怎么对TCGA数据单因素cox生存分析

怎么对TCGA数据单因素cox生存分析

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针对TCGA 下载下来的lncRNA, miRNA的表达矩阵，结合临床信息，可以进行生存分析。

#表达信息和生存数据整合到exprSet,如下：bcr_patient_barcodetimestatusLINC01587XXbac_B461K10.41TCGA-2W-A8YY14803.98176123.890572TCGA-4J-AA1J226037.49117119.638233TCGA-BI-A0VR1505010.8915603.630524TCGA-BI-A0VS92503.87771919.388595TCGA-BI-A20A72016.78931912.210416TCGA-C5-A0TN34817.83557228.73043#构建生存数据表mysurv<-Surv(exprSet$time,exprSet$status)#单因素cox分析函数Unicox<-function(x){fml<-as.formula(paste0('mysurv~',x))gcox<-coxph(fml,exprSet)cox_sum<-summary(gcox)HR<-round(cox_sum$coefficients[,2],2)PValue<-round(cox_sum$coefficients[,5],4)CI<-paste0(round(cox_sum$conf.int[,3:4],2),collapse='-')Uni_cox<-data.frame('Characteristics'=x,'HazardRatio'=HR,'CI95'=CI,'Pvalue'=PValue)return(Uni_cox)}#计算每一个单因素,比如hsa_let_7a_1Unicox('hsa_let_7a_1')#批量计算单因素VarNames<-gene_namesUnivar<-lapply(VarNames,Unicox)#将单因素的结果汇总Univar<-ldply(Univar,data.frame)

整理的结果如下：

CharacteristicsHazard.RatioCI95P.value1LINC015871.000.99-1.010.67712XXbac_B461K10.41.011-1.030.03803IGF2_AS1.001-1.010.40474TPTEP11.001-10.32805DLEU2L1.000.99-1.010.98646RP11_268J15.51.001-10.0736

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