风险评分计算公式如下: Risk Score = (-0.0487)*ATP7B+(-0.1344)*FUS+0.2892*AIFM1+(-0.02903)*PPARG 根据该公式,样本被划分为高风险组和低风险组。其中,ATP7B、FUS和PPARG在低风险组中的表达水平较高,而AIFM1在高风险组中的表达水平较高。这一现象表明,AIFM1可能是乳腺癌不良预后的标志基因。该模型在乳腺...
1、批量进行TF单因素cox回归，然后筛选变量构建模型 2、ICGC数据进行外部验证模型 3、筛选部分转录因子进行实验验证 5、临床因素结合risk score构建模型 6、根据临床因素绘制生存曲线
第3步:Cox回归分析 点击仙桃学术工具上方的工具选择栏【分析工具】→点击左侧导航栏【临床意义】→点击右侧导航栏【预后类】中的【单因素多因素Cox】→上传第2步整理好的数据→默认主要参数→点击【确认】→保存结果,下载【Cox回归结果.xlsx】和【Risk...
计算每个lncRNA的危险比及95%CI,通过将每个lncRNA对应的系数代入公式得到消化道肿瘤预后风险评分模型,具体如下:Riskscore=0.5117*expAC006357.1+0.9657*expAC010998.1+0.5926*expAC011586.2+(-0.4004)*expAC099792.1+(-0.3537)*expAC110772.1+0.4013*expAC1...
6.利用Cox模型和ROC曲线构建预后生存相关的signature基因集,并计算每个患者的Risk score。 示例图 K-M曲线和ROC曲线 7.利用验证数据集进行Risk score打分系统的验证。 示例图 Risk Score打分系统结果 8.与Risk Score正/负相关的基因集的GO和通路分析。
在美国和欧洲,子宫体子宫内膜样癌(EEC)是最普遍的妇科恶性肿瘤。淋巴结转移(LNM)是EEC预后和治疗的关键决定因素。预测EEC患者LNM的生物标志物将是有益的,可以进行个性化治疗。当前对EEC中LNM的术前评估不足以准确预测LNM并防止过度治疗,目前术前使用包括肿瘤浸润深度,肿瘤等级或肿瘤大小在内的临床危险因素对淋巴结状...
单变量与多变量cox回归验证模型的预后性能 2.5 模型risk score分析 risk score与免疫浸润细胞比例的关系 risk score与免疫治疗预测结果(TIDE)的关系 3、小结 这篇文章是一篇结合单细胞数据的TCGA数据挖掘文章,使用了CIBERSORT、WGCNA算法,筛选建模候选基因的思路值得借鉴与学习。
5、先单因素Cox筛选出20个基因,然后构建多因素Cox分析,最后构建3个基因的模型算出risk score,根据risk score(high vs low)绘制生存曲线,ROC曲线,risk score 结合临床因素再建模 6、根据risk score的高低风险组构建GSEA 7、免疫细胞浸润分析 8、分析3个核心基因的蛋白表达水平 ...
第1步:根据Riskscore的中位数将样本分为高/低风险组,整理数据如下所示: 第2步:分组比较图绘制。 点击仙桃学术工具上方的工具选择栏【分析工具】→点击左侧导航栏【基础绘图】→点击右侧导航栏【类别比较】中的【分组比较图】→上传第1步整理好的→选择只展示【箱式图】→设置【误差线类型】→添加【y轴标题】→...
上传riskscore整理后的数据 结果下载 临床意义-临床意义分组 选择疾病输入基因 调整参数 结果下载。 Fig2GSEA富集分析: 差异表达-单基因差异分析 选择疾病输入基因-点击确认 等待分析,历史记录下载。 整理火山图格式表格。 表达差异-火山图 输入上传文件 参数调整 ...