作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 1 背景 在观察某一事件是否发生时，如果该事件受到其他事件的阻碍，在这种所谓的竞争风险研究中可能会有多个结果事件，有些结果会阻止感兴趣的事件发生或影响其发生的概率...下面，我们绘制了累积复发率和累积竞争风险事件发生率的生存曲线，以直观地表示上述数字化结果(图31)。...Fine-Gray检验（多因素分析） 以下是考虑竞争风险事件的生存数据的多变量分析。在cmprsk包中，crr()函数可以方便地进行多因素分析。...03 小结 本部分详细介绍了使用R的cmprsk包的Fine-Gray检验和竞争风险模型。...笔者认为读者在具体应用过程中应该注意两点： 第一，可选择性的使用Fine-Gray检验和竞争风险模型，如果终点事件存在竞争风险事件，并且很可能影响结论，那么使用这个模型是合适的，这个模型不一定比Cox模型更好
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...一个很好的例子是ggdendro[3]，它创建系统树图但同时计算出数据以方便用户干自己想要做的事情。...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
作者：科研猫 | 西红柿 责编：科研猫 | 馋猫 背景 将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...因此，为了绘制竞争风险模型的列线图，我们需要对原始数据集进行加权，以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集，如下面的R代码所示。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。...R中的riskRegression包可以对基于竞争风险模型构建的预测模型进行进一步评估，例如计算C指数和绘制校准曲线等。
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。...folium包基于leaflet在线地图库封装，在R语言中leaflet的接口已经非常完善，如果你对R语言中的leaflet包api接口感兴趣，可以参考这几篇文章。...leaflet地图： 动态地理信息可视化——leaflet在线地图简介 动态地理信息可视化——散点地图系列 动态地理信息可视化——leaflet构造路径图 动态地理信息可视化——leaflet填充地图...来了，从此动态地图又多了一些乐趣~~~ folium包支持多种类型的空间可视化形式，今天这一篇仅就其中的热力密度图进行分享。...以上数据是虚构的，整体效果也没有任何意义，接下来尝试着对全球城市发展报告中中国各个城市的gdp数据进行热力图展示。
在R中进行生存分析常用的包有survival包以及survminer包。...lncRNA Prognostic Signature for Predicting the Prognosis of Patients With Colorectal Cancer Metastasis]中R...包survminer用于确定高风险和低风险人群的最佳截点。...如果Schoenfeld残差与时间t无明显的变化趋势，即Schoenfeld残差与时间t无关，则提示符合等比例风险假设。Fig 14中，三个P值都大于0.05，说明每个变量均满足PH检验。...生存分析不再是简单的两条“蓝红”曲线了，你还不找出陈年老图给它翻新一下吗？
influence of host genetics on the rumen microbiota drive body weight variance in male Hu sheep lambs 复现论文中的fig2...没有找到论文中提供的数据，我们自己来构造数据，如何利用otu表格把数据整理成作图需要用的格式，这个今天的推文不做介绍，今天的推文只介绍已经有了作图需要用到的数据后如何作图。...首先是最外圈的数据 最外圈文字的数据 第二圈数据 第三圈的数据 与第二圈的数据格式一致 第四圈的数据 第五圈的数据 利用第三圈的数据生成 最里层连线的数据 完整的代码 library(circlize...20240610/data07.xlsx") data07 brk<-seq(0,30,2) brk circos.par(start.degree =86,clock.wise = T) ## 热图的圈参考链接...AI来拼图了 今天推文的示例数据和代码可以给推文打赏20元获取
casebase中的bmtcrr数据，只使用其中的一部分，并且把字符型变成因子型。...拟合竞争风险模型 先使用rms拟合cox回归模型，这几个变量只是我随便挑选的，可能并不是完全适合~ dd <- datadist(bmtcrr) options(datadist = "dd") fit...crr.fit变为竞争风险模型，其实是借助了cmprsk::crr： crr <- crr.fit(fit = fit, cencode = 0, failcode = 1) class(crr) ##...结果是第36个月时，各个病人的死亡风险，而且是考虑到了竞争风险事件的。...列线图 建立列线图，和rms包的使用一模一样： nomogram.crr( fit = crr, failtime = 36, lp = T, xfrac = 0.65, fun.at
本文目录： 加载数据和R包 Fine-Gray检验（单因素分析） 图形展示结果 ggplot2 竞争风险模型（多因素分析） 列线图 参考资料 加载数据和R包 探讨骨髓移植和血液移植治疗白血病的疗效，结局事件定义为复发...# 竞争风险分析需要用的R包 library(cmprsk) ## Loading required package: survival Fine-Gray检验（单因素分析） 在普通的生存分析中，可以用...log-rank检验做单因素分析，在竞争风险模型中，使用Fine-Gray检验进行单因素分析。...因此我们需要对原数据集加权创建一个新数据集用于为竞争风险模型分析，使用mstate包中的crprep()创建加权数据集,然后使用coxph()对加权数据集进行竞争风险模型拟合，这样就可以画列线图了。...首先是加载数据和R包： rm(list = ls()) data("bmtcrr",package = "casebase") # 还是这个数据 library(mstate) # 加权用到的R包
今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。...下面这个图就是ActivePathways工作中对乳腺癌样本分析的绘图，下面就教大家怎样进行数据分析以及绘制这种节点为饼图的网络图~ R包介绍 ActivePathways的输入文件只需要两类，一个是...R包中示例文件： （1）Adenocarcinoma_scores_subset.tsv 关于该文件中NA值，在下面R包程序中有做处理 （2）hsapiens_REAC_subset.gmt 1....上传Enrichment Map构图文件 使用 terms文件 (pathways.txt)和缩减版的gmt文件 (pathways.gmt)在Cytoscape中创建一个富集图示。...（2）在“style”面板下，设置image/Chart1使用饼图，重置节点信息。
视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例拓端，赞4R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例----R包可以使用各种R包来解决特定问题。...我们首先定义观察事件（all == 1）的唯一时间，并使用包中的survSplit()函数survival来分割数据。...----CIF累积发生率函数在竞争风险情景中，Kaplan-Meier对特定原因生存的估计通常是不合适的。...当我们想要在竞争风险设置中对生存数据进行建模时，有两种常见的策略可以解决不同的问题：针对事件特定风险的Cox模型，例如，兴趣在于预测因素对死亡率的生物效应非常疾病。...CRR模型crr()在cmprsk竞争风险的情况下，包中的函数可用于子分布函数的回归建模。
接下来，将针对Spring Boot的自定义配置文件及其加载方式进行讲解 使用@PropertySource加载配置文件 对于这种加载自定义配置文件的需求，可以使用@PropertySource注解结合...当然，如果需要将自定义配置文件中的属性值注入到对应类的属性中，可以使用@ConfigurationProperties或者@Value注解进行属性值注入 演示: 打开Spring Boot项目的resources...使用@Configuration编写自定义配置类 在Spring Boot框架中，推荐使用配置类的方式向容器中添加和配置组件。...当定义一个配置类后，还需要在类中的方法上使用@Bean注解进行组件配置，将方法的返回对象注入到Spring容器中，并且组件名称默认使用的是方法名，当然也可以使用@Bean注解的name或value属性自定义组件的名称...在resources目录下创建banner.txt文件，项目启动的时候会加载里面的banner图。
作者：严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生（生物信息学方向）伪码农，R语言爱好者，爱开源 简介 R语言基本绘图函数中可以利用par()以及layout()来进行图形排列，但是这两个函数对于ggplot图则不太适用...主要讲解如何利用包gridExtra、cowplot以及ggpubr中的函数进行图形排列。...R包cowplot cowplot::ggdraw()可以将图形置于特定位置, ggdraw()首先会初始化一个绘图面板， 接下来draw_plot()则是将图形绘制于初始化的绘图面板中，通过参数设置可以将图形置于特定位置...R包grid R包grid中的grid.layout()可以设置复杂的图形布局，viewport()可以定义一个区域用来安置图形排列，print()则用来将图形置于特定区域。...多页排列 日常工作中我们有时要绘制许多图，假如我们有16幅图，每页排列4张的话就需要4页才能排完，而ggpubr::ggarrange()可以通过制定行列数自动在多页之间进行图形排列 multi.page
通常，人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化， 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？...请参阅此演示文稿的源代码中的一个示例 竞争风险回归 两种方法： 特定原因风险 当前没有事件的受试者中给定事件类型的瞬时发生率 使用Cox回归估算 Subdistribution子分布风险 给定类型事件在没有经历过此类事件的受试者中的瞬时发生率...使用Fine-Gray回归估算 黑色素瘤数据中的竞争风险回归-子分布风险法Subdistribution 假设我们有兴趣研究年龄和性别对黑色素瘤死亡的影响，而其他原因的死亡则是竞争事件。...黑色素瘤数据中的竞争风险回归-因果分析 审查所有没有引起关注的对象，在这种情况下是由于黑色素瘤死亡，并且照常使用coxph。...分析芯片数据 5.R语言生存分析数据分析可视化案例 6.r语言ggplot2误差棒图快速指南 7.R 语言绘制功能富集泡泡图 8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？
长期更新列表： 使用R语言的cgdsr包获取TCGA数据（cBioPortal）TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGA包获取TCGA数据 （离线打包版本）TCGA的28篇教程- 使用R语言的RTCGAToolbox...Algorithm (MCL) ，识别LncmiRSRNs中的模块，对于每一个模块，要求海绵lncRNAs和mRNAs的数量都至少为两个； 然后使用R包survival和survcomp对识别的模块执行生存分析...功能富集分析 为了进一步理解这些模块相关的潜在的生物学进程和通路，使用R包clusterProfiler进行功能富集分析。...PUpWRg.png 图A是4个癌症中调控网络的节点度的分布，所有的分布均符合幂律分布，R2>0.95，表明这四个LncmiRSRNs都是无尺度的，复合大规模的真正的生物学网络； 图B是统计的海绵lncRNAs...图B是在四个人类癌症中都存在的调控网络，查询到了其中5个lncRNAs和14个mRNAs是在在现有的癌症相关的数据库中描述为为与这四种癌症至少其中一个是有关的； 图C是在GBM癌症数据中做的生存分析，使用保守的调控子网中的
通常，人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化， 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？...请参阅此演示文稿的源代码中的一个示例 竞争风险回归 两种方法： 特定原因风险 当前没有事件的受试者中给定事件类型的瞬时发生率 使用Cox回归估算 Subdistribution子分布风险 给定类型事件在没有经历过此类事件的受试者中的瞬时发生率...使用Fine-Gray回归估算 黑色素瘤数据中的竞争风险回归-子分布风险法Subdistribution 假设我们有兴趣研究年龄和性别对黑色素瘤死亡的影响，而其他原因的死亡则是竞争事件。...黑色素瘤数据中的竞争风险回归-因果分析 审查所有没有引起关注的对象，在这种情况下是由于黑色素瘤死亡，并且照常使用coxph。...使用cox.zph生存包中的功能。结果有两点： 每个协变量的效果是否随时间变化的假设检验，以及一次所有协变量的全局检验。
通常，人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化， 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？...请参阅此演示文稿的源代码中的一个示例 竞争风险回归 两种方法： 特定原因风险 当前没有事件的受试者中给定事件类型的瞬时发生率 使用Cox回归估算 Subdistribution子分布风险 给定类型事件在没有经历过此类事件的受试者中的瞬时发生率...使用Fine-Gray回归估算 黑色素瘤数据中的竞争风险回归-子分布风险法Subdistribution 假设我们有兴趣研究年龄和性别对黑色素瘤死亡的影响，而其他原因的死亡则是竞争事件。...黑色素瘤数据中的竞争风险回归-因果分析 删失所有没有引起关注的对象，在这种情况下是由于黑色素瘤死亡，并且照常使用coxph。...使用cox.zph生存包中的功能。结果有两点： 每个协变量的效果是否随时间变化的假设检验，以及一次所有协变量的全局检验。
通常，人们会希望使用地标分析对单个协变量进行可视化， 使用带有时间相关协变量的Cox回归进行单变量和多变量建模。第3部分：竞争风险什么是竞争风险？...请参阅此演示文稿的源代码中的一个示例竞争风险回归两种方法：特定原因风险当前没有事件的受试者中给定事件类型的瞬时发生率使用Cox回归估算Subdistribution子分布风险给定类型事件在没有经历过此类事件的受试者中的瞬时发生率使用...黑色素瘤数据中的竞争风险回归-因果分析删失所有没有引起关注的对象，在这种情况下是由于黑色素瘤死亡，并且照常使用coxph。因此，现在对因其他原因死亡的患者进行针对特定原因的风险评估方法以应对竞争风险。...使用cox.zph生存包中的功能。结果有两点：每个协变量的效果是否随时间变化的假设检验，以及一次所有协变量的全局检验。...----点击标题查阅往期内容R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化R语言生存分析: 时变竞争风险模型分析淋巴瘤患者R语言生存分析可视化分析
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