花花写于2020-02-03 本文使用lasso回归构建了生存模型，后绘制ROC曲线，与上一节差别是这次的ROC曲线考虑到了生存时间，预测的函数不同了。
1.准备输入数据
输入数据是TCGA的表达矩阵expr、临床信息meta和group_list。保存为forest.Rdata了，在生信星球公众号后台聊天窗口回复“森林”即可获得。（为什么是森林呢，因为和随机森林图用的同一个数据，我又又又又懒得改了。）
load("forest.Rdata")
exprSet = expr[,group_list=="tumor"]
## 必须保证生存资料和表达矩阵，两者一致
all(substring(colnames(exprSet),1,12)==meta$ID)
#> [1] TRUE
2.构建lasso回归模型
输入数据是表达矩阵(仅含tumor样本)和对应的生死。
x=t(log2(exprSet+1))
y=meta$event
library(glmnet)
cv_fit <- cv.glmnet(x=x, y=y, nlambda = 1000,alpha = 1)
model_lasso_min <- glmnet(x=x, y=y, alpha = 1, lambda=cv_fit$lambda.min)
choose_gene_min=rownames(model_lasso_min$beta)[as.numeric(model_lasso_min$beta)!=0]
length(choose_gene_min)
#> [1] 36
3.模型预测和评估
3.1自己预测自己
lasso.prob <- predict(cv_fit, newx=x , s=c(cv_fit$lambda.min,cv_fit$lambda.1se) )
re=cbind(y ,lasso.prob)
head(re)
#> y 1 2
#> TCGA-A3-3307-01A-01T-0860-13 0 0.1236012 0.2295266
#> TCGA-A3-3308-01A-02R-1324-13 0 0.4006051 0.3707563
#> TCGA-A3-3311-01A-02R-1324-13 1 0.3158354 0.3233672
#> TCGA-A3-3313-01A-02R-1324-13 1 0.4090407 0.3489793
#> TCGA-A3-3316-01A-01T-0860-13 0 0.3268365 0.2923692
#> TCGA-A3-3317-01A-01T-0860-13 0 0.3731517 0.3731585
3.2 time-ROC
new_dat=meta
library(timeROC)
library(survival)
library(survminer)
new_dat$fp=as.numeric(lasso.prob[,1])
with(new_dat,
ROC <<- timeROC(T=time,#结局时间
delta=event,#生存结局
marker=fp,#预测变量
cause=1,#阳性结局赋值，比如死亡与否
weighting="marginal",#权重计算方法，marginal是默认值，采用km计算删失分布
times=c(60,100),#时间点，选取5年(60个月)和8年生存率
ROC = TRUE,
iid = TRUE)
)
auc_60 = ROC$AUC[[1]]
auc_100 = ROC$AUC[[2]]
dat = data.frame(tpr_60 = ROC$TP[,1],
fpr_60 = ROC$FP[,1],
tpr_100 = ROC$TP[,2],
fpr_100 = ROC$FP[,2])
library(ggplot2)
ggplot() +
geom_line(data = dat,aes(x = fpr_60, y = tpr_60),color = "blue") +
geom_line(data = dat,aes(x = fpr_100, y = tpr_100),color = "red")+
geom_line(aes(x=c(0,1),y=c(0,1)),color = "grey")+
theme_bw()+
annotate("text",x = .75, y = .25,
label = paste("AUC of 60 = ",round(auc_60,2)),color = "blue")+
annotate("text",x = .75, y = .15,label = paste("AUC of 100 = ",round(auc_100,2)),color = "red")+
scale_x_continuous(name = "fpr")+
scale_y_continuous(name = "tpr")
4.切割数据构建模型并预测
4.1 切割数据
用R包caret切割数据，生成的结果是一组代表列数的数字，用这些数字来给表达矩阵和meta取子集即可。
library(caret)
set.seed(12345679)
sam<- createDataPartition(meta$event, p = .5,list = FALSE)
train <- exprSet[,sam]
test <- exprSet[,-sam]
train_meta <- meta[sam,]
test_meta <- meta[-sam,]
4.2 切割后的train数据集建模
和上面的建模方法一样。
#计算lambda
x = t(log2(train+1))
y = train_meta$event
cv_fit <- cv.glmnet(x=x, y=y, nlambda = 1000,alpha = 1)
#构建模型
model_lasso_min <- glmnet(x=x, y=y, alpha = 1, lambda=cv_fit$lambda.min)
#挑出基因
choose_gene_min=rownames(model_lasso_min$beta)[as.numeric(model_lasso_min$beta)!=0]
length(choose_gene_min)
#> [1] 48
4.3 模型预测
用训练集构建模型，预测测试集的生死，注意newx参数变了。
lasso.prob <- predict(cv_fit, newx=t(log2(test+1)), s=c(cv_fit$lambda.min,cv_fit$lambda.1se) )
re=cbind(test_meta$event ,lasso.prob)
4.4 time-ROC
new_dat = test_meta
library(timeROC)
library(survival)
library(survminer)
new_dat$fp=as.numeric(lasso.prob[,1])
with(new_dat,
ROC <<- timeROC(T=time,#结局时间
delta=event,#生存结局
marker=fp,#预测变量
cause=1,#阳性结局赋值，比如死亡与否
weighting="marginal",#权重计算方法，marginal是默认值，采用km计算删失分布
times=c(60,100),#时间点，选取5年(60个月)和8年生存率
ROC = TRUE,
iid = TRUE)
)
auc_60 = ROC$AUC[[1]]
auc_100 = ROC$AUC[[2]]
dat = data.frame(tpr_60 = ROC$TP[,1],
fpr_60 = ROC$FP[,1],
tpr_100 = ROC$TP[,2],
fpr_100 = ROC$FP[,2])
library(ggplot2)
ggplot() +
geom_line(data = dat,aes(x = fpr_60, y = tpr_60),color = "blue") +
geom_line(data = dat,aes(x = fpr_100, y = tpr_100),color = "red")+
geom_line(aes(x=c(0,1),y=c(0,1)),color = "grey")+
theme_bw()+
annotate("text",x = .75, y = .25,
label = paste("AUC of 60 = ",round(auc_60,2)),color = "blue")+
annotate("text",x = .75, y = .15,label = paste("AUC of 100 = ",round(auc_100,2)),color = "red")+
scale_x_continuous(name = "fpr")+
scale_y_continuous(name = "tpr")
发现一个小问题，每次cv.glmnet计算出的lambda 是不同的，同样的代码每次选出的基因数量也不一样，但问题不大，每次预测应该都是可用的，毕竟数据分析没有绝对的对错，只有可用不可用的评估。先保留这个疑问。
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