come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?Ciao,
Ho un grande database di genomica su due gruppi di pazienti (variabili continue). Un gruppo ha sviluppato complicanze ad un certo punto di osservazione, questo gruppo ha 4 misure ripetute di gene epression raccolte. Il gruppo di controllo ha solo 3 punti temporali raccolti. Vorrei sapere se l'espressione di alcuni geni al basale (settimana 0) prevede risultati: comicità (codificato sì no) o morte (codificata 1 o 2). Come preparo i dati per l'analisi e quale modello scelgo? Devo confrontare LSmeans per sottogruppo? In questi dati ho geni sulle colonne, ID dei pazienti su file.
Ri: come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?In JMP è possibile condurre una regressione logistica multi-livello
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Logistic-regression-with-multiple-outcome-variables/td-p/4901
ma vorrei iniziare con un doppio livello con dati aggregati (e guarderei cosa accadrà):
1. Complicazioni Sì ( Complicazioni precoce e tardiva)
2. Complicazioni n
Ri: come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?Ho 3 tipi di variabili di ruolo o complicanze di trattamento: 1. Prime complicazioni, 2. Complicazioni tardive e 3. Nessuna complicazione Quindi, la regressione logistica non avrebbe probabilmente funzionato: sto riscontrando un errore "non riuscito a convergere (limite di step-halving)". Il tipo di trattamento è lo stesso in entrambi i gruppi. Qualcuno ha usato un quadratino dei minimi parziali per la previsione dei biomarcatori per l'esito della malattia?Ri: come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?La nostra università non ha sottoscrizioni per JMP Genomics, ma grazie per l'articolo.Ri: come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?Ciao,
Se hai un grande database di genomica, presumo che tu possa avere 10.000 di geni e quindi 10.000 di colonne. Se è così, potresti dare un'occhiata a JMP Genomics:
https://www.jmp.com/en_us/software/jmp-genomics.html
Inoltre, puoi guardare un caso d'uso simile di Matthew J Wongchenko , et.al. dove hanno esaminato i diversi gruppi di trattamento e la Sopravvivenza libera da progressione. Link alla carta qui sotto.
http://clincancerres.aacrjournals.org/content/early/2017/05/23/1078-0432.CCR-17-0172
Se non hai già utilizzato JMP Genomics, dai un'occhiata a questo breve video:
https://www.youtube.com/watch?v=DmaKz4NOURk
Fammi sapere se ti piacerebbe saperne di più.
Migliore,
Chris Kirchberg
Ri: come preparare i dati per il calcolo dei rapporti dispari?Puoi iniziare con la regressione logistica. I dati dovrebbero essere costituiti da una sezione trasversale di pazienti con colonna di complicanza e morte (codificata come 1/0 o Y / N e tipo di modellazione impostata come nominale), un indicatore di trattamento / gruppo di controllo (codificato come 1/0), e colonne per l'espressione genica al basale e altri punti temporali, così come qualsiasi altra variabile che hai a disposizione come i dati anagrafici del paziente.
È quindi possibile adattare una regressione logistica nominale a Complication (e Death) come risultato nominale con queste colonne come effetti modello: Treatemnt / Control, Gene Expressions in diversi punti temporali e altre variabili. Potresti considerare interazioni come Trattamento / Comtrol * Espressione genica al basale, ecc.
Documentazione JMP sui rapporti dispari dalla regressione logistica
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml#65579
