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roc-diagnostic-performance

数据与分析

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更新于 10-15 16:45

技能介绍

用途:在病例对照队列中评估一个或多个诊断标志基因。使用标志基因表达值构建多变量逻辑回归诊断模型,并将完整模型与单个标志物的ROC表现进行对比,输出AUC等结果。

主要能力:校验表达矩阵与分组文件、匹配共有样本、提取所选标志基因、二值化结局、拟合逻辑回归、提取系数/标准误/p值/优势比、生成完整模型与各标志物的ROC曲线并计算AUC、保存分析数据与模型及图表。

使用方式:通过Rscript运行脚本,示例:Rscript scripts/main.R --expression_file ./expression_matrix.csv --group_file ./group_info.csv --marker_genes FOXP3,CD45,CD3E --case_group Disease --output_dir ./output/ --seed 42。必需参数为-e/--expression_file、-g/--group_file、-m/--marker_genes、-c/--case_group;可选参数包括--group_col、-o/--output_dir、--overwrite、-s/--seed、-T/--timeout_seconds及绘图相关参数(如--plot_width、--plot_height、--line_colors、--show_diagonal、--legend_position等)。输入文件支持.csv/.tsv/.txt:表达矩阵基因为行、样本为列,首列为唯一基因标识;分组文件首列为样本ID,至少含一个分组列。输出包括data/analysis_data.rds、data/roc_model.rds、table/model_coefficients.csv、table/roc_auc_summary.csv、plot/roc_curve.pdf、session_info.txt。

适用场景:病例与对照样本的标志基因诊断性能评估、多基因诊断模型与单基因ROC比较。

限制:不适用于生存/预后分析、多分类任务、校准图/列线图/决策曲线分析,以及影像、临床评分或仅突变表等非表达诊断输入。要求至少10个匹配样本、2个病例和2个对照;缺失值、样本ID不匹配或模型拟合失败会触发SKILL_*错误。需安装所需R包。

其他:测试数据位于tests/data/,可运行Rscript tests/run_smoke_test.R进行冒烟测试。版本2.1.0。