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爾云間生信代碼|基于逐步多因素cox回歸篩選預(yù)后標(biāo)記基因并構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分模型

2022-09-19 14:15 作者:爾云間  | 我要投稿


臨床預(yù)測(cè)模型是指使用數(shù)學(xué)模型來(lái)評(píng)估受試者當(dāng)前患有某種疾病的概率或?qū)?lái)發(fā)生某種結(jié)局的可能性。通過(guò)該模型,利用已知特征來(lái)計(jì)算未知結(jié)局發(fā)生的概率。臨床預(yù)測(cè)模型一般采用各種回歸分析方法建模,回歸分析的統(tǒng)計(jì)本質(zhì)是尋找一種定量因果關(guān)系。簡(jiǎn)單地說(shuō),回歸分析是評(píng)估變量X對(duì)結(jié)局Y的影響程度的定量描述。常用的方法有多元線性回歸模型、Logistic回歸模型和Cox回歸模型。預(yù)測(cè)模型有效性的評(píng)估和驗(yàn)證是統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)建模和研究設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。預(yù)后模型側(cè)重于研究疾病在特定時(shí)間段內(nèi)復(fù)發(fā)、死亡、傷殘和并發(fā)癥等結(jié)果發(fā)生的概率。這種模型在研究中非常常見,有利于找到預(yù)后相關(guān)的標(biāo)記物,為臨床治療提供參考依據(jù)。

因此,本軟件基于樣本的生存信息,包括生存時(shí)間和生存狀態(tài),結(jié)合一組基因在各個(gè)樣本中的表達(dá)值,通過(guò)多因素cox模型,采用逐步回歸算法,預(yù)期找到對(duì)生存影響最大的基因組合,結(jié)合對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)構(gòu)建預(yù)后模型,為后續(xù)下游分析提供參考。用戶只需要輸入樣本的生存信息以及基因表達(dá)水平,軟件將自行篩選出對(duì)生存影響最大的基因組合以及對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù),并計(jì)算得到各個(gè)樣本的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分,同時(shí)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分中位值將樣本分為高低風(fēng)險(xiǎn)組,觀察兩組的生存差異。


使用方法:

stepmuti_Riskscore.R??-surdata=


參數(shù)說(shuō)明:

USAGE:

stepmuti_Riskscore.R?-surdata=<surdata>

PARAMETERS:

-surdata????????the?gene?expression?level?in?all?samples?and?survival?information?for?each?sample?,gene?as?column,sample?as?row?,The?first?two?columns?are?survival?time?and?survival?status?respectively.the?input?csv?format.


操作步驟:

1、打開命令行界面,輸入“Rscript?stepmuti_Riskscore.R”調(diào)閱幫助文檔,確定該程序所需的輸入文件。

2、用戶根據(jù)幫助文檔中的參數(shù)說(shuō)明內(nèi)容,對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。這里,必須輸入?yún)?shù)只有1個(gè):surdata,表示基因在各個(gè)樣本中的表達(dá)水平以及樣本的生存時(shí)間和狀態(tài)信息,每個(gè)樣本為一行,保存為以逗號(hào)分隔的csv文件,其中前兩列分別為樣本的生存時(shí)間和生存狀態(tài),從第三列依次往后為各個(gè)基因在樣本中的表達(dá)值。

3、完成參數(shù)提交后,按下回車鍵,整個(gè)程序即正式開始進(jìn)入執(zhí)行。每步執(zhí)行內(nèi)容都會(huì)給出提示。程序執(zhí)行完畢后,界面會(huì)顯示"Program?execution?is?completed"結(jié)束語(yǔ)。


結(jié)果展示:

1.?multiCox.xls

coxcoef數(shù),HR風(fēng)險(xiǎn),HR.95LHR.95H95%區(qū),p.value


2.?risk.txt

達(dá)個(gè)過(guò)計(jì)來(lái)riskscore。


3.forest.pdf

該圖為逐步多因素cox回歸篩選的基因組合對(duì)應(yīng)的結(jié)果森林圖

4.Risk_score.pdf

該圖為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分在各個(gè)樣本中分布以及隨著風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分上升,樣本生存時(shí)間的分布散點(diǎn)圖


5.K-M.pdf


該圖為隨著高低風(fēng)險(xiǎn)組樣本的生存K-M曲線,可以看到高風(fēng)險(xiǎn)組預(yù)后更差

6.gene_pheatmap.pdf

該圖為隨著風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分上升,模型中的基因表達(dá)水平變化熱圖

7.ROC_RiskScore.pdf

該圖表示Riskscore對(duì)樣本1,3,5年生存預(yù)測(cè)的ROC曲線

特別說(shuō)明:本代碼經(jīng)申請(qǐng)軟件著作權(quán),僅轉(zhuǎn)讓使用權(quán),不轉(zhuǎn)讓所有權(quán)

如需代碼及示例數(shù)據(jù)等文件,請(qǐng)掃碼聊天框回復(fù) “B51”領(lǐng)取!?


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