R语言与临床模型预测——LASSO回归，单因素多因素cox，差异表达分析，Venn图，森林图，列线图，矫正曲线，ROC全套代码及解析—

1.下载数据

2. 匹配基因

3. 基因去重复

4.匹配临床数据

5.批量cox回归分析

6.差异表达基因筛选

7.取交集，选出预后相关的差异表达基因

8.森林图绘制

9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因

10.验证集验证，数据合并验证

11.多因素cox回归建模

12.列线图

13.矫正曲线

14.ROC曲线分析

上次我们绘制了列线图，下面我们来绘制校准曲线：

什么是校准曲线呢？校准曲线 calibration curve即是在规定条件下，表示被测量值与仪器仪表实际测得值之间关系的曲线。

校准曲线越贴近对角线，说明模型拟合的越好。

下面我们先把上次列线图的一套代码先运行了，然后开始绘制校准曲线：


setwd("D:\\自噬临床模型预测\\自噬相关基因临床模型预测\\多因素cox回归")data <- read.csv("Unicox模型.csv",header = T,sep = ",")
head(data)
library(coin)cox <- coxph(Surv(OS.time,OS)~data$risk.score+data$Age+

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