【数据分析】基于Cox模型的R语言实现生存分析与生物标志物风险评估
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文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 数据预处理
- 生存分析
- 画图
- 输出图片
- 其他标记物的分析
- 总结
- 系统信息
介绍
分析生存数据与多种生物标志物之间的关系。它通过Cox比例风险模型来评估不同生物标志物（如SSC4D、UPB1、SERPINE1等）对特定疾病（如心力衰竭HF、2型糖尿病T2D、心血管疾病CVD）发生风险的影响。代码主要分为以下几个步骤：
- 数据准备：加载必要的R包，读取数据集
protein_Disease.RDS，并对数据进行预处理，包括变量的重新编码、缺失值处理等。 - 变量离散化：将年龄等连续变量离散化为分类变量，便于后续分析。
- 生存分析：对于每个生物标志物，代码首先筛选出特定疾病状态（如HF_status=1）的数据，然后使用Cox比例风险模型拟合生存数据，模型中包含生物标志物的限制性立方样条（RCS）以及一系列协变量（如年龄、性