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R语言:列线图(Nomogram)的绘制及解读结果

手把手教你用R画列线图(Nomogram)及解读结果。列线图(Alignment Diagram)，又称诺莫图(Nomogram图)，它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系。...

手把手教你用R语言评价临床预测模型，一文就够（附代码）

手把手教你用R语言评价临床预测模型。Nomogram图 当我们通过数据挖掘，或者模型构建，发现了一种新的Biomarker，或者风险模型，除了通过ROC曲线或者生存分析评估其对疾病进展或者预后的独立预测能力以外，另一种很重要的手段就是该分子变量与其他已有的临床病理特征结合，综合预测患病率或生存率模型的重要能力。如果我们能提前预测病人病情的进展情况，那么有时候将会做出不同的临床决定，使整个过程更偏向个性化治疗。 Nomogram图，又称为列线图，是基于多因素分析的结果，将多个预测指标进行整合，根据一定的比例...

R语言:回归模型置信带的绘制

R语言:回归模型置信带的绘制。我们常常能够在书籍或者论文中看到有置信带的回归曲线，非常直观、漂亮。那这种图如何绘制呢?下面就简单介绍下使用R语言绘制置信带，因为R语言绘制置信带十分简单、便利。置信带的意义是：在满足线性回归的假设条件下，可以认为真实的回归方程落在置信带的概率是95%或者99%(=0.05或者0.01)。下面介绍几个常见的回归模型的置信带的绘制方法，如有需要可以参考以下绘制方法。...

Meta分析的10个问题：从理论概念到R语言操作实践

Meta分析的10个问题：从理论概念到R语言操作实践。本文想对Meta分析做一些提炼和总结，Meta分析=系统综述=循证医学? 只有RCT才能做Meta分析吗? Meta分析常用的效应指标有哪些? Meta分析常用的软件有哪些? Meta分析的步骤是什么? Meta分析的结果如何解读? 单组率的meta分析R编程。连续变量效应指标的Meta分析R编程。分类变量效应指标的Meta分析R编程。Meta回归的R编程。...

R语言：基于单基因批量相关性分析的GSEA

R语言：基于单基因批量相关性分析的GSEA的使用场景：1.已经确定研究的基因，但是想探索他潜在的功能，可以通过跟这个基因表达最相关的基因来反推他的功能，这种方法在英语中称为guilt of association，协同犯罪。2.我们的注释方法依赖于TCGA大样本，既然他可以注释基因，那么任何跟肿瘤相关的基因都可以被注释，包括长链非编码RNA。...

R语言：单基因批量相关性分析的妙用

R语言：单基因批量相关性分析的使用场景：1.已经确定研究的基因，但是想探索他潜在的功能，可以通过跟这个基因表达最相关的基因来反推他的功能，这种方法在英语中称为guilt of association，协同犯罪。2.我们的注释方法依赖于TCGA大样本，既然他可以注释基因，那么任何跟肿瘤相关的基因都可以被注释，包括长链非编码RNA。...

R语言：多个基因的相关性分析与展示

R语言：多个基因的相关性分析与展示？关于批量相关性分析，我们发过两个帖子。单基因批量相关性分析的妙用，又是神器!基于单基因批量相关性分析的GSEA。两两分析的肯定也是没有问题。现在的问题是，如果是多个基因分相关性分析，如何快速，方便地分析，然后高效地呈现呢?...