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IOAT: an interactive tool for statistical analysis of omics data and clinical data

机译:IAT:一个互动工具用于常规数据和临床数据的统计分析

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摘要

The software operation process taking master lung cancer as an examples: Step 1 read and preprocess data; Step 2 feature selection of Univiarate Cox model: Hierarchical clustering heat map and correlation coefficient figure; Step 3 feature selection of Multiviarate Lasso model: Lasso path map and Mean square error graph; Step 4 risk assessment: the selected features are used for risk assessment to predict the survival rate of patients, and the effect of the model is evaluated through td-ROC curve and c-index. Step 5 KMeans cluster: the graph between the correlation coefficient and the K value; Step 6 Survival analysis: chart with the system selecting the optimal K value and the user setting the K value
机译:软件操作过程以肺癌为例:步骤1阅读和预处理数据;步骤2 Univiarate Cox模型的特征选择:层次聚类热图和相关系数图;步骤3多维卢索型号的特征选择:套索路径图和均方误差图;步骤4风险评估:所选特征用于风险评估以预测患者的存活率,并通过TD-ROC曲线和C折射来评估模型的效果。步骤5 Kmeans集群:相关系数与k值之间的图形;步骤6生存分析:图表与系统选择最佳k值和用户设置k值

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