R|KM+unicox批量筛选基因

基因表达量作为连续变量，可以利用单因素cox回归筛选目标基因，也可以根据基因表达的中位值分为高低表达组，用KM方法检测与预后的关系，下面就介绍下联合unicox、KM筛选预后目标基因的方法。直接上代码：

library(survival)
  library(survminer)
  outTab=data.frame()
  for(i in colnames(rt[,3:ncol(rt)])){
    #cox分析
    cox <- coxph(Surv(futime, fustat) ~ rt[,i], data = rt)
    coxSummary = summary(cox)
    #KM分析
    group=ifelse(rt[,i]>median(rt[,i]),"high","low")
   if(length(table(group))==1) return(NULL) #去掉表达量无变化的基因
    diff=survdiff(Surv(futime, fustat) ~group,data = rt)
    pValue=1-pchisq(diff$chisq,df=1)

   outTab=rbind(outTab,
                   cbind(id=i,
                         KM=pValue,
                         HR=coxSummary$conf.int[,"exp(coef)"],
                         HR.95L=coxSummary$conf.int[,"lower .95"],
                         HR.95H=coxSummary$conf.int[,"upper .95"],
                         pvalue=coxSummary$coefficients[,"Pr(>|z|)"]))
    }

unicox+KM筛选目标基因