绘制热图与预后评分关系的简易工具

“绘制高颜值的基因表达高低与患者生存状态的关系图”

  
绘制高颜值的基因表达高低与患者生存状态的关系图




01

研究背景


前几期给小伙伴们介绍的是单因素回归分析,有同学私信小编说,平时在阅读和预后genes signature的文献中,作者都会得出一个由多个基因组合在一起的一个数据表达式,作者根据表达式对患者的生存状态进行预测,将患者分为高低风险两组,并绘制了基因表达高低与患者生存状态的关系图。


然而对于编程基础弱的同学来说,绚丽多彩的图总是可望而不可及,不过也不要沮丧,跟着小编,只需点击鼠标可在自己的文章配上高大上的图。


先别急,了解一下分析方法,这样可以做到心中有数,有理有据。


多因素cox回归分析方法是英国统计学家 D.R.Cox 于 1972 年提出的比例风险回归模型 (proportional hazards regression model), 简称 Cox 回归 (Cox regression)[1-2]。该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析众多因素对生存期的影响,能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型。


生信分析就是这么简单,你只需跨出注册的第一步,剩下的 Sangerbox都替你走完!

快跟着小编一起学习一下这个工具的具体操作吧!



网址导航

http://sangerbox.com/Tool     点击“绘制热图与预后评分关系的简易工具




02


使用方法


1.输入数据格式

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表达矩阵:行名为基因名称(至少两个基因),列名为样本名称,如下图所示:


attachments-2020-05-bOkOLJIj5ecc760b47e37.png


生存信息:共有三列,第一列为样本名称,要与表达矩阵的样本名数据一样;第二列为生存时间;第三列为生存状态,“0”代表存活,“1”代表死亡;程序会自动匹配表达矩阵和样本信息样本名称

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特别注意:

如果是以文件的格式将数据导入到云平台,平台默认无法读取Excel中的数据,必须将Excel文件转为以制表位符分割的文本文件,否则小工具将无法运行。



2.设置参数

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3.结果目录

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attachments-2020-05-5ziFRpyg5ecc766087daa.png


4.结果文件

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参考文献


[1] Cox, David R (1972). "Regression Models and Life-Tables". Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 34 (2): 187–220.

[2] George B, Seals S, Aban I. Survival analysis and regression models. J Nucl Cardiol. 2014;21(4):686‐694.


具体指引详见:


attachments-2020-05-TCr0f5os5ecc75f4573de.png

  • 发表于 2020-05-26 09:54
  • 阅读 ( 116 )
  • 分类:软件工具

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不写代码的码农
柚子

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