######Video source: https://shop119322454.taobao.com #install.packages("survival") setwd("D:\\tcgagene\\survival") #工作目录(需修改) library(survival) rt=read.table("clinicalExp.txt",header=T,sep="\t",check.names=F) rt$futime=rt$futime/365 #如果以月为单位,除以30;以年为单位,除以365 outTab=data.frame() for(gene in colnames(rt[,4:ncol(rt)])){ a=rt[,gene]<median(rt[,gene]) diff=survdiff(Surv(futime, fustat) ~a,data = rt) pValue=1-pchisq(diff$chisq,df=1) outTab=rbind(outTab,cbind(gene=gene,pvalue=pValue)) #pValue=round(pValue,3) pValue=signif(pValue,4) pValue=format(pValue, scientific = TRUE) fit <- survfit(Surv(futime, fustat) ~ a, data = rt) summary(fit) tiff(file=paste(gene,".survival.tiff",sep=""), width = 14, #图片的宽度 height =14, #图片的高度 units ="cm", compression="lzw", bg="white", res=600) plot(fit, lwd=2, col=c("red","blue"), xlab="Time (month)", mark.time=T, ylab="Survival rate", main=paste("Survival curve (p=", pValue ,")",sep="")) legend("topright", c(paste(gene," high expression",sep=""), paste(gene," low expression",sep="") ), lwd=2, col=c("red","blue")) dev.off() } write.table(outTab,file="survival.xls",sep="\t",row.names=F,quote=F) ###Video source: http://study.163.com/u/biowolf ######Video source: https://shop119322454.taobao.com ######速科生物: http://www.biowolf.cn/ ######作者邮箱:2740881706@qq.com ######作者微信: seqBio ######QQ群: 259208034
时间: 2024-03-07 07:53:54 浏览: 18
这段代码是用R语言进行生存分析的,主要是对TCGA(The Cancer Genome Atlas)中的基因表达数据进行分析。具体分析过程如下:
1. 读取生存数据文件,将生存时间(futime)的单位转换为年;
2. 对每个基因进行分析,将样本按基因表达水平的中位数分为高表达组和低表达组;
3. 计算高表达组和低表达组之间的生存曲线差异,得到p值;
4. 绘制生存曲线图,并在图中标注p值;
5. 将每个基因的p值和生存曲线图输出到文件;
6. 最后将所有基因的p值输出到Excel文件中。
其中,生存分析是一种用于研究事件发生时间和事件相关因素之间关系的统计方法,常用于癌症等疾病的临床研究中。这段代码中使用了R语言中的survival包来实现生存分析。
相关问题
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Collecting pywt
这个信息表明你正在使用 `pip` 工具从 PyPI 仓库中安装 PyWavelets 模块,当前正在检查清华大学的镜像站点。如果你看到了类似这样的输出:
```
Collecting pywt
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1f/87/.../PyWavelets-1.1.1-cp39-cp39-win_amd64.whl (4.3MB)
|████████████████████████████████| 4.3MB 7.1MB/s
Installing collected packages: pywt
Successfully installed pywt-1.1.1
```
那么就说明 PyWavelets 模块已经成功安装了。你可以在 Python 代码中导入 `pywt` 模块,然后开始使用其中提供的函数和类。例如:
```python
import pywt
# 使用 PyWavelets 进行小波变换
coeffs = pywt.wavedec(data, wavelet='db1', level=5)
```
如果你在使用 PyWavelets 模块时遇到了问题,请在问题描述中提供更多的代码和错误信息,以便我更好地帮助你解决问题。
cannot open URL 'https://mirrors.zju.edu.cn/CRAN/src/contrib/PACKAGES' WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding: https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
这个警告信息表示你需要安装 Rtools 才能构建 R 包。你可以按照以下步骤下载并安装 Rtools:
1. 打开 Rtools 的下载页面:https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
2. 下载与你的 R 版本对应的 Rtools 安装程序。你可以在 R 中输入以下命令查看你的 R 版本:
```
version
```
3. 双击下载的 Rtools 安装程序,并按照提示完成安装。安装完成后,你应该能够构建和安装 R 包了。
如果你在安装 Rtools 时遇到问题,可以参考以下文档:
- Rtools 官方文档:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
- Rtools 安装教程(中文):https://www.cnblogs.com/huchong/p/10435149.html