最近浙江大学的学徒咨询了我TCGA数据里面的生存分析的不确定性问题，略微指引了一下他，就让他写了这个教程！...对比2015.11.1的TCGA数据，最新的TCGA数据，GOBO数据三种数据来源的CCR1，CCL23两种基因在乳腺癌病人中的生存分析。...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...本文将以乳腺癌和CCL23，CCR1这两种基因的表达信息为例，展示一种癌症、两种基因的生存分析曲线画法。
生存分析是大数据时代筛选目标基因的超级有效策略。...学徒作业-两个基因突变联合看生存效应 TCGA数据库里面你的基因生存分析不显著那就TMA吧 对“不同数据来源的生存分析比较”的补充说明 批量cox生存分析结果也可以火山图可视化 既然可以看感兴趣基因的生存情况...，当然就可以批量做完全部基因的生存分析 多测试几个数据集生存效应应该是可以找到统计学显著的！...我不相信kmplot这个网页工具的结果(生存分析免费做) 为什么不用TCGA数据库来看感兴趣基因的生存情况 200块的代码我的学徒免费送给你，GSVA和生存分析 集思广益-生存分析可以随心所欲根据表达量分组吗...生存分析凭什么不需要矫正P值？ 难道就是因为我们希望统计学显著的生存结果，就选择性展示它吗？
本文介绍生存分析，其实，在R中，生存分析很简单，大家在网上能找到无数的文章。利用survival包就可以。就是按照下列公式就可以完成简单的生存分析。...fit <- survfit(Surv(生存时间, 生存状态) ~ 分组, data=数据框) 我们这里就结合基因的表达量，来进行分析。 首先加载我们的数据。...同样我们也要处理一下临床数据，我们之前处理的临床数据是这样的： ? 我们这里也需要简单处理一下。...然后我们将表达矩阵与临床数据融合，因为不是每个病人的数据都是一一对应的，简单说，就是病人有表达数据，但他的临床数据就不全，我们也删除了缺失值的病人的临床数据，所以我们只需要具有临床数据又有表达数据的病人的数据...尽管本文是介绍基因表达量的生存分析，但其他的也是一样，就看你怎么分组，比如我们前面介绍SNP的数据处理后，能否做某基因突变与野生型的生存分析呢？其实都是一样的道理，其他的也是一样。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...) for_surv$CCR1=as.numeric(for_surv$CCR1) for_surv$CCL23=as.numeric(for_surv$CCL23) head(for_surv) 生存分析中用到的数据长下面这个样子...for_surv[as.numeric(sample_code)>=20 & as.numeric(sample_code)<=29,] 选择 tumor 的数据继续走生存分析流程
生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。 本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。...后续还会给大家介绍Cox回归、时依系数和时依协变量的Cox回归、生存曲线的可视化等内容。 本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。...生存过程的描述 library(survival) library(survminer) 使用survival包中的lung数据集用于演示，这是一份关于肺癌患者的生存数据。...首先把生存时间和生存状态用Surv()放到一起，可以看到有+的就是截尾数据。...ggtheme = theme_bw() # 更改主题 ) 生存过程的比较 如果通过某个变量把数据分为多组，然后检验不同组别之间的生存时间（生存曲线）
❝本节来介绍一个做生存分析的新包「ggsurvfit」,完美兼容「ggplot2」语法；下面来简单介绍一下，具体请查看作者官方文档 地址：https://github.com/ddsjoberg/ggsurvfit...combine_groups=F)+ add_quantile(color ="grey80",size=0.8,linetype =5) ❝可以看到语法完全适用于「ggplot2」通过 「+」 来进行图层的叠加...(linetype = 3, size = 1) + add_confidence_interval() + facet_grid(~strata) ❝还可进行分面操作，那么这样就会有了更多的施展空间...❞ 高亮显示部分数据 survfit2(Surv(time, status) ~ ph.ecog, data = df_lung) %>% ggsurvfit(size = 1) + ggplot2...= c(0.02, 0)) + scale_x_continuous(breaks = 0:4 * 6, expand = c(0.02, 0)) ❝可以看到使用「ggsurvfit」来进行生存分析图表绘制给了我们更大的操作空间
但是我没有想到，同样的基因在同样的癌症的生存分析结果，在不同的网页工具里面居然是千差万别。 oncoln 首先我们看看http://www.oncolnc.org ?...无病生存期（Disease-free survival，DFS）定义为：从随机化开始至疾病复发或（因任何原因）死亡之间的时间。...跟前面介绍的两个数据库网页工具结果都不一样，我有点头大，但还是切换了DFS再看看： ?...发现这个时候的生存分析输出的图跟前面的KMPLOT工具几乎是一模一样的，这个时候我思考的结果是既然有两个数据库一致，那么我们就会认为第三者，也就是oncolnc是错的，但是为什么它会错呢？...我继续探索 在R里面重新画oncolnc数据 在oncolnc网页工具里面可以下载其生存分析的数据，我首先怀疑是不是该工具自己绘图错误，所以在R里面重新绘制，代码是： rm(list=ls()) options
生存资料的DCA 方法1 方法2 方法3 方法4 生存资料的DCA 方法1 使用dcurves包,使用的数据集是包自带的df_surv数据集，一共有750行，9列，其中ttcancer是时间，cancer...并不是只有结局事件是生存或者死亡的才叫生存资料哦！只要是time-event类型的，都可以。...上面是多个模型在同一个时间点的DCA曲线，如果是同一个模型在不同时间点的DCA，这个包不能直接画出，需要自己整理数据，因为不同时间点进行治疗的风险和获益都是不一样的，所以会出现同一个阈值概率对应多个净获益的情况...如果你的预测变量是多个，就需要先计算预测概率。...如果你不会自己搞数据，就用这个！ 方法3 使用这个网站[1]给出的stdca.r文件绘制cox的DCA，需要代码的直接去网站下载即可。 数据还是用df_surv数据集。
肿瘤免疫微环境我们讲了很多了，目录是： estimate的两个打分值本质上就是两个基因集的ssGSEA分析 针对TCGA数据库全部的癌症的表达量矩阵批量运行estimate 不同癌症内部按照estimate...，呼应我们的主题《泛癌水平的批量生存分析》。...所以通常很少看比例，而是看各个细胞亚群的标记基因组成的特征基因集是否有特殊的生物学意义，比如生存分析的统计学显著。...然后研究者拿这些基因集去TCGA数据库里面检验它们是否在各个癌症里面可以统计学显著的区分生存，而且判定它们是保护因子还是风险因子。...写在文末 欢迎加入我们pan-cancer数据挖掘的讨论群，因为已经满200人了，所以需要我们生信技能树的官方拉群小助手帮忙拉群哦！！！（名额有限，先到先得！！！）
这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 网上基于这个项目其实可以找到各种各样的解决方案，我也尝试了不同的做法...但是实际的效果并不是十分好，个人尝试最好的成绩是0.78468，一次是基于深度神经网络，另外一次就是基于当前的随机森林的模型。...另外还可以看到一系列score为1的提交，这些不知道是怎么做到的，真是太tm牛了~~ 至于数据的解释可以看下面的表格： Variable Definition Key survival 生存状态 0 =...知道了上面的数据定义，那么处理数据也就有方向了，首先加载数据： import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing...生存概率分析》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8erandomforestclassifier%e7%9a%84titanic%
我们是依据每个单细胞亚群的特异性高表达量基因去给病人样品分组后生存分析，或者跟生存分析的基因取交集。...bulk RNA-seq数据及表型信息识别与疾病高度相关的细胞亚群。...，我们把一个单细胞转录组数据集进行基础的降维聚类分群，并且针对里面的上皮细胞亚群进行细分亚群，而且在 肿瘤单细胞转录组拷贝数分析结果解读和应用我们根据拷贝数情况判断了其中0,1,6还有cycle是恶性细胞亚群...我们就是从这个上皮细胞细分亚群里面拿到的单细胞表达量矩阵对象哈，具体的代码和文件在：关键单细胞亚群辅助判定之生存分析可以拿到！！！...Scissor算法判断的生存分析相关细胞主要是在恶性的增值细胞亚群： 在恶性的增值细胞亚群 其中跟前面的：关键单细胞亚群辅助判定之生存分析，结论是一致的，但是前面是先降维聚类分群拿到了恶性的增值细胞亚群后根据生存分析结果判断恶性的增值细胞亚群的全部细胞都是有意义
视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例拓端，赞4R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例----R包可以使用各种R包来解决特定问题。...以下是本次用于读取，管理，分析和显示数据的软件包。运行以下行以安装和加载所需的包。if (!...:23.258 生存数据分析生存分析侧重于事件数据的时间。在我们的例子中，是诊断后的死亡时间。为了定义失效时间随机变量，我们需要：1。...death Other death 109 122 107 FALSE TRUE 109 229 以图形方式显示观察到的随访时间对于生存数据的分析非常有帮助...它特别适用于分组数据。为了在实际示例中显示此方法，我们首先需要创建聚合数据，即将后续分组并在每个层中计算风险。基于分组的数据，我们估计会用生存曲线。
The UCSC Xena platform provides an unprecedented resource for public omics data ...
Rplot.jpeg 2 生存分析kmTCGA() Kaplan-Meier 生存曲线评估乳腺癌和卵巢癌病人中TP53基因突变与生存关系 library(RTCGA.mutations) # library...Rplot01.jpeg 更多的看这里
在之前meta分析的文章中我们介绍了森林图的画法，典型的森林图如下所示 每一行表示一个study，用errorbar展示log odds ratio值的分布，并将p值和m值标记在图中。...森林图主要用于多个study的分析结果的汇总展示。...根据cox生存分析的结果绘制森林图有多种方式，使用survminer包的ggforest函数，是最简便的一种，代码如下 > library(survminer) > require("survival"...axis txt" + ) 效果图如下 虽然输出很简陋大，但是从基本用法可以看出，我们可以自定义变量名称，指定风险值的大小，这样我们只需要从cox回归的结果中提取我们需要绘图的元素进行绘制即可。...，我们就可以实现和文章中图片一致的效果图了，只需要仔细钻研函数的帮助文档即可。
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...小O：这太可以了～ 生存模型就能很好的地解决上面的问题，生存分析(Survival analysis)是指根据历史数据对人的生存时间进行分析和推断，研究生存情况与众多影响因素间的关系。...本文参考自python数据分析案例-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测[1]。...447.75 更换2年合同后，预测65个月，剩余价值较月签合同提升了1104.45 添加OnlineSecurity后，预测31个月，剩余价值较月签合同提升了89.55 参考资料 [1] python数据分析案例...-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测: https://blog.csdn.net/maiyida123/article/details/119736185
构建表达矩阵 scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲，表达矩阵的每一行代表一个基因，每一列代表一个细胞（但是一些作者会做个转置）。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。...测序数据可视化 (一) IGV基因组浏览器可视化高通量测序数据 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 1 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍 - 2 高通量数据分析必备-基因组浏览器使用介绍...常见的是将条形码加到read名称上。 一旦reads完成了到基因组的比对，我们需要检查比对率和确保有足够多的reads比对回了参考基因组。...如果有样品比对率异常低或比对回去的reads异常低，则需要多加注意甚至从后续分析中移除。较低的read比对率通常表示存在污染。...这一高可变性可能会引入很强的偏差，需要在下游分析时考虑到。现在的分析通常根据细胞类型或生物通路把细胞/gene混合一起增加检测能力。
学徒和学员已经陆续出师，是时候把生信技能树的舞台交给后辈了！ 下面是《生信入门第6期》学员的分享 她上一个笔记是：学徒数据挖掘之谁说生存分析一定要按照表达量中位值或者平均值分组呢？...这次带来的是2个基因组合分群的生存分析，如下： 学徒作业，完成生存分析； 数据集是：METABRIC dataset (Curtis et al., 2012)....DFS 无病生存期: Disease Free Survival 定义：经过治疗后未发现肿瘤，结局指标为 疾病复发或 死亡，同样不关心死亡原因。...其次了解一下METABRIC dataset数据库的背景知识 网址：http://molonc.bccrc.ca/aparicio-lab/research/metabric/ 网址：https://ega-archive.org...生存分析 随便去xena中含有DSS临床信息的数据中看看，发现其实DSS.time和OS.time时间是一样的，且不同结局的患者时间也是不变化的。
此阶段的数据分析师需要知道如何使用工具处理数据，了解业务场景，分析和解决基本问题。重要的是要强调数据分析师最重要的事情是熟悉我们的业务。...例如，我可以看到两只股票之间的相关性是否相关。假设一个反相关的股票下跌，那么，根据数据，我们可以假设其他股票会上涨。 与数据挖掘相关的统计方法（多变量逻辑回归分析，非线性回归分析，判别分析等）。...大数据分析（学习非结构化数据概念，MapReduce技术，大数据分析方法）。 数据挖掘（聚类（k-means方法，分割方法），关联规则，因子分析，生存时间分析）。 风险分析与运行分析的计算机模拟。...虽然像Tableau和FineBI这样的自助服务BI具有内置的分析模型部分，但分析人员需要更全面，更深入的探索，需要Python和R等数据挖掘工具。...因此，您需要具备沟通，组织，管理技能和商业思维。这不限于某个位置。您需要在更高的位置思考并为公司寻求利益。与此同时，我们还必须考虑如何使用“数据分析”卡在公司中发挥作用并使用数据来推动业务运营。
测序文库拆分 (Demultiplexing) 文库拆分因使用的前期Protocol不同或构建的流程不同需要有对应的处理方式。...例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。...如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。...如果提前知道加入的细胞条形码，比如数据来自基于PCR板的方案，只需要找到条形码并与条形码库作比对，归类于与之最相似的那个就可以 (根据条形码的设计，一般允许最多1-2个错配)。...这些数据通常在比对之前先做拆分，从而可以并行比对，提高效率。 我们有公开可用 ()的 perl脚本，可以拆分任何plate-based的建库方案生成的数据，不管有没有UMI。
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