R語言的univariate_cox_batch.r怎么用

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univariate_cox_batch.r  基因表達量批量單因素cox回歸分析

使用說明：

輸入生存數據與基因表達量可以做批量單因素cox回歸分析

$ Rscript $scriptdir/univariate_cox_batch.r --h
usage:  univariate_cox_batch.r [-h] -m metadata -g
                                                         expset [-t time]
                                                         [-e event]
                                                         [-l pvalue]
                                                         [-b blocksize]
                                                         [--log2] [-o outdir]
                                                         [-p prefix]
batch unvariate cox regression gene expression
optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -m metadata, --metadata metadata
                        input metadata file path with suvival time [required]
  -g expset, --expset expset
                        input gene expression set file [required]
  -t time, --time time  set suvival time column name in metadata [default
                        TIME]
  -e event, --event event
                        set event column name in metadata [default EVENT]
  -l pvalue, --pvalue pvalue
                        pvalue cutoff to choose sig gene [default 0.01]
  -b blocksize, --blocksize blocksize
                        Number of variables Parallel to test in each [default
                        2]
  --log2                whether do log2 transfrom for expression data
                        [optional, default: False]
  -o outdir, --outdir outdir
                        output file directory [default cwd]
  -p prefix, --prefix prefix
                        out file name prefix [default cox]

參數說明：

-m 輸入生存數據：

event 列： 0表示事件沒有發生，1表示事件發生；  0表示alive，1表示死亡；

-g 輸入基因表達量文件

使用舉例：

Rscript $scriptdir/univariate_cox_batch.r -m metadata_survival_time.tsv \
   -g deg_gene_exp_tpm.tsv  -e EVENT -t TIME -p  imm.unicox  --pvalue 0.01

批量cox分析 結果：

讀到這里，這篇“R語言的univariate_cox_batch.r怎么用”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。