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CEO数据库单基因分析之单因素与多因素独立预后

时间:2020-07-26 17:23来源:生信自学网 作者:刘鑫 点击:
单分析单因素就是将这里面的所有的因素,一个一个跟我们的生存时间和生存状态进行比较。多因素的独立预后分析就是将我们这里面的因素一次性输入。

单因素与多因素独立预后分析

下面我们做独立预后分析,独立预后分析的话,我们会分为两部分,一部分是单因素的独立预后分析,另外一部分是多因素的独立预后分析。我们先看一下两者的区别。单分析单因素就是将这里面的所有的因素,一个一个跟我们的生存时间和生存状态进行比较。比如说我们的基因,它是单独和生存时间、生存状态进行比较,年龄也是单独和生存时间、生存状态比较,如果这里的因素跟生存相关,那它的P值就小于0.01。同时我们根据HR值就可以看出我们这个因素,它是高风险的因素还是低风险的因素。如果这个HR值大于1的话,那他就是高风险的因素。
接下来我们再看一下多因素的独立预后分析,多因素的独立预后分析就是将我们这里面的因素一次性输入,跟我们的生存时间和生存状态进行比较。看我们这里的因素是否可以作为独立的预后因子。从图中我们就可以看到这里面的P值,如果这里面P值小于0.05,就说明这个因素,它是可以作为独立的预后因子。然后同时我们也可以看一下他的HR值,大于1的话就是高风险的因素,小于1的话就是低风险的因素。同时,我们对这个HR值进行可视化,就可以得到这样的森林图。

下面我们准备独立预后分析的输入文件,输入文件就是我们之前得到的单基因的数据文件singleGeneData.txt。还有就是我们的脚本文件,我们将他们放在同一个文件夹中,设置好脚本的工作路径。

接着就可以用R运行我们的脚本文件,等待运行完成,我们就可以得到单因素和多因素的数据文件和森林图。





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责任编辑:乐伟
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