议,默克将把LSAC整合到其临床开发系统中,以提高与数据摄取、管理和转换相关的速度和效率,并促进从多个内部和外部数据源到多个业务平台和分析需求的处理。 Saama的LSAC是一个端对端、支持机器学习(ML)的临床数据管理和认知洞察力平台,旨在加速临床研究结果。 该公司基于云的、由人工智能驱动的解决方案和服务提供了强大的数据聚合、监测、分析和协作能力,因此申办方和CRO可以优化药物开发流程,同时确保缩短周期时间和提高数据质量。 Saama的人工智能模型是用超过一亿的临床数据点训练出来的,很容易嵌入到现有的基础设施和业务工作流程中。

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    临床信息的肿瘤突变maf文件分析维度更多

    主要是讲解了maftools这个包的个性化操作,这个教程里面我们仅仅是使用了 TCGA-Clinical Data Resource (CDR) Outcome 文件里面的病人肿瘤类型,其实里面有丰富的临床信息 而带临床信息的肿瘤突变maf文件分析维度更多。 我看到了GitHub有一个project把这个数据文件制作成为了R包,https://github.com/PoisonAlien/TCGAmutations ,不知道是否有授权,是否合规。 文件里面主要关心的临床指标有: "age_at_initial_pathologic_diagnosis" "gender" "race" "ajcc_pathologic_tumor_stage" 下期预告:有生存统计信息就可以做生存分析,根据突变位点, 可以在各个癌症内部批量进行生存分析检验,挖掘有意义的基因或者基因列表。

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    临床试验统计篇-交叉设计方差分析原理

    2.试验设计 临床试验中,较低变异度(intra-subject CV%<30%)的仿制药,在判定生物等效性时常采用2交叉试验设计: 组别 第一周期 第二周期 TR组 T R RT组 R T 假设一共 ,请以原始数据为准。 ,请以原始数据为准。 5.生物等效性评价 将Cmax、AUC0-t和AUC0-∞经对数转换后进行方差分析(ANOVA)。方差分析模型中序列、药物、周期作为固定效应,受试者(序列)作为随机效应。 . [5]临床试验统计学.陈峰主编,交叉试验生物等效性章节.

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    文献解读|拷贝数增加临床意义分析指导手册

    CNV变异,通常认为新生变异具有显著的临床意义,而遗传自父母的变异则为良性 和正常人群的CNV数据库进行比较,比如DGV或者实验室自建的正常对照样本的数据库,在正常人群中频率大于1%的CNV被认为是良性的 为此,作者团队开发了一套新的判断CNV临床意义的分析体系,专门针对拷贝数重复进行分析。 构建了两个队列,一个用于实际分析,一个用于验证分析策略的可行性。 对不同临床意义的拷贝数重复的长度进行分析,结果如下 ? 致病性CNV平均长度为2283bp, 良性和临床意义不明确的CNV长度则比较短,均值分别为362和453。 本文通过对发育迟缓或者先天异常综合征的患者CNV进行分析,提出了一套分析拷贝数增加的临床意义的完整pipeline, 其中推荐使用200kb作为阈值,分析200kb以上的CNV。 在分析CNV的临床意义时,该文章的分析策略值得参考和借鉴。

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    单基因生信分析流程(3)一文解决生存分析临床参数相关分析

    本文目的 (1)绘制生存分析图 (2)临床参数相关分析 ? stage_event_tnm_categories ) %>% distinct( bcr_patient_barcode, .keep_all = TRUE) #整理死亡患者的临床信息 'TNM' )) %>% mutate(OS=ifelse(OS=='Dead',1,0))%>% mutate(OS.Time=OS.Time/365) #合并两类患者,得到肾透明细胞癌的临床信息 = 'KIRC_survival.csv') survival_data <- subset(survival_data,select=c(Barcode,OS ,OS.Time)) 读取表达量数据 临床参数相关分析 # =============================================================== #clinical parameters # =

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    玩转TCGA临床信息

    但是,有时候却很难重现原作者的结果,甚至有时候连作者的实验数据如何获取,样本如何分类都很难搞清楚。 前些日子有位同学follow一篇宫颈癌的文章, ? 对作者是如何从307个early-stage cervical cancer (CESC)病人中根据临床信息挑选出145个病人的过程有些疑惑。下面是原作者筛选样本的标准。 ? 点击Download下载,里面就包含所有样本的临床信息 ? 解压到当前文件夹 ? 这里需要简单介绍一下TNM分析。N代表淋巴结。恶性肿瘤病人存在或不存在淋巴结转移,可能是单发转移也可能是多发转移。 更多临床信息解读可以参考肿瘤TNM分期。 ? ? 这就和原文中的表1中的数字相同了。 ? 接着我们检查一下相应的Tumor Grade样本数是否正确。

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