101种预后模型？一个包就能做到！甚至更好！！

主要观点总结

文章介绍了如何使用R包Mime构建预后模型、二分类模型，进行核心基因选择等。包含代码实操和关键步骤解释。

关键观点总结

关键观点1: R包Mime的功能介绍

R包Mime提供了构建用户友好的解决方案，基于机器学习的转录组学数据集成模型。它简化了开发具有高预测模型的过程，利用复杂的数据集来识别关键基因，与疾病进展、患者预后和治疗相关。

关键观点2: 代码安装和准备

需要安装R包和依赖项，准备数据，包括TCGA数据的读取、训练集与测试集的拆分等。

关键观点3: 构建预后模型

使用ML.Dev.Prog.Sig函数构建最优预后模型，包括提取筛选后的基因集、绘制C指数、不同数据集中特定模型的C指数、根据特定模型在不同数据集中计算的风险评分绘制患者生存曲线等。

关键观点4: 构建二分类模型

使用ML.Dev.Pred.Category.Sig函数构建二分类模型，包括绘制不同数据集中不同方法的AUC、不同数据集中特定方法的ROC等。

关键观点5: 核心基因的选择

使用ML.Corefeature.Prog.Screen函数进行核心基因的选择，包括绘制通过不同方法筛选基因的贡献度、随机选择基因分析相关性、根据不同数据集中特定基因的中位表达水平绘制患者生存曲线等。

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