我也遇到了你同样的问题,不过我现在认为:多因素回归的结果是一个整体,可以构建一个模型即Cox比例风险回归模型。就是PI=多因素回归中基因的表达值*beta的总和。然后样本区分为高风险和低风险组,再画K_M曲线,这样的曲线就会明显差异(多因素总体P值有意义的话)。
回答于 2018-08-24 21:27
感觉好像我开始踩过的坑 打开盒子 点击上方升级按钮 打开后 第二个 右边点击 选择Rscript 选择你安装的R路径即可
回答于 2018-08-18 20:05
TCGA中数据下载数据有三种形式:read count; FPKM; FPKM-UQ;做生存分析最好用FPKM 这个坑我之前踩过了
回答于 2018-08-18 20:03
打开盒子 点击上方升级按钮 打开后 第二个 右边点击 选择Rscript 选择你安装的R路径即可
回答于 2018-08-18 20:00