根据上面的生存分析的介绍可以大概的了解了生存分析的概念和原理以及KM曲线的绘制。但是生存分析中COX回归的结果不容易直接输出,本文简单的介绍一种自定义函数,批量并且规则的输出结果的方式。
array_diff_uassoc() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值 ,并返回差集。
array_udiff() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键值 ,并返回差集。
array_diff_ukey() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名 ,并返回差集。
就是一篇文章并没有使用TCGA数据库的指定癌症的生存信息去看自己感兴趣的基因的生存效应,反而舍近求远去下载BMC Cancer. 2011 文章数据,所以我怀疑TCGA应该是该基因在该癌症里面的生存效果不显著!
生存分析是指将终点事件和出现此事件所经历的时间结合起来分析的一种统计方法,研究生存现象和现象的响应时间数据及其规律,在肿瘤等疾病研究中运用广泛。在R中进行生存分析常用的包有survival包以及survminer包。[A Robust 6-lncRNA Prognostic Signature for Predicting the Prognosis of Patients With Colorectal Cancer Metastasis]中R包survminer用于确定高风险和低风险人群的最佳截点。[Change in Neutrophil to Lymphocyte Ratio During Immunotherapy Treatment Is a Non-Linear Predictor of Patient Outcomes in Advanced Cancers]采用survminer包进行单因素和多因素分析。今天我们来介绍survminer包。
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array_udiff_uassoc() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值,并返回差集。
关于连续性变量最佳截断值的选择,之前介绍了survminer中的surv_cutpoint以及X-tile软件:
插件安装的相关问题,请查看以下链接,有详细说明,或在群文件下载腾讯课堂直播视频,视频里有详细说明安装原理和方法。 Excel催化剂安装过程详解及安装失败解决方法
比较两个数组的键名和键值(使用内建函数比较键名,使用用户自定义函数比较键值),并返回差集:
前面我们讲过一个R函数搞定风险评估散点图,热图,其中LASSO模型的输入就是单因素cox分析得到的显著与生存相关的基因。今天我们就来探讨一下如何使用R来做单因素和多因素cox回归分析。
在前一章(TCGA生存分析)中,我们描述了生存分析的基本概念以及分析和总结生存数据的方法,包括:1.危险和生存功能的定义 2.为不同患者群构建Kaplan-Meier生存曲线用于比较两条或更多条生存曲线的logrank检验
对于医学生来说,尤其是你的研究方向与肿瘤相关,那么避免不了的就是生存分析。生存分析的目的就是为了有个策略可以指示患者的生存期,以及寻找靶标继而作用于这些靶标是否可以延长患者的生存期。
如果想查看某些因素,如年龄,性别,分期,肿瘤数目,大小,实验室指标 或者 通过生信手(tao)段(lu)构建的模型和评分是否对预后有影响时候,经常会把连续变量变为分类变量,然后绘制KM曲线或者列线图等。
Excel用户经常发现在公式中使用整列的引用很方便,这样可避免每次添加新数据时都必须调整公式。因此,当编写用户自定义函数时,可能会使用:
提示:R-project网站 https://www.r-project.org/
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用到的是大名鼎鼎的mtcars,1974年《Motor Trend US》杂志上记录的,包括32种汽车的mpg(燃料消耗)、hp(马力)等方面的数据。
【问题提出】上次学习了一个用Excel函数的方法来解决这个问题,但是函数太长了,有时会忘记:
生存分析作为转录组文章中的VIP,太常见了,那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢?
对生信分析中得到的一些基因,进行KEGG富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
KM法即乘积极限法(product-limit method),是现在生存分析最常用的方法,是由Kaplan和Meier于1958年提出,因此称Kaplan-Meier法,通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线:首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率(即生存概率),然后将逐个生存概率相乘,即为相应时段的生存率。
xml是一种伟大的数据格式标准,虽然现在网页开发中,已大量使用json作为数据交互媒介,但xml比json更为强大,覆盖的领域比json更广,也因为曾经流行过,仍然有大量历史工具、程序使用其进行数据交互特别是配置文件的数据存储。
python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能,以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式:
大海:首先咱们拿个简单的例子来看看,还记得拿个《模拟Excel中的Trim函数》吗?
官方:https://casbin.org/docs/zh-CN/function
STEP1:获取目标数据GSE62254的基因表达矩阵expr及预后信息survival_file
因为是癌症方面,自己不研究这一方面,所以不常用,但是GEO的转录组数据,是根据这个文件改写的
函数可以动态定义,也可以分配给变量。如果创建了一个新函数,并且将其分配给保存了另外函数的同一个变量,那么就以一个新函数覆盖了旧函数。在某种程度上,回收了旧函数指针以指向一个新函数。而这一切发生在旧函数体的内部。在这种情况下,该函数以一个新的实现覆盖并重新定义了自身。
关于Cox模型诊断和汇总在之前的推文中已经进行过详细的讲解:R语言生存分析:Cox回归
函数是现代高级编程语言的基本配备,PHP 也不例外。一个典型的 PHP 函数通过 function 关键字进行声明,然后紧跟着是函数名和通过圆括号声明的参数列表,再通过花括号定义函数体 —— 我们可以在函数体中定义具体的业务逻辑,最后通过 return 语句返回函数返回值(可选)。
array_map() 函数将用户自定义函数作用到数组中的每个值上,并返回用户自定义函数作用后的带有新值的数组。
在工作表自定义函数的开发中,存在两种类似的自定义函数,一种是存储在xlam或xlsm上的,一种存储在xll文件上的。其开启关闭都在Excel普通加载项处,如下图所示。
使用VBA编写用户自定义函数,不仅可以在程序中进行调用,还可以像Excel内置的工作表函数一样,在工作表公式中使用。例如下面的用户自定义函数GetNum:
大家日后可以多多帮助简书举报其他不合规的账号或文章,最后能够让简书平台无文章可发布的纯洁境地就最合规了。
程序设计中的“函数”是从英文“function”翻译过来的,从其意义上来说,函数带有功能的含义,也就是说程序中定义一个函数的目的是让它完成一定的功能,并且这个功能在程序中会多次被使用。通常对一个复杂问题进行程序设计时,会采用分解法把问题分解为多个相对独立的子问题,每个子问题对应程序的一个功能模块。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外,与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
sys.path:是python搜索模块的一个路径集,为list,自定义的包可以把存放路径加进去,之后直接调用包名就行了。
今天这篇推文,小编就带大家了解一下森林图(Forest Plot) 的绘制方法,主要内容如下:
我们通过之前章节的学习了解了一些基本的python编程,但是在我们编写代码过多的时候,将会导致代码杂乱,并且整体逻辑不便于查看,出现一个错误则需要通过较多的流程去排错。那么我们的代码有一部分是通过积木搭建的方式组合成代码,弱一部分出错,就会很快的定位错误在哪一个积木块里面,这时就只需要修改那个积木内的代码就可以修正错误。这样做是不是就可以极的使我们的代码结构清晰,并且易于修改错误了呢?答案当然是对的。
这是在forum.ozgrid.com上找到的一个工作簿,能够实现多层级联数据验证。当你在单元格A1的下拉列表中选取某项目后,单元格B1中下拉列表项会相应改变;选择单元格B1中的下拉列表项后,单元格C1中的下拉列表项会相应改变,如下图1所示。
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