转录组分析流程(四)：Cox+Lasso筛选预后基因
我们的教程主要是以一个具体的例子作为线索，通过对公共数据库数据bulk-RNA-seq的挖掘，利用生物信息学分析来探索目标基因集作为某种疾病数据预后基因的潜能及其潜在分子机制，同时在单细胞水平分析(对scRNA-seq进行挖掘)预后基因的表达，了解细胞之间的通讯网络，以期为该疾病临床治疗提供新的参考，同时我们还可以经过分子对接实现药物靶点的初步筛选。
文章目录
- 一、背景
- 1.单因素cox分析
- 基本概念
- 核心输出
- 代码示例
- 结果解释
- 注意事项
- 2.多因素cox回归分析
- 基本概念
- 代码示例
- 结果解释
- 模型优化
- 注意事项
- 3.Lasso分析
- 基本概念
- 代码示例
- 结果解释
- 关键步骤
- 注意事项
- 二、机器学习分析实战
- 1.单因素cox回归分析
- 2.Lasso分析
一、背景
在生物信息学分析中，探索影响患者预后的关键因素对疾病机制研究和临床决策具有重要意义