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geo Counts 数据，机器学习模型的外部验证 ROC外部验证数据处理流程

news 2025/10/5 7:41:01

根据您的需求，我将为您提供使用基因表达数据进行ROC外部验证的完整处理思路和方案。

ROC外部验证数据处理流程

一、数据预处理阶段

1. 数据质量控制和过滤

过滤低表达基因（保留在至少20%样本中表达的基因）

keep_genes <- rowSums(count_table > 0) >= ncol(count_table)*0.2
count_table_filtered <- count_table[keep_genes, ]

2. 标准化处理 - 推荐使用CPM或TPM标准化

CPM标准化 (Counts Per Million)

cpm_matrix <- apply(count_table_filtered, 2, function(x) {
(x / sum(x)) * 1e6
})

3. 对数转换（减少数据偏度）

log_cpm <- log2(cpm_matrix + 1) # 加1避免log(0)

4. 去除批次效应（如果存在多个批次）

需要批次信息，假设有batch_info变量

library(sva)

combat_edata <- ComBat(dat = log_cpm, batch = batch_info)

二、特征选择策略

1. 基于差异表达分析选择特征基因

使用之前的DESeq2结果或重新进行差异分析

de_genes <- subset(deseq_result, padj < 0.05 & abs(log2FoldChange) > 1)
selected_genes <- de_genes$GeneName

2. 或使用机器学习特征选择方法

安装 caret 包进行特征选择

library(caret)

创建特征重要性排名

三、构建预测模型

准备训练数据和测试数据

假设您已经有一个训练好的模型，现在要用这个数据进行外部验证

提取特征基因的表达数据

validation_data <- log_cpm[rownames(log_cpm) %in% selected_genes, ]

转置数据（样本为行，基因为列）

validation_data_t <- t(validation_data)

确保样本信息与表达数据匹配

matched_samples <- intersect(rownames(validation_data_t), rownames(sample_info))
validation_data_final <- validation_data_t[matched_samples, ]
sample_info_final <- sample_info[matched_samples, ]

四、ROC分析实现

安装必要包

install.packages(c(“pROC”, “ROCR”))

library(pROC)
library(ROCR)

假设您有一个训练好的模型（如随机森林、SVM等）

这里以逻辑回归为例演示流程

1. 使用训练好的模型进行预测

假设model是预先训练好的模型

predictions <- predict(model, newdata = validation_data_final, type = “response”)

2. 计算ROC曲线

roc_result <- roc(response = sample_info_final$Group,
predictor = predictions)

3. 绘制ROC曲线

plot(roc_result, main = “ROC Curve - External Validation”,
col = “blue”, lwd = 2, print.auc = TRUE)

添加对角线参考线

abline(a = 0, b = 1, col = “red”, lty = 2)

4. 计算AUC值和其他性能指标

auc_value <- auc(roc_result)
cat(“AUC value:”, auc_value, “\n”)

计算最佳阈值

coords <- coords(roc_result, “best”, ret = “threshold”)
cat(“Best threshold:”, coords$threshold, “\n”)

五、性能评估和可视化

1. 多基因组合的ROC分析

如果您有多个候选基因，可以分别评估每个基因的预测能力

对每个特征基因单独做ROC分析

gene_aucs <- sapply(colnames(validation_data_final), function(gene) {
single_roc <- roc(sample_info_final$Group, validation_data_final[, gene])
auc(single_roc)
})

排序并显示Top基因

top_genes <- names(sort(gene_aucs, decreasing = TRUE))[1:10]
print(“Top 10 genes by AUC:”)
print(gene_aucs[top_genes])

2. 绘制多个ROC曲线比较

plot(roc_result, col = “blue”, main = “Multiple ROC Curves”)
for(i in 1:3) { # 绘制前3个最佳基因的ROC曲线
gene_roc <- roc(sample_info_final$Group, validation_data_final[, top_genes[i]])
plot(gene_roc, add = TRUE, col = i+1)
}
legend(“bottomright”, legend = c(“Combined Model”, top_genes[1:3]),
col = c(“blue”, “green”, “red”, “purple”), lwd = 2)