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A Survival Guide to a PhD

Writing good papers is an essential survival skill of an academic (kind of like making fire for a caveman

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LightOj_1265 Island of Survival

在孤岛生存，孤岛上有t头老虎，d头鹿，每天会出现随机出现两只生物（包括你自己），如果出现了一只老虎，那么你将被吃掉，如果两只老虎，则两只老虎会同归...

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官方案例--Survival Shoot（一）

导入Survival Shooter.unitypackage，里面有个完整了，新版本导入的时候，需要简单的修改一下代码；一、环境设置 1、Prefabs--->Environment,将预制体Environment

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《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

递归的方式找到最优化特征 GCN Cancer survival prediction model GCGCN Comparison with other cancer survival predictionm

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肿瘤预后基因筛选神器：Survival_Analysis_Terminator.R

我们给这个程序命名为Survival_Analysis_Terminator.R，没错就是“终结者”系列，一个代码，终结所有相关问题，无需求助其他软件。

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【学习笔记】Unity3D官方游戏教程：Survival Shooter tutorial

【学习笔记】Unity3D官方游戏教程：Survival Shooter tutorial 2017-06-25 by Liuqingwen | Tags: Unity3D | Hits...三、总结以上就是我在《 Survival Shooter tutorial 》游戏教程中学到的一些入门的基础知识点。...资料： Survival Shooter tutorial: https://unity3d.com/learn/tutorials/projects/survival-shooter-tutorial

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受限平均生存时间（Restricted mean survival time）简析及R语言实现

背景在诸如JAMA oncology等顶级期刊中，我们经常会看到如图1所示的Restricted mean survival time（RMS time），即受限平均生存时间1。...truncation time: tau = 10 was specified. ## ## Restricted Mean Survival...Correlation of Milestone Restricted Mean Survival Time Ratio With Overall Survival Hazard Ratio in Randomized

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R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. 232-238. ISSN 0007-0920....我们今天将使用的一些软件包包括： lubridate survival survminer library(survival)library(survminer)library(lubridate) 什么是生存数据...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung), xlab = "Days", ylab = "Overall survival...Analysis of survival by tumor response....Dynamic prognostication using conditional survival estimates. Cancer, 119(20), 3589-3592.

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R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses. 232-238. ISSN 0007-0920....我们今天将使用的一些软件包包括： lubridate survival survminer library(survival) library(survminer) library(lubridate)...plot(survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung), xlab = "Days", ylab = "Overall survival...Analysis of survival by tumor response....Dynamic prognostication using conditional survival estimates. Cancer, 119(20), 3589-3592.

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从时间角度抽丝剥茧地理解PFS（Progression-Free Survival）的事件与删失

所有的肿瘤项目，都会用到PFS。PFS规则复杂，删失情况多。刚刚接触这部分，往往是既不理解为什么要做这么复杂，也不知道怎么把逻辑简化，导致代码又乱又长。

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PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享

客户流失/流失，是企业最重要的指标之一，因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。

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重复一篇3分左右纯生信文章（第三部分）

mRNA和我们选定的三个lncRNA即可 colnames(survival_dat) survival_dat)) colnames(survival_dat...", "_", colnames(survival_dat)) colnames(survival_dat) survival_dat)) covariates...') library(stringr) survival_dat$Grade survival_dat$Grade,pattern = '\\d') survival_dat...$TNM survival_dat$TNM,pattern = 'T\\d') survival_dat$TNM survival_dat$TNM...) survival_dat$TNM survival_dat$TNM,getmode) survival_dat$Grade survival_dat$Grade

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004.python科学计算库pandas(中)

"] == this_class 的数据 pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class]...每行 age_labels = titanic_survival.apply(generate_age_label, axis=1) titanic_survival['age_labels666']...") print(age_group_survival) ?...---------------------------") new_titanic_survival = titanic_survival.dropna(axis=0, subset=["Age", "...new_titanic_survival = titanic_survival.sort_values("Age", ascending=False) print(new_titanic_survival

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estimate或者CIBERSORT结果真的是很好的临床预后指标吗

(survival_dat)=c('pid','event','time') survival_dat=merge(survival_dat,ssgseaScore,by='pid') survival_dat...$time = survival_dat$time/365 survival_dat$group=ifelse(survival_dat$StromalSignature>median(survival_dat...$group=ifelse(survival_dat$ImmuneSignature>median(survival_dat$ImmuneSignature),...colnames(survival_dat)=c('pid','event','time') survival_dat=merge(survival_dat,ssgseaScore...,by='pid') survival_dat$time = survival_dat$time/365 survival_dat$group

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使用R包genefu来根据基因集进行表达谱分类

成功分类后的信息，就可以用来做生存分析 # http://www.inside-r.org/r-doc/survival/survfit.coxph library(survival) data.for.survival.SCMOD2...","age")] # Remove patients with missing survival information data.for.survival.SCMOD2 survival.SCMOD2...[complete.cases(data.for.survival.SCMOD2),] data.for.survival.PAM50 survival.PAM50[complete.cases...) data.for.survival.SCMOD2$months_to_death survival.SCMOD2$t.os / days.per.month data.for.survival.SCMOD2...$months_to_death, data.for.survival.SCMOD2$vital_status) ~ data.for.survival.SCMOD2$SCMOD2) message

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小站工具网站功能总结：查询基因在肿瘤中的表达情况+火山图+GSEA+Survival+ROC+ENSG注释，

2.如果你需要筛选lncRNA：勾选Need Annotation和FilterLnc，这个时候已经可以看到结果了。如果不需要这步不需要操作。

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生存分析新技能:小洁老师带你全代码实现生存曲线与风险表的完美融合

下面是解答过程：查找survminer是否自带保存生存图片的函数 library(survival) library(survminer) #> Loading required package: ggplot2...ggsurvplot 用帮助文档中的示例代码演示 require("survival") fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) #...Basic survival curves ggsurvplot(fit, data = lung) # Customized survival curves ggsurvplot(fit, data...curves #++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ## Not run: require("survival") fit3 <- survfit( Surv(...") fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung) # Customized survival curves a = ggsurvplot(

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【R】蜜蜂图beeswarm-颜色

time_survival为生存时间，event_survival为生存状态，1为死亡，0为存活。...pdf(file="breast_beeswarm_color.pdf",width=10,height=10) par(mfrow=c(2,1)) #指定每一组点的颜色 beeswarm(time_survival...分别对应黑色和红色 legend("topright",legend=c("neg","pos"),title="ER type",pch=16,col=1:2) #指定每一个点的颜色 beeswarm(time_survival...#纵轴和横轴显示的变量 data=breast, #数据来源 pch=16, #点的类型 pwcol=1+as.numeric(event_survival...具体显不显著，我们可以做个简单的t.test t.test(time_survival~ER,data=subset(breast,event_survival==1)) 不难发现p值是显著的。

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最新版：TCGA 三阴性乳腺癌基因表达数据下载及生存分析

")], TNBC_samples, by = "bcr_patient_barcode") # 将生存时间从天数转换为月数 merged_data$survival_time survival_time) merged_data$survival_time_months survival_time / 30.44 #...检查生存时间分布 summary(merged_data$survival_time_months) hist(merged_data$survival_time_months, breaks = 50...) library(survminer) library(ggplot2) merged_data$survival_time_months survival_time_months...) # # 从临床数据中提取生存时间和生存状态,创建生存对象 surv_obj survival_time_months, event = merged_data

2.4K1 0

引入肿瘤分子分型能提供临床分期的预后能力吗

=this_phe[,c('new_stage','OS','OS.time')] colnames(survival_dat)=c('group','event','time') survival_dat...$time = survival_dat$time/365 fit <- survfit(Surv(time, event) ~ group, data = survival_dat...=this_phe[,c('new_stage','OS','OS.time')] colnames(survival_dat)=c('group','event','time') survival_dat...$time = survival_dat$time/365 fit <- survfit(Surv(time, event) ~ group, data = survival_dat...=this_phe[,c('new_stage','OS','OS.time')] colnames(survival_dat)=c('group','event','time') survival_dat

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A Survival Guide to a PhD

LightOj_1265 Island of Survival

官方案例--Survival Shoot（一）

《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

肿瘤预后基因筛选神器：Survival_Analysis_Terminator.R

【学习笔记】Unity3D官方游戏教程：Survival Shooter tutorial

受限平均生存时间（Restricted mean survival time）简析及R语言实现

R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

从时间角度抽丝剥茧地理解PFS（Progression-Free Survival）的事件与删失

PYTHON条件生存森林模型CONDITIONAL SURVIVAL FOREST分类预测客户流失交叉验证可视化|数据分享

重复一篇3分左右纯生信文章（第三部分）

004.python科学计算库pandas(中)

estimate或者CIBERSORT结果真的是很好的临床预后指标吗

使用R包genefu来根据基因集进行表达谱分类

小站工具网站功能总结：查询基因在肿瘤中的表达情况+火山图+GSEA+Survival+ROC+ENSG注释，

生存分析新技能:小洁老师带你全代码实现生存曲线与风险表的完美融合

【R】蜜蜂图beeswarm-颜色

最新版：TCGA 三阴性乳腺癌基因表达数据下载及生存分析

引入肿瘤分子分型能提供临床分期的预后能力吗

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