¿Cómo preparar los datos para el cálculo de razones impares?Hola,
Tengo una gran base de datos de genómica en dos grupos de pacientes (variables continuas). Un grupo desarrolló una complicación en algún punto de observación, este grupo tiene 4 medidas repetidas de la expresión genética recogida. El grupo control tiene solo 3 puntos de tiempo recolectados. Me gustaría saber si la expresión de algunos genes en la línea de base (semana 0) predice los resultados: complicación (codificada sí no) o muerte (codificada 1 o 2). ¿Cómo preparo los datos para el análisis y qué modelo elijo? ¿Necesito comparar los medios de LS por subgrupo? En estos datos tengo genes en columnas, ID de pacientes en filas.
Re: ¿cómo preparar los datos para el cálculo de los cocientes impares?En JMP puedes realizar regresión logística multinivel.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Logistic-regression-with-multiple-outcome-variables/td-p/4901
pero comenzaría con un nivel de datos agregados de dos niveles (y vería lo que ocurrirá):
1. Complicaciones Sí ( Complicaciones tempranas y tardías
2. Complicaciones No
Re: ¿cómo preparar los datos para el cálculo de los cocientes impares?Tengo 3 tipos de variables de rol, o complicaciones de tratamiento: 1. Complicaciones tempranas, 2. Complicaciones tardías y 3. Sin complicaciones. Por lo tanto, la regresión logística probablemente no funcionaría: estoy obteniendo el error "Fallo en la convergencia (límite de reducción a la mitad)". El tipo de tratamiento es el mismo en ambos grupos. ¿Alguien ha usado una Cuadrícula de mínimos parciales para la predicción de biomarcadores para el resultado de la enfermedad?Re: ¿cómo preparar los datos para el cálculo de los cocientes impares?Nuestra universidad no tiene suscripción para JMP Genomics, pero gracias por el artículo.Re: ¿cómo preparar los datos para el cálculo de los cocientes impares?Hola,
Si tiene una gran base de datos de genómica, asumo que puede tener 10.000 genes y, por lo tanto, 10.000 columnas. Si es así, es posible que desee echar un vistazo a JMP Genomics:
https://www.jmp.com/en_us/software/jmp-genomics.html
Además, puede ver un caso de uso similar por Mateo J Wongchenko , et.al. donde observaron diferentes grupos de tratamiento y Progression Free Survival. Enlace al papel de abajo.
http://clincancerres.aacrjournals.org/content/early/2017/05/23/1078-0432.CCR-17-0172
Si no ha usado JMP Genomics anteriormente, mire este breve video:
https://www.youtube.com/watch?v=DmaKz4NOURk
Déjame saber si te gustaría saber más.
Mejor,
Chris Kirchberg
Re: ¿cómo preparar los datos para el cálculo de los cocientes impares?Puedes empezar con regresión logística. Los datos deben consistir en una sección transversal de pacientes con columnas de complicación y muerte (codificadas como 1/0 o Y / N y el tipo de modelo establecido como nominal), un indicador de grupo de tratamiento / control (codificado como 1/0), y columnas para la expresión de genes en la línea de base y otros puntos de tiempo, así como cualquier otra variable que tenga disponible, como la demografía del paciente.
Luego puede ajustar una regresión logística nominal en Complicación (y Muerte) siendo un resultado nominal con estas columnas como efectos de modelo: Tratamiento / Control, Expresiones génicas en diferentes puntos de tiempo y otras variables. Es posible que desee considerar interacciones como Tratamiento / Comtrol * Expresión génica en la línea de base, etc.
Documentación JMP sobre odds ratios de regresión logística
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml#65579
