홀수 비율 계산을 위해 데이터를 준비하는 방법은 무엇입니까?안녕하십니까,
두 그룹의 환자(연속 변수)에 대한 대규모 유전체학 데이터베이스가 있습니다. 한 그룹은 관찰 시점에서 합병증이 발생했으며 이 그룹에는 유전자 발현에 대한 4가지 반복 측정값이 수집되었습니다. 대조군은 3개의 시점만 수집했습니다. 기준선(0주)에서 일부 유전자의 발현이 결과를 예측하는지 알고 싶습니다: 합병증(예 아니오로 코딩됨) 또는 사망(1 또는 2로 코딩됨). 분석을 위해 데이터를 어떻게 준비하고 어떤 모델을 선택합니까? 부분군당 LSmeans를 비교해야 합니까? 이 데이터에서 열에는 유전자가 있고 행에는 환자 ID가 있습니다.
Re: 홀수비 계산을 위한 데이터는 어떻게 준비하나요?JMP에서는 다단계 로지스틱 회귀를 수행할 수 있습니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Logistic-regression-with-multiple-outcome-variables/td-p/4901
하지만 집계된 데이터가 있는 2단계로 시작합니다(그리고 어떤 일이 일어날지 볼 것입니다).
1. 합병증 예( 조기 및 후기 합병증)
2. 합병증 없음
Re: 홀수비 계산을 위한 데이터는 어떻게 준비하나요?나는 세 가지 유형의 역할 변수 또는 치료 합병증이 있습니다. 1. 초기 합병증 2. 늦은 합병증 및 3. 합병증이 없습니다. 따라서 로지스틱 회귀가 작동하지 않을 수 있습니다. "수렴 실패(단계 반감기)" 오류가 발생합니다. 치료 유형은 두 그룹에서 동일합니다. 질병 결과에 대한 바이오마커 예측을 위해 부분 최소 제곱을 사용한 사람이 있습니까?Re: 홀수비 계산을 위한 데이터는 어떻게 준비하나요?우리 대학은 JMP Genomics에 대한 구독이 없지만 기사에 감사드립니다.Re: 홀수비 계산을 위한 데이터는 어떻게 준비하나요?안녕,
큰 게놈 데이터베이스가 있는 경우 10,000개의 유전자와 10,000개의 열이 있다고 가정합니다.그렇다면 JMP Genomics를 살펴보십시오.
https://www.jmp.com/en_us/software/jmp-genomics.html
또한 유사한 사용 사례를 다음과 같이 볼 수 있습니다. 매튜 제이 웡첸코 , 등. 그들은 다른 치료 그룹과 무진행 생존을 살펴보았습니다. 아래 논문 링크.
http://clincancerres.aacrjournals.org/content/early/2017/05/23/1078-0432.CCR-17-0172
이전에 JMP Genomics를 사용한 적이 없다면 다음 짧은 비디오를 보십시오.
https://www.youtube.com/watch?v=DmaKz4NOURk
더 알고 싶다면 알려주세요.
최고,
크리스 키르히버그
Re: 홀수비 계산을 위한 데이터는 어떻게 준비하나요?로지스틱 회귀로 시작할 수 있습니다. 데이터는 합병증 및 사망 열이 있는 환자의 단면(1/0 또는 Y/N으로 코딩되고 모델링 유형은 명목으로 설정됨), 치료/대조군 지표(1/0으로 코딩됨) 및 기준선 및 기타 시점에서의 유전자 발현에 대한 열과 환자 인구 통계와 같이 사용할 수 있는 기타 변수.
그런 다음 치료/대조군, 다른 시점에서의 유전자 발현 및 기타 변수와 같은 열을 모델 효과로 사용하여 명목 결과인 합병증(및 사망)에 대한 명목 로지스틱 회귀를 맞출 수 있습니다. 치료/통제*기준선에서의 유전자 발현 등과 같은 상호작용을 고려할 수 있습니다.
로지스틱 회귀의 승산비에 대한 JMP 문서
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml#65579
