本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. 上一篇简单的介绍了COX生存分析结果绘制森林图Forest plot(森林图) | Cox生存分析可视化,本文将介绍根据数据集合的基本信息以及点估计值(置信区间区间)的结果直接绘制森林图的方法. 其中点估计值(置信区间)的结果可以是COX也可以是logistic回归等其他方法的结果,适

一些策划的工程里经常出现模型贴图丢失,同样的工程,其他人没有问题.就算全部还原,也无法解决,最后只要美术在它的工程里重新关联贴图.一次偶然的机会,我发现把模型和贴图的.meta文件删除,让unity重新生成.贴图就关联上了.自己测试过,没办法重现贴图丢失.猜测可能和策划喜欢运行时更新有关.

分析业务模型-类图(Class Diagram)     分析业务模型-类图(Class Diagram)(上) 摘要:类图(Class Diagram)可能是用得最多的一种UML图.类图的基本语法并不复杂,你可能最多学习两三天就可以掌握,然而要真正做到活用类图则可能需要几年的功力.类图是锻炼面向对象分析(OOA:Object-Oriented Analysis)和面向对象设计(OOD:Object-Oriented Design)思想的重要的工具,是业务结构建模的重要工具.本章将会有大量的实战

步骤: 1. 在控制面板-->管理工具(如果没找到管理工具,查看方式改为大图标)-->数据源(ODBC)-->用户DSN -->用户数据源下添加一个数据源(这里根据情况添加数据源) 图中orcle就是添加的数据源,这里因为我的数据库所在数据源是orcle的. 2.  打开PowerDesigner新建PDM模型如图: 3.  选择Database下的Connect,DataSource选择ODBCmachine data source,下面选择我们第一部建立的数据源sql2008,

原文:WPF绘制深度不同颜色的3D模型填充图和线框图 在机械测量过程中,测量的数据需要进行软件处理.通常测量一个零件之后,需要重建零件的3D模型,便于观察测量结果是否与所测工件一致. 重建的3D模型需要以填充图和线框图两种方式切换显示,其中填充图的材质需要根据不同深度进行着色,线框图需要消隐(不能透视).以圆柱为例,如下图: 由于WPF对DirectX进行了封装,并构建出一套简单的3D绘图框架,因此我们可以快速的创建所需要的3D模型,便于像我这样的对三维计算机图形学不太了解的人进行开发. 关于W

效果预览 前两天有伙伴在 QQ 上询问,如何在 Creator 3D 中切换模型贴图.Shawn 之前也没尝试过,不过根据之前 Cocos Creator 的经验以及这几天对 Creator 3D 的学习,简单尝试了一下,方法可行,在此将它分享给大家. 模型材质资源 在 Creator 3D 中,一个 3D 物体主要由 ModelComponent 组件进行渲染,其中包含两大部分: Mesh:物体的形状,它是一组3维坐标上的点集 Material:物体的表现,材质资源以及材质所使用的纹理贴图 在

使用UV贴图网模型上贴的时候, 会出现图片反过来的情况. 根本原因是因为, 一般系统的屏幕坐标系(例如Android)是左上角为原点(0,0), 但是Unity的贴图是以左下角为原点(0,0) 方法有两种: 方法一:设置shader的贴图属性:tiling x为-1 方法二:旋转模型或者GameObject, 例如设置Scale x = -1 如图:

之前注意到的一个例子,但是一直没有沉下心来看这个例子到底有什么优点,总觉得就是一个 list 列表,也不知道右边的 3d 场景放两个节点是要干嘛,今天突然想起来就仔细地看了一下这个例子的代码,实际操作中应该还是有用处的,就跟大家分享一下. 本例地址: http://hightopo.com/guide/guide/core/listview/examples/example_custom.html 实现图如下,看起来略有点简陋,但是可以自己天马心空增加或者更改成你需要的东西: 首先,创建场景,H

关于 Java 内存模型的类似思维导图. 如有错误,还请指正.

今天要来做一件有趣的事情,那就是把一个模型数据烘焙到贴图上! 什么意思?就是下面酱紫,把这只小喵从第一张图拍扁,变成第二张图的样子(似乎有点残忍~) 可能你经常会从美术那边听到"烘焙光照贴图"."烘焙法线贴图"."烘焙高光贴图"等等词语,好奇的小伙伴不禁会有疑问:烘焙贴图是个啥玩意??? 一言以蔽之(丰富的成语储备),烘焙贴图其实就是把像素级别的信息存储到贴图上,以方便后续作进一步使用.   OK,然后我们就可以来看看怎么把模型数据(其实就是顶点

摘要:类图(Class Diagram)可能是用得最多的一种UML图.类图的基本语法并不复杂,你可能最多学习两三天就可以掌握,然而要真正做到活用类图则可能需要几年的功力.类图是锻炼面向对象分析(OOA:Object-Oriented Analysis)和面向对象设计(OOD:Object-Oriented Design)思想的重要的工具,是业务结构建模的重要工具.本章将会有大量的实战练习,你的OOA思想将会接受极大的考验和提升. 3.8 小结与练习 小结 类图是最常用的UML图,是用来训练你OO

参考资料 github 讨论地址 示例代码地址 示例代码 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); var scene = viewer.scene; var imagePath = '../../../../Apps/SampleData/models/CesiumAir/0_Cesium_Air.png'; var model = createModel('../../../../Apps/SampleData/models/Ces

学习libevent有助于提升程序设计功力,除了网络程序设计方面外,libevent的代码里有很多有用的设计技巧和基础数据结构,比如信息隐藏.函数指针.c语言的多态支持.链表和堆等等,都有助于提升自身的程序功力.       程序设计不止要了解框架,很多细节之处恰恰也是事关整个系统成败的关键.只对libevent本身的框架大概了解,那或许仅仅是一知半解,不深入代码分析,就难以了解其设计的精巧之处,也就难以为自己所用.       事实上libevent本身就是一个典型的Reactor模型,理解R

SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年.研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异.变量的赋值和部分原始数据见表1和表2. 表1.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

1.相对危险度(relative risk,RR).指暴露于某因素发生某事件的风险,即A/(A+B),除以未暴露人群发生的该事件的风险,即C/(C+D),所得的比值,即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］,RR适用于队列研究或随机对照试验. 2.OR(odds ratio) 比值比.OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC.RR和OR两个公式的区别,A/(A+B) 指暴露于某因素发生某事件的风险:A/B 指暴露人群中病例的比例,C/D指非暴露人群中病例的比例,所以OR也被称为优势比.当疾

生存分析与R 生存分析是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间结合起来分析的一类统计分析方法.不仅考虑事件是否出现,而且还考虑事件出现的时间长短,因此这类方法也被称为事件时间分析(time-to-event analysis).生存分析是医学领域中一个重要的内容,在肿瘤等疾病的研究中运用十分广泛. 1.生存分析中的重要概念 生存分析的数据资料与其它一般的数据资料有一些不同的特征: 1. 其同时考虑生存时间和生存结局 2. 通常存在删失(censored)数据 3. 生存时间通常不服从生态分布.