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23.泛癌分析
1.新TCGA.zip
10.免疫差异.zip
100.多线程药敏分析.zip
101.单细胞:富集分析.zip
102.单细胞:人工注释.zip
103.单细胞:人工注释(第二次).zip
104.单细胞:拟时序分析.zip
105-5.多线程免疫浸润.zip
105.多算法免疫浸润.zip
106.单细胞:拟时序分析monocle3.zip
107.单细胞RNA速率分析.zip
108.热点基因联合筛选+单细胞.zip
109.预后模型诊断ROC.zip
10番外:多线程.zip
11-1三阴乳腺癌矩阵提取.zip
110.TCGA联合GTEx.zip
12-1番外:目标基因表达量提取.zip
12.基因表达与免疫浸润关系.zip
13.edgeR.zip
14.DESeq差异分析.zip
15.免疫细胞相关性分析.zip
16.三包差异交集.zip
17.免疫检查点相关性.zip
18.多组差异分析.zip
2.差异分析.zip
20.列线图.zip
21.GSEA富集分析.zip
22.免疫浸润生存.zip
24.GSVA富集分析.zip
25.肿瘤突变负荷分析.zip
26.免疫治疗分析.zip
27.铜死亡相关基因筛选.zip
28.机器学习-lasso筛选基因.zip
29.SVM筛选基因.zip
3.生存分析.zip
30.随机森林筛选基因.zip
31.机器学习建模.zip
32.AI模型验证.zip
33.肿瘤突变负荷与生存相关性分析.zip
34.机器学习模型ROC分析.zip
35.肿瘤突变与临床相关性分析.zip
36.TCGA数据可视化操作.zip
39.突变基因碱基替换图.zip
4.ROC分析.zip
40.机器学习决策树.zip
41.机器学习GBM.zip
42.机器学习XGBoost.zip
43.热图火山图.zip
44.预后相关基因筛选.zip
46.lasso回归模型.zip
47.多因素Cox模型.zip
48.预后模型生存分析.zip
49.预后模型患者分布可视化.zip
5.PFS.zip
50基因与药敏相关性.zip
51.药物敏感性分析oncoPredict.zip
52.oncoPredict包基因表达与药物敏感性.zip
53.多AI算法筛选特征基因.zip
55.预后模型多指标ROC.zip
56.GEO数据库处理分析.zip
57.多GEO数据库合并分析.zip
59.GEO与TCGA共同差异基因.zip
6.番外:快速批量化.zip
60.ROC诊断曲线.zip
61.药物敏感性分析(CellMiner).zip
62.GEO数据库PCA散点图.zip
64.WGCNA筛选表型相关基因.zip
66.limma包的voom算法.zip
67.三种方法提取TCGA临床数据.zip
68.多GEO数据去批次.zip
69.WGCNA联合机器学习.zip
6临床相关性分析.zip
7.共表达分析.zip
70.临床相关性筛选.zip
71.构建lasso回归预后模型.zip
72.判断GEO是否需要log2.zip
73.WGCNA筛选免疫调控基因.zip
74.WGCNA内存分配问题.zip
76.模型循环.zip
77.多线程模型循环.zip
79.单基因基本套路.zip
8.肿瘤微环境.zip
80.wilcox差异.zip
80.wilcox差异分析.zip
82.生存有意义.zip
83.ComBat.zip
84.ComBat不同数据.zip
86.随机生存森林模型.zip
88.随机分组timeROC.zip
9.免疫浸润(更新).zip
94.新版TCGA矩阵提取(多线程).zip
95.单细胞:数据读取与质控.zip
95.单细胞第一期完整代码.zip
96.单细胞:鉴定高变基因.zip
97.单细胞:PCA降维及去批次.zip
98.单细胞:挑选PC分群聚类.zip
99.单细胞:自动注释.zip
chatGPT提问指令.zip
SCI修回cover letter+rebuttal letter_最详细模板_修改即用.docx
解刊(第3版).zip
免疫浸润_new.zip
热点基因预后模型基本思路.zip
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