完成GSE17536数据中样本信息的获取并针对其性别和肿瘤分期特征执行生存率估计 R语言代码

在R语言中，处理GSE17536数据集并进行性别和肿瘤分期对生存率影响的分析通常涉及几个步骤。首先，你需要加载必要的库，如`bioconductor`（包括`edgeR`和`survival`等），然后读取数据、预处理，最后执行生存分析。

这里是一个简化版的示例代码，假设你已经通过`limma`包下载了GSE17536的数据，并保存在本地：

# 1. 安装并加载必要库
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(c("edgeR", "DESeq2", "survival", "ggplot2"))  # 如果需要安装

library(edgeR)
library(survival)
library(ggplot2)

# 2. 加载数据 (这里假设你已下载数据并存为GSE17536.gctx)
data <- readGCToo("GSE17536.gctx")

# 3. 预处理数据，例如将表达值标准化
y <- DGEList(counts=data$counts)
y$samples$group <- data$samples$GenderAndStage  # 将分组信息加入样本表
y <- calcNormFactors(y)  # 计算归一化因子

# 4. 提取性别和肿瘤分期信息
gender_and_stage <- unique(y$samples$group)
gender_data <- table(factor(y$samples$GenderAndStage, levels=gender_and_stage))
staging_data <- table(factor(y$samples$GenderAndStage, levels=unique(gender_and_stage)))

# 5. 进行生存分析
fit <- survfit(Surv(time=y$samples$SurvivalDays, event=y$samples$SurvivalStatus) ~ factor(y$samples$GenderAndStage), data=y)

# 6. 绘制生存曲线
ggsurvplot(fit, risk.table=TRUE, ggtheme = theme_minimal(), xlab="时间 (天)", ylab="存活比例", legend.title="分期")

# 7. 查看生存率估计结果
summary(fit)