生存分析系列教程（一）使用生信人工具盒进行生存分析
生信人工具盒是生信人团队的开发的一款软件，非常方便。下面我将演示一下如何通过这款软件进行生存分析。为了方便大家理解，形式依然是 数据结构-操作-结果解读。
1. 表达矩阵与生存信息矩阵
表达矩阵依然是分成两部分，基因名和样本名，分别是行名和列名。其中null数据软件会自动过滤掉。
生存信息矩阵，这里包括两部分，生存时间和状态。注意这里生存时间的单位是日，死亡状态是1，生存状态是0.
重要提示！！！两个文件都需要保存成txt格式！
2. 运行生信人工具盒
生信人工具盒下载方式可以加群：244470185
设置好参数点击批量运行，然后导出就可以啦。
3. 结果解读
输出结果中依次是基因名，HR，coef，95置信区间，Z值和P值。
比较重要的是HR，一般HR越高表明风险越大。
Coef的正负则表示对结果的促进或者抑制。
4. 代码
希望在R语言中重现的小伙伴可以看帖：https://shengxin.ren/article/145
帖子中讲到的对应代码如下：
library(survival)
setwd("D:/Work/code/Test/GSE25065_family.xml")
data=read.csv('CoxResult.txt.matrix',sep = '\t',row.names = 1)
head(data)
time=data[,1]
status=data[,2]
cox1=coxph(Surv(time, status) ~ ACADSB,data)
cox2=coxph(Surv(time, status) ~ GATA3,data)
cox3=coxph(Surv(time, status) ~ CHMP6,data)
cox4=coxph(Surv(time, status) ~ ADCY9,data)GEO芯片数据差异表达分析时需要log2处理的原因
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GEO芯片数据差异表达分析时是否需要log2以及标准化的问题
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前段时间发现发现本文被 程序员大本营 剽窃 大概是这样的↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓