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TCPA数据库蛋白预后模型构建 输入文件：预后筛查得到蛋白的结果数据，数据包括预后相关的蛋白表达，生存时间，生存状态  用到的R包：install.packages('survival') 函数：coxph() 构建模型的命令：coxph(Surv(futime,fustat) ~ .,data) 模型优化的方法：“both“，向前向后的方法 处理之后可以得到这些数据： Coef：系数 HR：风险值 95%CI：HR.95L、HR.95H Pvalue：多因素的p值就没有单因素那么重要，主要看得到的蛋白和系数  得到了多因素的结果之后，我们需要用多因素结果蛋白和系数构建预后模型，然后根据每个样本这几个蛋白的表达量计算每个病人风险值，这里用到的是R函数直接计算，可能会和直接手动计算存在一些差异，这个是正常的，但是每个病人的风险值排序是一致的。  接下来根据所有样本风险值的中位值，对所有样本进行分组，得到高低风险组，保存在risk.txt文件，这个文件用于后续分析 精品课程推荐： 《中药复方网络药理学联合GEO》 《单细胞测序分析》 《TCGA单基因发文套路挖掘》 
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