# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 df <- data.frame(lambda = rep(lam, length(coef)), coef = coef, SNP = row.names(coef)) # Create bar plot ggplot(df, aes(x = SNP, y = coef, fill = abs(coef) > 0.1)) + geom_col() + scale_fill_manual(values = c("lightgray", "red")) + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") + geom_vline(xintercept = which(df$lambda == lam), linetype = "dashed", color = "black") + coord_flip() + labs(x = "", y = "Coefficient", title = "Marginal Model") + theme_bw() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1), legend.position = "none")

这段代码是用来绘制SNP回归系数的条形图。首先，用`coef()`函数获取回归系数，用`which()`函数获取系数不为0的SNP的索引，再减去1得到SNP的编号。然后，创建一个数据框`df`，其中包括lambda、coef和SNP三列，分别表示岭回归的惩罚参数、回归系数和SNP编号。接下来，使用`ggplot()`函数创建条形图，其中`x`表示SNP，`y`表示回归系数，`fill`表示系数的绝对值是否大于0.1。使用`scale_fill_manual()`函数设置填充颜色，使用`geom_hline()`函数添加水平虚线表示回归系数为0的位置，使用`geom_vline()`函数添加垂直虚线表示当前的惩罚参数lambda。最后，使用`coord_flip()`函数将x轴和y轴交换，使用`labs()`函数添加标题和标签，使用`theme_bw()`函数设置白色背景，使用`theme()`函数修改图形元素的样式。

相关问题

# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 # visualize results par(mar = c(5, 4, 4, 8) + 0.1) plot(coef, xvar = "lambda", label = TRUE, main = "Marginal Model") abline(v = lam, lty = 2) significant_snps <- which(abs(coef) > 0.1) points(z, col = "red", pch = 19, cex = 1.2)

这段代码的作用是在 R 语言中进行 Lasso 回归，然后可视化结果。具体来说，它完成以下几个任务：

1. 使用 `coef()` 函数获取 Lasso 回归的系数向量 `coef`。
2. 使用 `which()` 函数找到非零系数对应的 SNP 索引，存储在向量 `nz_idx` 中。
3. 由于 SNP 索引是从 0 开始的，需要将 `nz_idx` 中的值减去 1，得到真正的 SNP 索引，存储在向量 `nz_snps` 中。
4. 使用 `par()` 函数设置绘图区域的边距。
5. 使用 `plot()` 函数绘制 Lasso 回归系数随惩罚力度参数 $\lambda$ 的变化情况，其中 `xvar = "lambda"` 表示将 $\lambda$ 作为 x 轴变量，`label = TRUE` 表示在图中标记非零系数对应的 SNP。
6. 使用 `abline()` 函数在图中绘制一条竖直于 x 轴的虚线，表示选择的最优惩罚力度参数 $\lambda$。
7. 使用 `which()` 函数找到绝对值大于 0.1 的系数对应的 SNP，存储在向量 `significant_snps` 中。
8. 使用 `points()` 函数在图中标记出 `significant_snps` 中的 SNP，颜色为红色，符号为实心圆点，大小为 1.2。

需要注意的是，上述代码的可视化结果使用基础绘图函数 `plot()` 和 `points()`，而不是 `ggplot2`。如果你想使用 `ggplot2` 画出类似的图形，可以参考前面的示例代码。

不使用survcomp包，添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 #Cox回归案例1 library(foreign) library(survival) # 1. 导入数据集 my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") # 2. 转换分级变量 my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) #Cox回归模型拟合，多因素,CACSgrades fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

如果你不想使用`survcomp`包，你可以使用以下代码来对已经求出的C-INDEX进行两两之间的互相检验，并将检验结果列出：

# 创建一个矩阵来存储C-INDEX差异
c_index_diff <- matrix(NA, nrow = 2, ncol = 2)
# 使用“coxph”函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵中
c_index_diff[1, 2] <- coxph.wtest(fit_1, fit_2)$p.value
# 输出检验结果
if (c_index_diff[1, 2] < 0.05) {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
} else {
  cat("The difference between Model 1 and Model 2 is not significant (p =", c_index_diff[1, 2], ")\n")
}

这里，我们使用`coxph.wtest`函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵`c_index_diff`中。然后，我们输出检验结果，如果p值小于0.05，则判定差异显著，否则判定差异不显著。你可以根据需要扩展这个代码来计算更多模型之间的C-INDEX差异，以及输出更完整的检验结果。