生存分析：预后与临床表型、基因表达的关联
1 分析目的关联肿瘤病人生存信息与对应临床表型、基因表达数据，发现与病人预后显著相关的基因表达或者临床表型，可用于预后模型的构建2 数据来源TCGA/GEO数据库的临床数据（预后以及表型）、基因表达谱3 分析方法整理临床数据中对应患者的预后信息，包括总生存时间（Overall survival, OS）、生存状态（OS status）。将差异mRNA（或临床表型）作为候选因子，结合其表达值与预后信息，采用Kaplan-Meier[13]生存分析方法，通过将患者按照其基因表达值的中位值分为高表达组和低表达组（或按照临床信息分组），进行K-M生存曲线绘制，同时采用Logrank检验计算显著性p.value值，初步筛选p.value<0.05的因子，得到预后显著相关的基因与临床表型。4 交付文件（1）整理得生存数据-临床表型（基因表达）的信息（Excel）（2）每个分析因子的KM生存曲线图以及对应统计显著性5分析结果示例图
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