https://github.com/shgopher/tcga-roc

使用tcga 肿瘤数据去获得 roc 曲线的代码
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使用tcga 肿瘤数据去获得 roc 曲线的代码

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/shgopher/tcga-roc
• Owner: shgopher
• Created: 2024-02-22T13:07:08.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-02-22T13:10:33.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2024-06-21T03:28:00.645Z (5 months ago)
• Language: Go
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# 算法分析

获取患者信息

- 还活着的病人计算其 days_to_last_follow_up 的日期，如果＞365 就是一年生存期 > 365*3 就是三年生存期,大于365*5 就是五年生存期

- 对于死去的病人，计算其 days_to_death

总而言之，现获取病人的生存状态，判断其生死，然后再计算其生存期

然后获取病人信息id，并且将其id寻找其携带基因为 tele1 的基因，因为我们只研究这个基因

得到了下面数据

|id|基因表达程度|生存期|

|:---:|:---:|:---:|

|1|0.3|3|

# 具体算法设计

1. 读取病例的信息， 返回三个字段：病人 case id，生存状态，days_to_last_follow_up,days_to_death

2. 读取基因表达信息，输入两个字段，病人case id，探索基因的类型，返回其基因的表达程度：fpkm_uq_unstranded + 病人id

3.生存期的计算，if 活着，算 last follow，else死了，算 to death，else 报错，再加入一个switch ，> 365 就是一年生存期，大于365*3 就是三年生存期，大于365*5 就是五年生存期，先从5年开始判断，如果不到5年再判断3年，然后再判断一年，所以不能用switch，用if else 

4.生成一组数据，病人id 基因表达程度 生存期

metadate.cart 有 caseid和gdc对应的数据

## 必有内容

- main.go

- go.mod

- go.sum

- index.R

- roc.pdf(后生成的)

- gen（cart）

- a.json （metadata.json）

- b.csv (cinitial.csv)