TCGAデータを用いた生存時間解析

TCGAデータを用いた生存時間解析

📰 概要 TCGAデータで本格的な生存時間解析を始めてみませんか? 本書では、がんゲノムの世界的プロジェクト「TCGA(The Cancer Genome Atlas)」に登録されたRNA-Seqデータと臨床情報を活用し、R言語による生存時間解析の手法をステップバイステップで解説しています。 自分のPCとRさえあれば、費用をかけずに本格的なサバイバル解析を体験できます。 💊 生存時間解析の基礎から、実データ応用まで Kaplan-Meier法、ログランク検定、Cox比例ハザードモデルなど、生存時間解析に必要な統計手法の基本を、少数のサンプルでのデモ解析から丁寧に解説。 そのうえで、TCGA乳がん(BRCA)データを使った実践的な解析に進みます。 大量のサンプル・変数に対応したデータ構造の扱い方や、Cox回帰による予後予測モデルの構築、リスクスコアの可視化なども体験できます。 💻 再現可能で柔軟なRベースの解析環境 本書では、curatedTCGADataやsurvival、survminerといったBioconductorパッケージを中心に紹介しており、GUIツールでは得られない柔軟性や再現性を重視しています。 Rコードを使えば、自動処理や複雑な前処理、再解析も簡単に行えるようになります。 🤖 発展的な機械学習モデルにも対応 後半では、Lasso-Cox、ランダム生存フォレスト(RSF)、DeepSurvといった、生存時間解析と機械学習の融合モデルも取り上げ、C-indexなどの指標を使って予測性能の評価と比較も行います。高度な解析にも対応できる内容となっており、これからバイオインフォマティクス分野で機械学習を取り入れたい方にも最適です。 👫 対象とする読者 ・生存時間解析に興味があるが、何から始めればよいかわからない方 ・すでにデータを持っているが、解析は外注している研究者 ・臨床・バイオ系だが、統計やRを本格的に学ぶ時間がない方 ・インフォ系で、予測した遺伝子セットが疾患の予後と関係があるか知りたい方 ・TCGAやGDCなどのデータポータルにアクセスしてみたが、使い方がわからなかった方 ・がんの研究者で、自分のデータとTCGAデータとで解析結果を見比べたい方 ・学術論文の再現・再解析を自分の研究に取り入れたい方 💰 販売価格 期間限定で ¥3000→¥1500 (約50% OFF!!)で販売しております! 本技術書は随時アップデートされていきます。 一度購入された方はアップデートされたとしても追加料金は発生しませんのでご安心ください。 📰 アップデート情報 2025/08/24: リリースしました! 2025/08/27: ソースコードのデバッグと、文章の追記をしました!

Chapters
Chapter 01無料公開

まえがき

Chapter 02無料公開

構成(目次)

Chapter 03無料公開

📘  第 1 章:生存時間解析を始める準備

Chapter 04無料公開

📘 第 2 章:GUI ツールを使った生存時間解析

Chapter 05無料公開

📰 生存時間解析(Survival Analysis)とは?

Chapter 06無料公開

📰 TCGA

Chapter 07無料公開

📰 生存時間解析(概要)

Chapter 08無料公開

📰 GUIツール

Chapter 09無料公開

📘 第3章:Rを使った生存時間解析

Chapter 10無料公開

📰 Cox回帰とは

Chapter 11無料公開

📰 なぜRを使うのか

Chapter 12無料公開

📰 KM曲線とログランク検定

Chapter 13無料公開

📰 Cox回帰によるリスクスコアと生存曲線

Chapter 14無料公開

📘 第4章:Rを使ったTCGAデータ解析

Chapter 15無料公開

📰 TCGA-BRCA概要

Chapter 16無料公開

📰 TCGAデータの取得

Chapter 17無料公開

📰 データの整形と前処理

Chapter 18無料公開

📘 第5章:TCGAデータを用いた生存時間解析(Cox回帰)

Chapter 19無料公開

📰 層別化した生存時間解析

Chapter 20無料公開

📰 単変量Cox回帰

Chapter 21

📰 多変量Cox回帰

Chapter 22

📰 リスクスコアによる層別化

Chapter 23

📰 その他

Chapter 24無料公開

📘 第6章:TCGAデータを用いた生存時間解析(機械学習 Lasso-Cox)

Chapter 25無料公開

📰 機械学習とは?

Chapter 26無料公開

📰 L1正則化付きCoxモデル(Lasso-Cox)

Chapter 27

📰 glmnetパッケージによるLasso回帰の実行

Chapter 28

📰 選択された遺伝子とベン図の比較(単変量Cox回帰 vs Lasso-Cox)

Chapter 29

📰 C-indexによる予測性能評価

Chapter 30無料公開

📘 第7章:TCGAデータを用いた生存時間解析(機械学習 RSF)

Chapter 31無料公開

📰 ランダム生存フォレスト(RSF)

Chapter 32

📰 比例ハザード性の検定

Chapter 33

📰 randomForestSRCパッケージによるRSFの実行

Chapter 34無料公開

📘 第8章:TCGAデータを用いた生存時間解析(機械学習 DeepSurv)

Chapter 35無料公開

📰 ディープラーニングを利用したCox回帰

Chapter 36

📰 survivalmodelsパッケージによるDeepSurvの実行

Chapter 37

📰 比較まとめ:各手法の特徴と適用指針

Chapter 38無料公開

📘 おわりに

Chapter 39無料公開

あとがき

Author
LabCode(ラボコード)
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公開
NEW
本文更新
文章量
55,984
価格
1,500
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