一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure 10.机制及肿瘤免疫浸润（七）

本文主要是介绍一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure 10.机制及肿瘤免疫浸润（七），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

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）

下面分析机制，机制分析有多种方法，GSVA、GSEA和普通的富集方法（DAVID富集）等。

下面我们通过For循环添加显著性对每个通路在高低风险组之间的活性差异添加显著性星号，然后绘制热图，代码如下;

前面的代码和之前一模一样：

这篇关于一篇五分生信临床模型预测文章代码复现——Figure 10.机制及肿瘤免疫浸润（七）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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