经过RNAseq|批量单因素生存分析 + 绘制森林图分析后得到了预后显著的基因集。后续的常见做法是通过机器学习(lasso,随机森林,SVM等)方法进行变量(基因)筛选,然后构建预后模型。 可以参考使用机器学习方法构建预后模型的集大成者文献,2010年NC的文章 Pan-cancer characterization of immune-related lncRNAs identifies potenti...
本系列的第一篇文章描述了预后研究的重要性以及其在不同临床环境中的应用,并且强调了病因学研究中的多变量模型与预后研究中的多变量模型之间的区别,并总结了构建预后模型的研究设计特点。 本文主要关注多变量预后模型的构建。通过使用Logistic回归模型预测感兴趣结局风险来说明其中的统计学问题。 本文的目标是使用多个变量...
基于发现的基质标志物,构建了一个可以更精确地预测食管鳞癌患者临床预后的预后模型。这一新的预后模型可能有助于食管鳞癌最佳辅助治疗策略的选择。这种通过基质标志物构建预后模型的思路还是比较少见的,关键的是作者通过单细胞和空间转录组先分析了食管鳞癌基质特征,本身也是一大创新。想发高分的小伙伴不妨收藏一下这个...
(3)计算模型的最大AUC值,以此筛选最佳模型;(4)计算最佳模型的AIC值,用于将患者重新分成高低风险组,不再是过去基于中位风险评分值进行分组了。这样的构建预后模型新套路能发到8+,还可在其他肿瘤上进行复制,你确定不心动吗? 创新型思路怎么设计? 怎么关联热点?数据怎么分析才能发高分? 不知道怎么做的小伙伴快来找...
03构建预后模型 使用单变量Cox回归分析筛选出9个P<0.05的细胞焦亡相关基因,包括5个潜在风险基因(IL18,GSDMC,NLRP2,CASP8和CASP4)和4个潜在的保护基因(PLCG1,GPX4,PRKACA和NLRP1)。 作者在单变量Cox回归的基础上,进行LASSO回归分析(图 3C,D)。利用IL18、CASP4、NLRP1、NLRP2和GSDMC构建了预后模型。最后,作者...
肺腺癌(LUAD)是世界上最常见的肺癌亚型,LUAD患者的生存率较低。N6-甲基腺苷(m6A)和长链非编码RNA(lncRNAs)在LUAD的预后价值和免疫治疗反应中发挥着至关重要的作用。 背景介绍 今天,小编给大家带来了通过鉴定肺腺癌中m6A甲基化相关lncRNA,构建预后模型的相关思路,这篇文章于2021年发表在《Molecular Therapy Nucleic...
秀一些我做好的分析图表! 图1:预后模型构建(lasso-cox算法) 图2:诊断模型构建 图3:与免疫浸润关联 图4:突变数据分析 图5:亚型或者亚组预测 图6:WGCNA分析 怎么样,挺不错的吧,有没有高分SCI既视感? 快来和小编聊聊吧!
总的来说,作者的研究结合mIHC和scRNA-seq分析揭示PDAC的免疫图谱。使用定量病理学产生的免疫特征构建基于风险打分的预后模型。作者在PD1+T细胞和PD-L1+肿瘤细胞间发现其他保守的受体-配体对,可能对联合ICIs检测靶点提供信息。然而,还需要进一步的实验研究PDAC的免疫景观,肿瘤微环境异质性和潜在的分子机制。
近年来,一些基因的signature已经被建立起来评估黑色素瘤的预后,但没有一个可以用于临床实践。考虑到分子特征的个体异质性以及文章确定的关键模块在表征免疫景观中的关键作用,本研究构建了一个预测预后和免疫治疗效率的signature。来自TCGA和GEO队列的RNA-seq数据表明,ICB评分...
通常,预后模型的构建包括以下步骤: 1.选择自变量:根据预测的目标和数据来源,选择与预后模型有关的变量。这些变量可以是临床指标、生化指标、影像学指标、基因表达等多种类型。 2.建立函数关系:根据选择的自变量,建立与预测变量有关的函数关系。常用的函数形式包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。 3.评估模型的性能:...