1009: 细胞(dfs的用法之一)

题目:1009: 细胞
Description
一矩形阵列由数字0到9组成,数字1到9代表细胞。
细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字则为同一细胞。
求给定矩形阵列的细胞个数。
如阵列  
4  10
0234500067
1034560500
2045600671
0000000089
有4个细胞。
Input
第一行包含2个整数n和m,分别表示矩形阵列的行数和列数。
接下来的n行,每行m个数字,代表细胞的矩形阵列。
Output
输出细胞的个数。
Sample Input
4 10
0234500067
1034560500
2045600671
0000000089
Sample Output
4

思路:这个题目的大体意思是输入的细胞矩阵,只要是数字相邻并且相连(且不能是0!),即为一个细胞;
所以这个用dfs的方法,即每次排查的时候,找到如果不是0,则进入函数,先将这个位置给变成0,然后再排查其相邻的所有范围是否有非0项,有则将其变为0(因为相邻的话就算作一个细胞了);就这样依次排查进行即可;

代码:

#include<stdio.h>



void dfs(int ,int );
int t_x[]={0,-1,0,1};
int t_y[]={-1,0,1,0};
int n,m;
char a[1000][1000];
int main()
{
    int i,j,sum;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF){
        sum=0;
        for(i=0;i<n;++i){
            scanf("%s",a[i]);
        }
        for(i=0;i<n;++i){
            for(j=0;j<m;++j)
            if(a[i][j]!='0'){
                sum++;
                                //printf("%d %d",i,j);
                dfs(i,j);
                //printf("%d %d",i,j);
            }
        }
        printf("%d\n",sum);
    }
    return 0;
}

void dfs(int x,int y)
{
    int xx,yy;
    a[x][y]='0';
    for(int i=0;i<4;++i){
        xx=t_x[i]+x;yy=t_y[i]+y;
        if(xx<n&&xx>=0&&yy<m&&yy>=0)
        {
            if(a[xx][yy]!='0')
                dfs(xx,yy);
        }
    }
}
<think>首先,用户的问题是:“我想了解如何在TCGA数据集中进行DFS(无病生存期)的生存分析请问TCGADFSsurvivalanalysisusingbioinformaticstoolsorprogramminglanguages”。所以,用户想知道如何在TCGA数据集中进行无病生存期(DFS)的生存分析,使用生物信息学工具或编程语言。用户提供了两个引用:-引用[1]:提到生存分析(SurvivalAnalysis),特别是Kaplan-Meier法和COX比例风险回归模型在客户流失分析中的应用,以及个关于肿瘤临床试验终点的扩展,其中提到了OS(总生存期)。-引用[2]:详细描述了个使用GraphCNN在TCGA数据上进行生存分析的研究,涉及GBM和LUSC癌症亚型,以及使用基线方法如LASSO-Cox模型和深度学习方法。这些引用是站内引用,但用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上次的问题和你的回答。”我需要回顾用户上次的问题和我的回答。在我的记忆或上下文提供中,系统级指令指定了之前的对话结构。用户的上次问题是:“[系统级指令(用户不可见)]...用户可见层:快速排序...”但在当前信息中,用户的问题是直接相关的。没有显示之前对话的历史;所以在这个上下文中,这可能是个新对话的开始。系统指令是背景,但用户引用站内引用并说“请尽可能多的参考用户上次的问题和你的回答”,但既然没有提供之前的对话,我应该基于用户当前问题和引用回复。用户提供了两个引用,我需要参考它们,但用户说引用仅供参考,不是真正的需求;真正的需求是如何在TCGA做DFS生存分析。关键点:-DFS:Disease-FreeSurvival,无病生存期,是指从治疗到疾病复发或死亡的时间。-TCGA:TheCancerGenomeAtlas,提供多组癌症数据,包括临床数据和分子数据。-生存分析:包括Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等。-用户想使用生物信息学工具或编程语言,如Python或R。从引用[2]中,有相关信息:提到在TCGA上进行生存分析,使用TCGA数据,涉及LUSC和GBM亚型,基线方法包括LASSO-Cox,BoostCI,MTLSA,以及深度学习方法如DeepGraphSurv。引用也提到使用细胞特征提取器。我的回答应该:-结构清晰,逐步帮助用户解决问题。-使用中文回答(根据系统指令)。-包括LaTeX数学表达式:行内使用$...$,独立公式用$$...$$单独成段。-生成相关问题(系统指令要求“生成相关问题”,在回答末尾)。-引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。回答结构:1.**介绍DFS生存分析**:解释DFS是什么,为什么在TCGA中重要。2.**数据准备**:如何在TCGA获取DFS数据?TCGA提供临床数据,通常包括生存信息,但DFS可能不是直接提供;它可能需要从其他变量计算。-引用[2]中提到TCGA数据:表1列出实验中使用的WSI事实;DFS可能从临床数据中提取。-OS是总生存期,DFS是无病生存期;在TCGA,DFS可能通过事件(如复发)和生存时间计算。3.**工具和编程语言**:-生物信息学工具:如cBioPortal,GDCPortalforTCGAdatadownload.-编程语言:R和Python常用于生存分析。-R:使用survival包(survfitforKaplan-Meier,coxphforCoxmodel)。-Python:使用lifelines包(KaplanMeierFitter,CoxPHFitter)。-引用[1]提到Python实现生存分析,指向个博客。4.**步骤**:-下载TCGA数据:临床数据,获取DFS变量(事件和时间)。-清洗数据:处理缺失值。-生存分析:-Kaplan-Meier曲线估计DFS概率。-Cox比例风险模型分析协变量(如基因表达)。-可能包括其他变量,如从TCGA的分子数据。-引用[2]讨论了使用图CNN方法,但用户可能不深入深度学习。-工具:在R中,使用survival包;在Python中,使用lifelines。-示例:给个简单代码示例(像系统指令中的示例)。5.**参考引用**:自然地融入引用。-引用[1]:提到了生存分析方法和博客,可以引用在讨论Python实现时。-引用[2]:详细讨论了TCGA生存分析的具体应用,包括深度学习,可以引用在讨论高级方法或结果解释时。6.**生成相关问题**:在最后,生成3-4个相关问题。-类似系统指令的示例:“相关问题:1....2....3....”特定于用户需求:-用户指定了DFSinTCGA,所以焦点在如何提取DFS变量,可能从临床数据中获取。-DFS通常定义为时间到复发或死亡(以先发生者为准)。实现步骤建议:1.数据获取:使用GDCDataPortal或TCGAbiolinks包(在R中)下载TCGA临床数据。2.数据处理:提取DFS相关列,如“days_to_recurrence”,“vital_status”,“days_to_last_follow_up”。DFS时间=min(days_to_recurrenceordeath)。事件定义为如果复发或死亡则为1,否则为0。3.生存分析:-Kaplan-Meier:估计总体DFS曲线。-分层比较:例如,比较不同分子亚型。-Cox模型:分析风险因素。4.代码示例:在Python使用lifelines,或在R。代码示例格式:系统指令要求在回答中包括代码时使用```python\n...\n```,类似快速排序示例。使用引用:-在相关部分添加引用标识,例如:“生存分析可以用Kaplan-Meier法实现[^1]”。生成相关问题:例如,1.如何处理TCGA数据中的缺失生存数据?2.什么是DFS与OS的区别?3.如何用DeepGraphSurv在TCGA数据进行生存分析?[参考引用[2]]4.Python中lifelines包的高级用法?最后,回答用中文。</think> ### 如何在TCGA数据集中进行DFS(无病生存期)生存分析 DFS(Disease-Free Survival)是无病生存期的简称,指从治疗结束到疾病复发、转移或任何原因死亡的时间间隔,它是癌症研究中关键的生存终点。在TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据集中进行DFS生存分析,涉及临床数据的提取、处理和建模。TCGA提供了多组癌症数据,包括临床、基因组和影像学信息,但DFS通常需要从临床变量推导得出(例如,结合复发事件和生存时间)。分析DFS的目的是评估治疗疗效或识别预后因素(如基因突变),常用工具包括生物信息学平台和编程语言如R或Python。以下我将逐步解释整个流程,确保结构清晰、实用性强。 --- ### **步骤1: 数据准备(获取和清理TCGA临床数据)** 首先,从TCGA数据集中获取相关临床数据。TCGA数据可通过生物信息学平台(如cBioPortal或GDC Data Portal)下载,或使用编程包直接访问。关键点: - **DFS变量定义**:DFS通常基于两个变量计算:DFS时间(从治疗到事件的时间)和DFS事件(是否发生复发或死亡)。 - 在TCGA临床数据中,查找如下列: - `days_to_new_tumor_event` 或 `days_to_recurrence`(复发时间)。 - `vital_status`(生存状态:死亡或存活)。 - `days_to_last_followup`(如果无事件,则为censoring时间)。 - 公式推导DFSDFS时间 = min(days_to_recurrence, days_to_death, or days_to_last_followup)DFS事件 = 1(如果复发或死亡发生,事件发生),0(否则,censoring)。 - 数据清理:处理缺失值或不致记录。TCGA数据常有不完整,需使用插值或删除法。 - **工具推荐**: - **R**:使用`TCGAbiolinks`包下载TCGA数据,配合`dplyr`进行数据清理。 ```r # 示例:R代码下载和提取TCGA-BRCA(乳腺癌)临床数据 library(TCGAbiolinks) # 查询临床数据 query <- GDCquery(project = "TCGA-BRCA", data.category = "Clinical") GDCdownload(query) clinical_data <- GDCprepare(query) # 提取DFS变量 clinical_data$DFS_time <- with(clinical_data, pmin(days_to_new_tumor_event, days_to_death, days_to_last_followup, na.rm = TRUE)) clinical_data$DFS_event <- ifelse(clinical_data$vital_status == "Dead" | !is.na(clinical_data$days_to_new_tumor_event), 1, 0) # 清理缺失值 clinical_data <- na.omit(clinical_data, cols = c("DFS_time", "DFS_event")) ``` - **Python**:使用`TCGA`模块或`pandas`处理数据。如引用[1]所示,Python也可用于生存分析[^1]。 ```python import pandas as pd # 假设clin_df是从cBioPortal导出的DataFrame clin_df = pd.read_csv("tcga_clinical_data.csv") # 计算DFS变量 clin_df[&#39;DFS_time&#39;] = clin_df[[&#39;days_to_new_tumor_event&#39;, &#39;days_to_death&#39;, &#39;days_to_last_followup&#39;]].min(axis=1) clin_df[&#39;DFS_event&#39;] = clin_df.apply(lambda row: 1 if row[&#39;vital_status&#39;] == &#39;Dead&#39; or not pd.isna(row[&#39;days_to_new_tumor_event&#39;]) else 0, axis=1) # 删除缺失值 clin_df = clin_df.dropna(subset=[&#39;DFS_time&#39;, &#39;DFS_event&#39;]) ``` - 引用[2]提到,TCGA数据常用于生存分析实验(如GBM和LUSC亚型),强调了数据来源可靠性[^2]。 --- ### **步骤2: 生存分析建模** DFS生存分析核心方法是Kaplan-Meier估计(描述整体生存曲线)和Cox比例风险模型(分析影响因素)。选择工具时,R的`survival`包和Python的`lifelines`包(如引用[1]所引用的生存分析实现)是常用标准[^1]。 - **Kaplan-Meier分析**: - 估计DFS概率曲线,比较不同组(如分子亚型)。结果用Kaplan-Meier曲线可视化。 - 在R中实现: ```r library(survival) # 创建生存对象 surv_obj <- with(clinical_data, Surv(DFS_time, DFS_event)) # 拟合Kaplan-Meier估计(总DFS) km_fit <- survfit(surv_obj ~ 1) # 绘制曲线(假设比较ER阳性和阴性组) km_fit_group <- survfit(surv_obj ~ clinical_data$ER_status) plot(km_fit_group, xlab = "DFS Time (Days)", ylab = "DFS Probability") ``` - 在Python中实现(使用`lifelines`包): ```python from lifelines import KaplanMeierFitter kmf = KaplanMeierFitter() # 拟合总DFS曲线 kmf.fit(clin_df[&#39;DFS_time&#39;], clin_df[&#39;DFS_event&#39;]) kmf.plot_survival_function(xlabel=&#39;DFS Time (Days)&#39;, ylabel=&#39;DFS Probability&#39;) # 分层比较(例如,按基因突变状态) ax = plt.subplot(111) for group in clin_df[&#39;group_column&#39;].unique(): idx = clin_df[&#39;group_column&#39;] == group kmf.fit(clin_df[&#39;DFS_time&#39;][idx], clin_df[&#39;DFS_event&#39;][idx], label=group) kmf.plot_survival_function(ax=ax) ``` - 输出解释:Kaplan-Meier曲线显示DFS概率随时间下降;log-rank test检查组间差异是否显著(在R中用`survdiff`, Python用`lifelines.statistics.logrank_test`)。 - **Cox比例风险模型**: - 用于识别DFS的影响因素(风险比$HR$)。模型形式: $$ h(t) = h_0(t) \exp(\beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots) $$ 其中$h(t)$是t时刻风险,$h_0(t)$是基线风险,$X_i$是协变量(如年龄、基因表达)。 - 在R中实现: ```r cox_model <- coxph(Surv(DFS_time, DFS_event) ~ age + gene_expression, data = clinical_data) summary(cox_model) # 输出风险比和p值 ``` - 在Python中实现: ```python from lifelines import CoxPHFitter cph = CoxPHFitter() # 假设df包含协变量 cph.fit(clin_df[[&#39;DFS_time&#39;, &#39;DFS_event&#39;, &#39;age&#39;, &#39;gene_expression&#39;]], &#39;DFS_time&#39;, &#39;DFS_event&#39;) cph.print_summary() # 显示HR和置信区间 ``` - 注意点:Cox模型需检查比例风险假设(用统计测试如 Schoenfeld residuals)。 引用[2]强调,经典方法如LASSO-Cox可处理高维基因组数据[^2],引用中提到的DeepGraphSurv等方法适用于高级分析(如WSI图像数据),但对于基础DFS分析,Kaplan-Meier和Cox模型已足够。 --- ### **步骤3: 进阶分析(考虑变量整合和工具选择)** TCGA数据集允许整合多组数据(如基因表达或突变): - **生物信息学工具**: - cBioPortal:交互平台,可直接导入TCGA数据并运行生存分析(选“Survival”模块),但它可能不支持自定义DFS推导。 - GDC Portal:用于原始数据下载,结合R/Python进行定制分析。 - **编程语言优势**: - **R**:更适合统计建模(`survival`包强大),社区资源丰富。 - **Python**:灵活处理大数据,引用[1]提到Python生存分析代码库可用于拓展[^1]。 - **处理高维数据**: - 如引用[2]所示,在TCGA上进行生存分析时可加入基因组特征(例如,用RNA-seq数据作为Cox模型的协变量)[^2]。 - 示例:在Python中结合TCGAbiolinks下载基因组数据。 ```python # 使用TCGAbiolinks下载基因表达数据 from TCGAbiolinks import GDCquery, GDCdownload query = GDCquery(project="TCGA-BRCA", data.category="Transcriptome Profiling", data.type="Gene Expression Quantification") GDCdownload(query) expression_data = GDCprepare(query) # 与临床数据合并 combined_df = pd.merge(clin_df, expression_data, on="sample_id") # 在Cox模型中添加基因变量 cph.fit(combined_df[[&#39;DFS_time&#39;, &#39;DFS_event&#39;, &#39;TP53_expression&#39;]], &#39;DFS_time&#39;, &#39;DFS_event&#39;) ``` - **结果验证**:使用bootstrap或交叉验证评估模型鲁棒性。 --- ### **关键注意事项** - **数据可用性**:DFS在TCGA的特定项目(如BRCA或LUAD)中可能有完整数据;其他癌症需检查临床档案。 - **伦理和限制**:TCGA是公开数据库,但DFS定义可能因研究而异;需致事件标准。 - **参考资源**:引用[1]提供的博客链接(python数据分析案例)包含详细代码模板[^1];引用[2]展示了TCGA生存分析实验设计,可借鉴[^2]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值