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肿瘤预后模型的列线图可视化
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研载生物科技
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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