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- 2025年12月28日
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研载生物科技
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肿瘤预后模型的列线图可视化
肿瘤预后模型的列线图可视化
1 分析目的
对cox多因素预后模型进行可视化，使模型更加直观、易于理解
2 数据来源
样本的生存信息、临床表型、基因表达等因子的综合表格
3 分析方法
通过将不同因素对应到points，然后相加得到total points，最后即可对应到生存率。因此我们对最后得到的预后模型risk score以及预后相关的临床表型进行nomogram预测模型构建及可视化。为了进一步验证nomogram的预测能力，首先我们计算Nomogram图中各个独立预后因素和复合因素（各个独立预后因素的结合）拟合Coxph模型的一致性指数（C-index），并通过重采样技术进行统计检验，计算显著性p.value值，比较各个独立预后因素和复合因素对Coxph模型的拟合度。
4 交付文件
（1）列线图可视化直接用到的样本综合数据（Excel）
（2）预后相关因素对Coxph模型拟合度的统计结果（Excel）
（3）预后模型列线图
5分析结果示例图
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