##----包括=假，回声=假，评估=真-------------------------------------图书馆（BiocParallel）if（Sys.info（）['sysname']=='windows'）{BiocParallel:：register（BiocParal:：SerialParam（））}##----load_dependencies，message=FALSE，warning=FALSE，include=FALS-----------库（PDATK）库（msigdbr）库（data.table）##----加载样本数据---------------------------------------------------------数据（sampleCohortList）示例队列列表##----subset_and_split_data----------------------------------------------------commonGenes<-findCommonGenes（样本队列列表）#子集所有列表项，子集用于指定行并选择#指定列cohortList<-子集（sampleCohortList，subset=commonGenes）ICGCcohortList<-cohortList[grepl（'ICGC'，names（cohortList），ignore.case=TRUE）]validationCohortList<-choortList[！grepl（'icgc'，名称（cohortLists），忽略.case=TRUE）]##----丢弃未感知的患者-----------------------------------------------validationCohortList<-dropNotCensoredICGCcohortList<-dropNotCensored（ICGCcojortList）##----拆分训练测试---------------------------------------------------------#在队列列表中查找我们训练队列中的常见样本commonSamples<-findCommonSamples（ICGCcohortList）#分成共享样本进行培训，其余样本进行测试ICGCtrainCoorts<-子集（ICGCcoortList，select=commonSamples）ICGCtestCohorts<-子集（ICGCcohortList，select=commonSamples，invert=TRUE）#将我们的训练队列测试数据与其他验证数据合并验证队列列表<-c（ICGCtestCohorts，validationCohortList）#从验证数据中删除ICGCSEQ，因为它只有7名患者验证队列列表<-validationCohortList[names（validationCohortList）！=“ICGCSEQ”]##----build_PCOSP_model，消息=FALSE-----------------------------------------set.seed（1987）PCOSP模型<-PCOSP（ICGCtrainCohorts，minDaysSurvived=365，randomSeed=1987）#查看模型参数；这些使你的模型可以重复运行元数据（PCOSPmodel）$modelParams##----消息=FALSE，警告=FALSE--------------------------------------------训练PCOSP模型<-trainModel（PCOSPmodel，numModels=15，minAccuracy=0.6）元数据（trainedPCOSPmodel）$modelParams##----PCOSP_预测，消息=假，警告=假--------------------------PCOSPpredValCohorts<-predictClasses（validationCohortList，模型=训练PCOSP模型）##----预测元素元数据------------------------------------------------mcols（PCOSPpredVal队列）##----风险列--------------------------------------------------------------knitr:：kable（头（colData（PCOSPpredValCohorts[1]））##----原始预测----------------------------------------------------------knitr:：kable（元数据（PCOSPpredValCohorts[1]）$PCOSPforecastings[1:5，1:5]）##----validate_PCOSP_model，消息=假，警告=假-----------------------验证的PCOSP模型，valData=PCOSPpredVal队列）##----验证统计----------------------------------------------------------knitr:：kable（头（validationStats（validatedPCOSPmodel））##----PCOSP_D_index_forestplot，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE-------PCOSPdIndexForestPlot<-forestPlot（已验证的PCOSPmodel，stat='log_D_index'）PCOSPd指数预测图##----PCOSP_concordance_index_forestplot，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE----PCOSPconcIndexForestPlot<-forestPlot（已验证的PCOSPmodel，stat='concorance_index'）PCOSPconcIndex预测图##----PCOSP_ROC_曲线，图高=8，图宽=8，图形宽=TRUE，消息=FALSE----cohortROCplots<-plotROC（验证的PCOSP模型，α=0.05）共同ROCplot##----RLSModeL_constructor（RLSModeL构造函数）-----------------------------------------------------#合并到单个生存实验ICGCtrainCohorts<-合并，cohortNames=姓名（ICGCtrainCohorts）RLSmodel<-RLSmodel（ICGCtrainCohorts，minDaysSurvived=365，randomSeed=1987）##----RLS模型_培训--------------------------------------------------------trainedRLSmodel<-trainModel（RLSmodel，numModels=15）##----RLS模型预测-----------------------------------------------------RLSpredCohortList<-predictClasses（validationCohortList，model=trainedRLSmodel）##----RLS模型_验证------------------------------------------------------validatedRLSmodel<-validateModel（训练RLSmode，RLSpredCohortList）##----RLSModel_PCOSP_comparison_plot，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE----RLSmodelComparisonPlot<-密度PlotModelComparison（已验证RLSmodel，validatedPCOSPmodel，title='随机标签洗牌vs PCOSP'，mDataTypeLabels=c（rna_seq='Sequenting-based'，rna_micro='Array-based'，组合=“整体”）RLSmodel比较图##----RGAModeL_constructor（RGAModeL构造函数）-----------------------------------------------------RGAmodel<-RGAmodel（ICGCtrainCohorts，randomSeed=1987）##----RGA模型_培训--------------------------------------------------------trainedRGAmodel<-列车模型（RGAmodel，numModels=15）##----RGA模型_预测-----------------------------------------------------RGApredCohortList<-预测类（validationCohortList，型号=经过培训的RGAmodel）##----RGA模型_验证------------------------------------------------------validatedRGAmodel<-validateModel（经过培训的RGAmodelRGApredCohortList）##----RGAModel_PCOSP_comparison_plot，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE----RGAmodel比较图<-密度图模型比较（已验证RGAmodel，validatedPCOSP模型，title=“随机基因分配vs PCOSP”，mDataTypeLabels=c（rna_seq='Sequenting-based'，rna_micro='Array-based'，组合=“整体”）RGAmodel比较图##----PCOSP_get_top_功能---------------------------------------------------topFeatures<-getTopFeatures（已验证的PCOSP模型）topFeatures（顶部功能）##----msigdbr_get_pathways，eval=假-----------------------------------------#所有人类基因集<-msigdbr（）#allGeneSets＜-as.data.table（allHumanGeneSets）#基因集<-allGeneSets[grepl（'^GO.*|.*CANONICAL.*|^HALLMARK.*'，gs_name），# .（gene_symbol，gs_name）]##----PCOSP_runGSEA，评估=假------------------------------------------------#GSEAresultDT<-runGSEA（验证的PCOSP模型，geneSets）##----培训_数据_患者_元数据-------------------------------------------knitr:：kable（头部（colData（ICGCtrainCohorts））##----临床模型建造师------------------------------------------------临床模型<-临床模型（ICGCtrainCohorts，公式='预后~性别+年龄+T+N+M+年级'，randomSeed=1987）##----临床模型_培训---------------------------------------------------训练的临床模型<-trainModel（临床模型）##----临床模型_预测-------------------------------------------------has模型参数队列列表<-PCOSPpredValCohorts[c（‘ICGCMICRO’，‘TCGA’，‘PCSI’，‘OUH’）]clinicalPredCohortList<-predictClasses（hasModelParamsCohortList，model=培训临床模型）##----临床模型预测------------------------------------------------验证临床模型<-validateModel（培训临床模型，临床预队列列表）##----临床模型vs_PCOSP_AUC_barplot，图宽=真，图宽=8，图高=8----clinicalVsPCOSPbarPlot<-barPlotModelComparison（validatedClinicalModel，验证的PCOSP模型，stat='AUC'）临床VsPCOSPbarPlot##----模型比较对象---------------------------------------------------clinicalVsPCOSP<-比较模型（验证的临床模型，验证的PCOSP模型）##----临床模型_vs_PCOSP_dIndex，图宽=真，图高=8，图宽=8----clinVsPCOSPdIndexForestPlot<-forestPlot（clinicalVsPCOSP，stat='log_D_index'）clinVsPCOSPd指数预测图##----临床模型vs_PCOSP_concIndex，图宽=真，图高=8，图宽=8----clinVsPCOSPconcIndexForestPlot<-forestPlot（clinicalVsPCOS，stat=“索引”）clinVsPCOSPconcIndex预测图##----GeneFuModel_构造函数--------------------------------------------------chenGeneFuModel<-GeneFuModel（randomSeed=1987）birnbaumGeneFuModel<-GeneFuModel（randomSeed=1987）haiderGeneFuModel<-基因FuModel（randomSeed=1987）##----通用FuModel_assign_models------------------------------------------------数据（现有分类器数据）模型（chenGeneFuModel）<-SimpleList（list（chen=chen））模型（birnbaumGeneFuModel）<-SimpleList（list（birnbuam=birnbaum））模型（haiderGeneFuModel）<-SimpleList（list（haider=NA））##----基因功能模型预测--------------------------------------------------chenClassPredictions<-prefectClasses（PCOSPpredValCohorts[names（haiderSigScores）]，model=chenGeneFuModel）birnClassPredictions<-predictClasses（PCOSPpredValCohorts[名称（haiderSigScores）]，model=birnbaumGeneFuModel）##----GeneFuModel_haider_fix---------------------------------------------------haiderClassPredictions<-PCOSPpredValCohorts[姓名（haiderSigScores）]#手动将分数分配给预测队列for（seq_along中的i（haiderClassPredictions））{colMData<-colData（haiderClassPredictions[[i]]）colM数据$genefu_score<-NA_real_colMData[在%name（haiderSigScores[[i]]）中的行名（colMData%），]$genefu_scorehaiderSigScores[[i]][名称（haiderSigScores[[i]）%（在%rownames（colMData）中）]colData（haiderClassPredictions[[i]]）<-colM数据}#设置正确的模型元数据mcols（haiderClassPredictions）$hasPredictions<-TUE元数据（haiderClassPredictions）$predictionModel<-haiderGeneFuModel## -----------------------------------------------------------------------------validatedChenModel<-validateModel（chenGeneFuModel，valData=chenClassPredictions）validatedBirnbaumModel<-validateModel（birnbaumGenerFuModel，valData=birnClassPredictions）validatedHaiderModel<-validateModel（haiderGeneFuModel，valData=haiderClassPredictions）##----比较GeneFu模型---------------------------------------------------genefuModelComparisons<-compareModels（验证的ChenModel，validatedBirnbaumModel，modelNames=c（“Chen”，“Birnbaum”）genefuModelComparisons<-compareModels（genefuModelComparisons，validatedHaiderModel，model2Name='Haider'）##----比较----------------------------------------------------所有模型比较<-compareModels（genefuModelComparisons，validatedPCOSPmodel，model2Name=“PCOSP”）#我们只对比较摘要感兴趣，所以我们将模型比较作为子集所有模型比较<-subset（所有模型比较，isSummary==TRUE）##----绘制Model_Comparisons_dindex，图宽=8，图高=8，图宽=TRUE----allDindexComparisonForestPlot<-forestPlot（所有模型比较，stat='log_D_index'，colorBy='model'，groupBy='DataType'）所有DindexComparisonForestPlot##----绘制模型比较conindex，图宽=8，图高=8，图形宽=TRUE----allConcIndexComparisonForestPlot<-forestPlot（所有模型比较，stat='concordance_index'，colorBy='model'，groupBy='DataType'）所有ConcIndexComparisonForestPlot##----将子类型添加到CohortList--------------------------------------------数据（队列子类型DF）#将子类型添加到预测队列subjectidPCOSPValCohorts<-assignSubtypes（PCOSPpredValCohorts，cohortSubtypeDFs）##----验证Model_with_subtypes----------------------------------------------subtypeValidatedPCOSPmodel<-validateModel（训练的PCOSPmodel，valData=subtypedPOPSValCohorts）##----forestPlot_Dindex_subtyped_PCOSP_model，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE----forestPlot（子类型ValidatedPCOSPmodel，stat='log_D_index'，groupBy='cohort'，colorBy=“子类型”）##----forestPlot_Cindex_subtyped_PCOSP_model，fig.width=8，fig.height=8，fig.wide=TRUE----forestPlot（子类型ValidatedPCOSPmodel，stat='concordance_index'，groupBy='cohort'，colorBy=“子类型”）