使用TCGA 的 LIHC数据构集建了一个包含5个lncRNA的生存预后模型，内部数据集验证挺不错的，但是使用外部数据集（GSE14520以及ICGC肝癌）做验证时居然找不到这5个lncRNA，谁能帮帮我哈？模型如下： risk score = AL031722.1 expression* (-0.246917061576047) + AC015908.3 expression* (-0.178616640082393) + AL031985.3expression* 0.317991474159641 + LUCAT1 expression* 0.110874567602666 + PCCA-DT* 0.0266570817050312
该回答引用ChatGPT
有可能是由于两个数据集的差异性导致的。虽然两个数据集都是肝癌数据，但是不同的实验条件、处理方法、测序平台等都会导致基因表达的差异。在使用外部验证数据集时，可以进行以下步骤来解决问题：
1、确认外部数据集中是否存在这5个lncRNA。可以使用基因表达数据进行一次基本的筛选，看看是否有这些基因的表达数据。如果没有，那么这个结果很可能就是假阳性的。
2、如果外部数据集中确实有这些基因，那么可以考虑使用一些数据归一化方法，使得两个数据集具有更好的可比性。例如，可以使用一些常用的归一化方法，如RPKM、TPM等。
3、如果上述方法仍然无法解决问题，可以考虑使用一些基于转移学习的方法，将已有的内部数据集的知识迁移到新的外部数据集上，从而得到更准确的预测结果。
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以下代码只是提供一种思路，具体实现需要根据数据进行相应的调整。
1、首先，需要检查一下GSE14520以及ICGC肝癌数据集中是否包含这5个lncRNA，可以使用以下代码：
# 读取GSE14520数据集的表达矩阵
library(GEOquery)
gse <- getGEO("GSE14520")
exprs <- exprs(gse[[1]])
# 检查表达矩阵中是否包含这5个lncRNA
lncRNA_list <- c("AL031722.1", "AC015908.3", "AL031985.3", "LUCAT1", "PCCA-DT")
colnames(exprs) %in% lncRNA_list
2、如果GSE14520中包含这5个lncRNA，则可以直接使用模型进行验证；如果不包含，则需要在GSE14520中查找与这5个lncRNA高度相关的基因，作为代替品进行模型验证。
# 在GSE14520中查找与这5个lncRNA高度相关的基因
library(biomaRt)
ensembl <- useMart("ensembl")
ensembl <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", mart=ensembl)
lncRNA_list <- c("AL031722.1", "AC015908.3", "AL031985.3", "LUCAT1", "PCCA-DT")
result_list <- list()
for (i in lncRNA_list) {
# 通过基因名获取基因ID
gene_id <- getBM(attributes = "ensembl_gene_id", filters = "external_gene_name",
values = i, mart = ensembl)
if (nrow(gene_id) == 0) {
next
}
# 通过基因ID获取与之高度相关的基因
result <- getBM(attributes = c("ensembl_gene_id", "external_gene_name"),
filters = "correlation_with_" + as.character(gene_id[1,1]),
values = list(c(-1, 1)), mart = ensembl)
result_list[[i]] <- result$external_gene_name
}
# 对每个lncRNA的相关基因列表去重并合并
related_genes <- unique(unlist(result_list))
3、对GSE14520的样本进行预测，计算生存风险得分，并进行生存曲线分析。
# 获取GSE14520数据集的临床信息
library(Survival)
gse_clinical <- GSE14520_clinical_data
gse_clinical$OS_MONTHS <- as.numeric(gse_clinical$OS_MONTHS)
gse_clinical$OS_EVENT <- as.numeric(gse_clinical$OS_EVENT)
# 对GSE14520的样本进行预测
exprs <- exprs[,colnames(exprs) %in% related_genes] # 只选取与这5个lncRNA高度相关的基因
risk_score <- rowSums(exprs * c(-0.246917061576047, -0.178616640082393, 0.317991474159641,
该回答引用ChatGPT
您需要考虑外部数据集的基因表达的measurement方法是否与内部数据集相同。建议您检查外部数据集中这五个lncRNA是否存在，并且您可以考虑调整模型的系数以考虑其表达的不同。
你可以先检查外部数据集中是否有这5个lncRNA，如果没有，你可以尝试使用其他数据集，或者额尝试使用其他lncRNA来构建模型。你也可以尝试使用其他统计方法，比如随机森林，来构建模型，以提高模型的准确性。
最后一个就是你可以尝试使用其他特征，比如基因表达构建模型，提高模型的准确性。
首先，需要确认使用的外部数据集是否与内部数据集类似。即使是相同类型的癌症，不同的数据集也可能有许多差异，例如采集方法、测序平台、样本来源等等。这些差异可能会导致在外部数据集中无法找到与内部数据集中相同的lncRNA。
如果使用的外部数据集与内部数据集相似，但仍无法找到相同的lncRNA，那么可能是因为这些lncRNA在外部数据集中的表达受到了某些不同的因素的影响。例如，可能有其他基因或环境因素干扰了这些lncRNA的表达，导致它们的表达模式与内部数据集不同。
在这种情况下，你可以尝试使用一些数据挖掘技术来确定在外部数据集中与这些lncRNA高度相关的基因或生物过程。你可以尝试使用差异表达分析、共表达网络分析等技术来寻找这些关联基因，并研究这些基因的功能和生物通路，以了解它们是否与肝癌的生存预后相关。
最后，需要注意的是，任何生物标志物（包括lncRNA）在不同的数据集中可能表现出不同的效果。因此，在使用任何生物标志物来构建预测模型时，一定要进行充分的内部验证和外部验证，以确保模型的稳健性和适用性。
大概率就是模型过拟合了
这个问题可能是由于外部数据集中没有这5个lncRNA的表达数据造成的。你可以尝试使用其他数据集，或者使用其他方法来验证你的模型，比如使用交叉验证，或者使用其他统计检验方法来验证模型的有效性。
以下答案基于ChatGPT与GISer Liu编写：
1.如果你的生存预后模型使用的是TCGA数据库中的LIHC数据集进行构建，并使用了其中的5个lncRNA，那么在验证模型时，需要确保验证数据集也具有这些lncRNA的表达数据。如果验证数据集中没有这些lncRNA的表达数据，那么验证结果可能不可靠。
2.在你提到的GSE14520数据集中，没有提到你的5个lncRNA是否包含在其中。你可以使用GEO2R或其他工具进行差异表达分析，以查看这些lncRNA是否在该数据集中显著表达差异。如果验证数据集中确实没有这些lncRNA的表达数据，那么你可以考虑使用其他包含这些lncRNA表达数据的肝癌数据集进行验证。]
3.在ICGC数据库中，你可以搜索包含肝癌患者的数据集，并查看其中是否包含你的5个lncRNA的表达数据。如果包含，你可以将这些数据导入到你的模型中进行验证。如果不包含，你可以考虑使用其他数据集或尝试寻找其他的生存预后标记来验证你的模型。