文件名称：FACTORscore:要素得分
文件大小：10KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-05 03:56:29
R
要素得分 1.简介 该脚本可以处理任何连续数据（例如，RNA表达数据和CNV log2ratio值）以建立FACTORscore，请参考以下文献：胃癌中的肿瘤微环境特征鉴定了预后和免疫治疗相关的基因标志。 主要步骤： 标准化数据以进行无监督的聚类。 使用R中的ConsensusClusterPlus软件包进行聚类分析。 样本组通过聚类组之间的Kaplan-Meier（KM）生存分析和项目共识和聚类共识图中的无监督聚类方法来确定。 随后，使用威尔科克森秩和检验或Kruskal-Wallis检验对样本组中的每个基因进行差异分析，并将p值<0.05的基因鉴定为差异基因。 共识聚类算法也被用于定义差异基因的聚类。 为了获得每个基因组的主成分1，使用了主成分分析（PCA）算法进行了降维。 对基因组的PC1值进行cox回归分析以验证系数的正值或负值。 然后，我们应用了一种方法来定义每个样本的
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FACTORscore-main
----.gitignore(570B)
----README.md(3KB)
----FactorScore_V1.0.R(40KB)