lasso回归_生存分析之lasso回归代码

最新推荐文章于 2025-07-18 14:44:32 发布

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#lasso回归

本文介绍lasso回归在生存分析中的应用，提供相关代码，并简单解析结果。通过列%Dev展示了模型的解释能力，高比例表示模型表现优秀。后续将详细解读图表。

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代码来自老大github：https://github.com/jmzeng1314/tcga_example中的step05-lasso

这篇仅仅是代码，图片的解析后面学习过再继续记录呢～

获得生存资料和表达矩阵数据

rm(list=ls())
options(stringsAsFactors = F)

Rdata_dir='../Rdata/'
Figure_dir='../figures/'
# 加载上一步从RTCGA.miRNASeq包里面提取miRNA表达矩阵和对应的样本临床信息。
load( file = 
        file.path(Rdata_dir,'TCGA-KIRC-miRNA-example.Rdata')
)
dim(expr)
dim(meta)
# 可以看到是 537个病人，但是有593个样本，每个样本有 552个miRNA信息。
# 当然，这个数据集可以下载原始测序数据进行重新比对，可以拿到更多的miRNA信息

# 这里需要解析TCGA数据库的ID规律，来判断样本归类问题。
group_list=ifelse(as.numeric(substr(colnames(expr),14,15)) 10,'tumor','normal')

table(group_list)
exprSet=na.omit(expr)

table(group_list)
exprSet=na.omit(expr)
dim(exprSet)
load(  file = 
         file.path(Rdata_dir,'TCGA