之前讲过临床模型预测的专栏,但那只是基础版本,下面我们以自噬相关基因为例子,模仿一篇五分文章,将图和代码复现出来,学会本专栏课程,可以具备发一篇五分左右文章的水平:

本专栏目录如下:

Figure 1:差异表达基因及预后基因筛选(图片仅供参考)

Figure 2. 生存分析,箱线图表达改变分析(图片仅供参考)

Figure 3. 基因富集分析(图片仅供参考)

Figure 4.构建临床预测模型(图片仅供参考)

Figure 5.训练集训练模型(图片仅供参考)

Figure 6.测试集测试模型(图片仅供参考)

Figure 7.外部数据集验证模型(图片仅供参考)

Figure 8.生存曲线鲁棒性分析(图片仅供参考)

FIgure 9.列线图构建,ROC分析,DCA分析(图片仅供参考)

Figure 10.机制及肿瘤免疫浸润(图片仅供参考)

Figure 7讲的内容其实和Figure 4-6是一样的,无非就是找一个外部数据库,提取基因和临床信息,然后算risk score,然后做生存曲线,ROC曲线,风险点图和热图,这里我们不再赘述。

以下是我们整理好的外部数据集,如果是做肾癌的小伙伴,可以直接下载使用,

一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure 7 外部数据集验证模型相关推荐

  1. 一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure1 差异表达基因及预后基因筛选——下载数据(一)

    之前讲过临床模型预测的专栏,但那只是基础版本,下面我们以自噬相关基因为例子,模仿一篇五分文章,将图和代码复现出来,学会本专栏课程,可以具备发一篇五分左右文章的水平: 本专栏目录如下: Figure 1 ...

  2. R语言使用lm构建线性回归模型、并将目标变量对数化(log10)实战:可视化模型预测输出与实际值对比图、可视化模型的残差、模型预测中系统误差的一个例子 、自定义函数计算R方指标和均方根误差RMSE

    R语言使用lm构建线性回归模型.并将目标变量对数化(log10)实战:可视化模型预测输出与实际值对比图.可视化模型的残差.模型预测中系统误差的一个例子 .自定义函数计算R方指标和均方根误差RMSE 目 ...

  3. R语言使用lm构建线性回归模型、并将目标变量对数化实战:可视化模型预测输出与实际值对比图、可视化模型的残差、模型系数(coefficient)、模型总结信息(summary)、残差总结信息

    R语言使用lm构建线性回归模型.并将目标变量对数化(log10)实战:可视化模型预测输出与实际值对比图.可视化模型的残差.模型系数(coefficient).模型总结信息(summary).残差总结信 ...

  4. KS值是衡量分类模型预测准确度的重要指标之一,它反映了模型预测结果与实际数据分布差异的程度。本文将介绍什么是KS值,如何计算以及在Python中如何实现。

    KS值是衡量分类模型预测准确度的重要指标之一,它反映了模型预测结果与实际数据分布差异的程度.本文将介绍什么是KS值,如何计算以及在Python中如何实现. KS值定义 KS值又称为"Kolm ...

  5. 重磅!这个生信神器助你文章秒出图——miRNA与基因互作数据库

    我们熟知,在特定情况下,microRNA(miRNA)可以直接或间接激活和抑制基因表达.但是,尚没有基于多组学的数据库能够证明对激活与抑制以及正常与癌症状况之间相互作用模式转换的系统数据.今天我们为大 ...

  6. python 用模型预测数据 代码_万字案例 | 用Python建立客户流失预测模型(含源数据+代码)...

    客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点.因为发展一个新客户是需要一定成本的,一旦客户流失,成本浪费不说,挽回一个客户的成本更大. 今天分享一个用户流失预测,以电信行业为例. 所以,电信行业在竞争日 ...

  7. 一文读懂经典卷积网络模型——LeNet-5模型(附代码详解、MNIST数据集)

    欢迎关注微信公众号[计算机视觉联盟] 获取更多前沿AI.CV资讯 LeNet-5模型是Yann LeCun教授与1998年在论文Gradient-based learning applied to d ...

  8. CV领域Transformer这一篇就够了(原理详解+pytorch代码复现)

    文章目录 前言 一.注意力机制 1.1注意力机制通俗理解 1.2注意力机制计算公式 1.3注意力机制计算过程 1.4注意力机制代码 二.自注意力机制 2.1 注意力机制和自注意力机制的区别 2.2 编 ...

  9. 生信宝典文章集锦,一站式学习生信!众多干货,有趣有料

    生信的作用越来越大,想学的人越来越多,不管是为了以后发展,还是为了解决眼下的问题.但生信学习不是一朝一夕就可以完成的事情,也许你可以很短时间学会一个交互式软件的操作,却不能看完程序教学视频后就直接写程 ...

最新文章

  1. GB:徐健/王师/黄适合作开发微生物组测序新方法2bRAD-M
  2. 好书推荐:《零基础快速入行入职软件测试工程师》学测试一本就
  3. 图灵“微软四大技术秘籍”近期出版!
  4. 深入Java中文编码乱码问题及最优解决方法
  5. python progressbar 多行_使用单击.progressbar在Python中使用多处理
  6. oracle 12c undo,Oracle 12C新特性-临时UNDO段(Temporary Undo Segments) | 信春哥,系统稳,闭眼上线不回滚!...
  7. .Net Core 环境下构建强大且易用的规则引擎
  8. 我最喜欢的Bash骇客
  9. 图解机器学习算法(9) | GBDT模型详解(机器学习通关指南·完结)
  10. 知乎 高级操作系统_知乎问题:高级运营和普通运营有哪些区别?(更新版,赞赞赞!)...
  11. 计算机编程ebcdic码,ASCII码和EBCDIC码
  12. 多分辨率风场数据可视化
  13. 6-1 Iterative Mergesort (25分)
  14. 三维地面激光扫描行业调研报告 - 市场现状分析与发展前景预测
  15. 基于 NCNN 的 Chinese-Lite 模型测试
  16. 制图综合,制图综合的影响因素?
  17. UE4使用委托实现Actor之间的通信
  18. 2020-09-25
  19. 用友NC65 配置UAP时 打开sysconfig闪退
  20. 【D3.js 学习总结】12、D3布局-集群图

热门文章

  1. 人工智能时代,如何做设计?
  2. ActiveMQ使用入门
  3. 前端将图片二进制流显示在html端
  4. 电阻,电容,电感(resistor, capacitor, inductor)
  5. C#通过foreach语句遍历arraylist源码演示
  6. 有100万存款,全部放在同一家银行安全吗?
  7. Web自动化神器,批量下载小姐姐美图,可直接导入使用
  8. 计算机老师德育论文,计算机德育论文2400字_计算机德育毕业论文范文模板.doc
  9. django--模型字段引用
  10. 关于background-size各个参数详解