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上传时间: 2021-02-18
详细说明:PLPPS管道
建立患者水平的个性化预后签名的全面而严格的计算框架。
该存储库提供了论文“在高级别浆液性卵巢癌中由机械获得的患者水平的免疫预后签名”的代码。
1)机械衍生的预后基因的筛选
为了获得全面,准确和可解释的预后基因,进行了单变量Cox回归分析以评估每个数据集中每个基因的预后价值。 然后,进行荟萃分析以整合来自多个数据集的基因的HR值,并评估其对预后的总体影响。 我们使用Q检验评估异质性,并选择在P <0.05时进行随机效应模型,否则实施固定效应模型。 接下来,进行多次测试校正(Benjamini-Hochberg,BH),并使用调整后的P值阈值0.01来识别候选生存相关标记。
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