免疫lncRNA模型构建在上一篇文章中我们得到lncRNA表达量和生存数据合并后的文件，有了这个文件，我们就可以做预后分析，找出预后相关的lncRNA。通过预后分析，我们会得到如下这样一个表格：  这个表格是通过单因素的cox分析得到的，他的第一列是lncRNA的名字，第二列是HR值，HR值大于1的话这个lncRNA就是高风险的lncRNA。接下来的两列就是HR值的波动范围，最后一列就是得到的P值，我们这里按照P值小于0.01进行过滤，这个可以根据具体情况进行调整。 我们需要的输入文件的话就是lncRNA表达量与生存数据合并后的文件，以及我们提供给大家的脚本文件。  通过R运行脚本，我们就能够得到这样的一个单因素cox分析的结果文件，另一个单因素显著的lncRNA的表达量文件。   除此之外，我们还可以得到这样的一个森林图，可以很直观的展示分析后的结果，从中可以看到只有最后一个lncRNA是高风险的lncRNA，其余的都是低风险的lncRNA。  找到预后相关的lncRNA后，我们要利用这些预后相关的免疫lncRNA去构建模型。 通过模型公式，我们可以得到每个病人的风险值，得到所有病人的风险值后，我们就可以求出病人风险值的中位值，根据中位值，我们就可以判断病人风险的高低。  我们要用的输入文件就是上面得到的单因素显著的lncRNA的表达量，然后是脚本文件。 通过脚本的运行，我们可以得到一个模型的公式，还有一个用于做后续分析的文件，里面包含样品的名称，生存时间，生存状态，和用于构建模型的lncRNA以及它的表达量，最后两列就是病人的风险值以及风险值的分类。   购买课程： 《免疫相关lncRNA文章套路视频课程》 精品课程推荐： 《TCGA数据库甲基化分型文章套路》 《GEO数据库miRNA芯片挖掘》 《中药复方网络药理学联合GEO芯片》 
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