1.准备输入数据 2.挑选感兴趣的基因构建coxph模型 用survival::coxph()函数构建模型 3.模型可视化-森林图 4.模型预测 3.自己预测自己 查看?pr...

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说来惭愧,跟师姐聊天的时候,我按照传统的生信思路把临床特征做风险打分,然后定义高低风险打分,接着就是标准的生存图、森林图了。在做到森林图的时候,忽然被问到,单因素与多因素的区...
log2FC log2FC中的FC即 fold change,表示两组样品间表达量的比值,对其取以2为底的对数之后即为log2FC。一般默认取log2FC绝对值大于1为差异基...
论文是 Pan-genome analysis highlights the extent of genomic variation in cultivated and wi...
Nat Commun&JAMA INTERN MED|浅析两篇LASSO+Logistic/Cox 套路文章 两篇文章分别是来自NATURE COMMUNICATIONS的E...
1. 为什么我们要进行Normalization 测序深度:某些低表达量的基因只有在较高的测序深度时才能检测到。一般而言,随着测序深度的增加,基因种类以及可变剪接体的数目也会...
主成分分析和聚类 无监督学习是机器学习中的一类重要算法。与监督学习算法相比,无监督学习算法不需要对输入数据进行标记,即不需要给出标签或类别。此外,无监督学习算法还可以在没有辅...
森林图forest plot、nomogram的解读 参考1https://www.sohu.com/a/225438746_489312[https://www.sohu....