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。

文章预览

👇点关注，不迷路👇 👆点关注，不迷路👆 文章链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2001037024002320 文章公开代码： https://github.com/l-magnificence/Mime 代码很长， 功能很强 代码很长， 功能很强 代码很长， 功能很强 公众号前几期机器学习的内容就是为了给同学们构建属于自己的“101种模型”而做的铺垫。而这个包的横空出世，让我决定先把该包的代码实操给同学们分享出来，毕竟它能让同学们迅速产出文章。 而对于个性化的搭配与构建，我后续再慢慢地教给同学们。 当务之急可是把下面的代码吸收了产出(shui)文章啊 --R包简介-- 该R包为构建提供了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。 随着高通量测序技术的广泛应用， 对生物学和癌症异质性的理解已经发生了革命性的变化。Mime 简化了开发具有高预测模型的过程 准 ………………………………