疑问1

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开题报告：筛选同时符合P值<0.05及FoldChange>2的lncRNA数据

程序里：diffSig = diff[(diff$FDR < padj & (diff$logFC>foldChange | diff$logFC<(-foldChange))),]#筛选有显著差异的#

foldChange=1;

diff$logFC 意思

https://blog.csdn.net/tuanzide5233/article/details/88785486

生物信息学入门 使用 RNAseq counts数据进行差异表达分析（DEG）——edgeR 算法 数据 代码 结果解读

这篇博客下面的几个链接看下

edgeR-trainresult.csv       datExpr

allTraits.csv             datTraits

save(datExpr, datTraits, file = "WGCNA01.RData")

把一些可调参数弄懂它，没条语句什么意思大概搞懂，

训练集和测试集

1.      概念

我们训练机器学习模型，目的是使用已有数据来预测未知的数据，通常我们称模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评估一个模型的泛化能力，通常我们会将数据分成训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来评估模型的泛化能力。

WGCNA 是不是不需要分训练集和测试集 ，那个赵志洪的没分吧。 那个中文指南是不是也没分？

cox回归没有训练集合和测试集  

下面的对这个问题找了几个文献和博客

http://www.xjishu.com/zhuanli/55/201610797710.html

一种基于COX模型和随机生存森林的数据预测分析方法与流程   这是个专利，我下载下来了，下面是个流程图

https://wenku.baidu.com/view/5ecdb1728f9951e79b89680203d8ce2f00666593.html

这个文库里面coxph 虽然这里分了训练集和测试集，但是在下面没用。

在下面对测试集和训练集做了ROC分析？好像是。

你给我发的

lasso-cox回归，文章里有这个，

Supplementary Material
Supplementary figures.
http://www.jcancer.org/v08p2575s1.pdf

疑问1

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原文地址：https://www.cnblogs.com/mohuishou-love/p/10669639.html