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用R语言进行KM生存分析

R是数据分析常用的软件之一，通过各种功能强大的R包，可以简单方便的实现各种分析。...在R语言中，能够进行生存分析的R包很多，survival和survminer是其中最基本的两个，survival负责分析，survimner负责可视化，二者相结合，可以轻松实现生存分析。...进行生存分析 这里根据性别这个二分类变量，采用KM算法来估计生存曲线，代码如下 ?...从fit中提取结果构成了d这个数据框，可以看到已经包含了每个时间点的生存概率，删失等信息，通过这些信息，完全可以自己写代码来画图。为了方便，我们直接采用survminer中的函数来进行可视化。 3....survminer在可视化结果时，也支持进行差异检验，并将对应的p值标记在图上，代码如下 ggsurvplot(fit, pval = TRUE) 效果图如下 ?

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    使用TCGAbiolinks进行生存分析

    TCGAbiolinks不仅提供了数据的下载功能，还提供了各种各样的下游分析功能，生存分析是TCGA数据最经典的应用场景之一，通过TCGAbiolinks可以轻松实现生存分析。...在进行生存分析之前，首先要得到患者的临床数据。...在之前的文章中介绍了通过GDC来下载临床数据的方法，在GDC中临床数据有两种形式 XML 每个样本的所有临床信息以XML的格式进行存储，该文件中包含的临床信息是最为全面的 TSV/JSON 将需要下载的数据添加到...GDCcart之后，可以选择下载tsv或者json格式的临床信息，这种方式得到的信息只是XML中信息的一个子集，缺点就是不够完整，但是对于生存分析而言却是足够了，而且该文件中患者的生存信息比XML文件更新的快...在进行生存分析时，更推荐使用TSV/JSON格式的生存信息，更新的更加及时，具体用法如下 ? 结果如下所示 ? 通过TCGAbiolinks可以方便的提取TCGA中的临床信息进行生存分析。

    1.4K10

    用R语言进行Cox回归生存分析

    在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。...当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。...将上述公式进行log转换，可以变换成以下格式 ?...当偏回归系数大于0时， 随着该自变量值的增加，风险增加，生存时间减少，当系数小于0时，则相反；等于0时，没有影响。 将exp(b)称之为hazard ratio, 简称HR。...通过survivalR包，可以轻松的实现cox回归分析，步骤如下 1. 准备生存数据 对于每个个体而言，其生存数据会出现两种情况，第一种是观测到生存时间，通常用1表示，第二种则是删失。通常用0表示。

    4.8K20

    使用OncoLnc进行TCGA生存分析

    通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息，OncoLnc提供了一个生存分析的web服务，对应文章的链接如下 https://peerj.com/articles/cs-67/ 网址如下...同时收集了来自MiTranscriptome项目lncRNA表达量数据，从而提供了包含mRNA，miRNA，lncRNA 3中基因的生存分析，可以方便的挖掘各种肿瘤中和生存相关的基因。...点击submit按钮，可以看到事先用cox回归计算好的生存分析结果，示意如下 ? 选择感兴趣的肿瘤，可以进一步进行KM生存分析。 2....输入样本分组 为了探究基因和生存的相关性，这里根据基因表达量的大小将样本分为high和low两组，自己指定每组的比例，加起来是100%， 示意如下 ?...KM生存分析 确定好分组之后，点击submit, 就可以得到如下所示的生存分析结果 ? 通过OncoLnc可以方便的进行TCGA数据的生存分析，快速的查看多种肿瘤中与生存相关的基因。

    1.9K10

    使用kmplot在线进行生存分析

    kmplot是一个生存分析的在线工具，最初是设计用来对肝癌中的miRNA进行生存分析，对应的文章发表在scientific reports上，链接如下 https://www.nature.com/articles...从TCGA, GEO等大型数据库中收集肝癌相关的miRNA表达谱数据，同时从文献中整理已报到的生存相关biomarker miRNA进行生存分析，综合cox回归和差异表达的结果，进一步筛选biomarker...也可以通过use multiple genes, 输入多个基因，批量进行生存分析 2. 确定样本分组策略 根据基因表达量将样本分成高低两组，这里支持按照均值等多种统计量来分类，示意如下 ? 3....确定生存分析的类型 支持多种事件的生存分析，对应不同的类型，示意如下 ?...；PPS代笔post progression survival, 主要分析预后的生存情况。

    2.4K30

    「R」怎么对连续变量分组并进行生存分析

    在探究基因表达、基因拷贝数等连续变量对癌症病人的预后情况的影响时，我不得不面对和处理的主要问题是如何对这种连续型的变量进行分组，然后进行相应的生存分析。...这种数据用来进行生存分析是最简单的，标准的代码一套，看结果就可以了。 如果你是想进行这样的分析，百度一下相信有不少博文可以解决你的这个问题。...这里画图函数涉及一些参数的设定，可以参考《怎么画出好看的生存曲线》这篇文章。 如果我们想要将连续型变量进行生存对比分析，显然我们要在构建生存模型之前将组别划分好。...使用函数对基因表达进行分组，分组方式是median中位数。...最后，我们到底应该根据结果选择方法、还是选择方法之后就认定了结果，这是悬在这类分析中的一把利剑。所谓的差异到底是什么？我们在进行分析时需要有自己的道德和专业两重标准。

    4.2K10

    生存分析是什么？手动和使用R的示例

    在本文中，我们将解释什么是生存分析，以及它是如何以及在哪种情境中使用的。我将解释生物统计学家用于分析生存数据的主要工具和方法，以及如何估计和解释生存曲线。...当然，我们希望分析所有可用数据，包括关于被截尾的患者的信息。 因此，生存分析的目标是以适当的方式对时间至事件数据进行建模和描述，考虑到这种类型数据的特点。...生存函数S(t)是： 递减函数， 取值在[0,1]之间（因为它是概率），且 在t=0时等于1，在t=∞时等于0。...在R中 现在，我们将我们的结果与在R中找到的结果进行比较。...进一步了解 在本文中，我们介绍了生存分析的基本概念，何时、为什么以及如何使用它。我们讨论了截尾和生存曲线。

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    使用R语言进行聚类的分析

    大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较...一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...输入这些数据是一个痛苦的过程,请大家自行体验: 接下来,将使用scale函数对数据进行中心化或者标准化的处理,这样做的目的是为了消除这些小数量级别影响以及一些单位的影响 ?...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?

    3.5K110

    R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者

    2 样本数据 在这个文章中，我们使用了梅奥诊所进行的原发性胆汁性肝硬化（pbc）研究中的部分数据，该研究包括在R语言的生存包中。...对RMST的解释是："当我们对患者进行τ的随访时，患者平均会存活μτ"，这是对删减的生存数据的相当直接和有临床意义的总结。如果没有删减的观察值，我们可以使用平均生存时间 而不是μτ。...3.1 未经调整的分析及其实施 让μτ（1）和μτ（0）分别表示治疗组1和0的RMST。现在，我们用RMST或RMTL来比较这两条生存曲线。具体来说，我们考虑用以下三种措施来进行组间对比。...---- 点击标题查阅往期内容 R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 1. RMST的差异 2....该点估计表明，在对病人进行10年的跟踪调查时，接受积极治疗的病人比安慰剂组的病人平均生存时间短0.137年。

    2K50

    使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

    p=3609 读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。...前三行包含对数据的一些注释，当我们将数据读入R时我们想要忽略它。我们可以通过使用scan（）函数的“skip”参数来使用它，它指定了多少行。要忽略的文件顶部。...一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。...为了使用R中的简单指数平滑进行预测，我们可以使用R中的“HoltWinters（）”函数拟合一个简单的指数平滑预测模型。...安装“预测”R软件包后，您可以键入以下命令加载“预测”R软件包： > library("forecast") 当使用forecast.HoltWinters（）函数作为其第一个参数（输入）时，您将使用

    5.1K61

    使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析

    这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings（MH）从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。...我将说明该算法，给出一些R代码结果，然后分析R代码以识别MH算法中的瓶颈。 模型 此示例的模拟数据是包含 患者的横截面数据集。有一个二元结果， 一个二元治疗变量， 一个因子age。...我不会进行推导，但是它遵循我以前的帖子中使用的相同过程。 此条件分布不是已知分布，因此我们不能简单地使用Gibbs从中进行采样。...关于贝叶斯范式的好处是，所有推断都是使用后验分布完成的。现在，系数估计值是对数刻度，但是如果我们需要比值比，则只需对后验取幂。...如果我们想要对比值比进行区间估计，那么我们就可以获取指数后验平局的2.5％和97.5％。 下面是使用R分析，显示了这一点。for循环运行Gibbs迭代。

    1.3K10

    使用R语言进行Metroplis-in-Gibbs采样和MCMC运行分析

    这篇文章展示了我们如何使用Metropolis-Hastings（MH）从每次Gibbs迭代中的非共轭条件后验对象中进行采样–比网格方法更好的替代方法。...我将说明该算法，给出一些R代码结果，然后分析R代码以识别MH算法中的瓶颈。 模型 此示例的模拟数据是包含 患者的横截面数据集。有一个二元结果， 一个二元治疗变量， 一个因子age。...我不会进行推导，但是它遵循我以前的帖子中使用的相同过程。 此条件分布不是已知分布，因此我们不能简单地使用Gibbs从中进行采样。...关于贝叶斯范式的好处是，所有推断都是使用后验分布完成的。现在，系数估计值是对数刻度，但是如果我们需要比值比，则只需对后验取幂。...如果我们想要对比值比进行区间估计，那么我们就可以获取指数后验平局的2.5％和97.5％。 下面是使用R分析，显示了这一点。for循环运行Gibbs迭代。

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    常见问题之Golang——在for循环内使用go func进行使用参数时总是使用最后一个对象

    常见问题之Golang——在for循环内使用go func进行使用参数时总是使用最后一个对象 背景 日常我们开发时，会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列...开发环境 系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.17 内容 错误 在for循环内使用go func进行使用参数时总是使用最后一个对象 造成原因： 由于go func 在创建协程时使用的...apiServerAddr采用引用方式造成for循环一定次数后造成内容被覆盖，因此会出现引用同一个存储值的问题 解决方案： 使用一个新的对象来进行存储go func中方法使用的参数，例如： for i,...demo := range demoList{ go func(de string) { test(de ) }(demo ) } 这里使用de作为一个新的变量来进行存储每次循环下的...本文声明： 知识共享许可协议 本作品由 cn華少 采用 知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议 进行许可。

    1.2K20

    在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

    p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。...DT[, type])n_date <- unique(DT[, date])n_weekdays <- unique(DT[, week])period <- 48 让我们看一下用电量的一些数据并对其进行分析...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次回归样条，对于每周季节性，使用P样条。...让我们使用summary函数对第一个模型进行诊断。...P值：给定变量对响应变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。\（R ^ 2 \）–调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq。（adj）值有点低...

    1.6K11

    在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

    p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。...type]) n_date <- unique(DT[, date]) n_weekdays <- unique(DT[, week]) period <- 48 让我们看一下用电量的一些数据并对其进行分析...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次样条回归，对于每周季节性，使用P样条。...让我们使用summary函数对第一个模型进行诊断。...P值：给定变量对因变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq.（adj）值有点低。 让我们绘制拟合值： ?

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    R语言中使用多重聚合预测算法（MAPA）进行时间序列分析

    p=10016 这是一个简短的演示，可以使用该代码进行操作。使用MAPA生成预测。...如果已经有并行集群在运行，则可以使用paral = 1。 时间聚合的不同级别上的估计和预测。 第一估计模型在每个时间聚合级别的拟合度，还提供已识别ETS组件的可视化。 ...第一个是在所有聚合级别上强制使用特定的指数平滑模型。 在这种情况下，将非季节性阻尼趋势模型拟合到时间序列。...由于MAPA不能再在模型之间进行更改并选择一个简单的模型，因此对于给定系列的汇总版本，预选模型可能具有太多的自由度。...由于这些都需要模拟预测以进行计算，因此它们的计算量很大。

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