surviveR: a flexible shiny application for patient survival analysis.
surviveR: a flexible shiny application for patient survival analysis.
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Surviver：一个灵活闪亮的应用程序，用于患者生存分析。
DOI：
10.1038/s41598-023-48894-9
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发表时间：
2023-12-13
影响因子：
4.6
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
由于迅速增长的基因组、分子和表型数据，基于复杂的患者分类的Kaplan-Meier(KM)生存分析是生物医学研究人员工具包中日益重要的一个方面。用于这种分析的商业统计和图表包在功能上是有限的，而开放源码工具在对方法和计算专门知识的理解方面具有很高的准入门槛。我们开发Surviver是为了满足对生存分析工具的这种未得到满足的需求，该工具可以使具有有限计算专业知识的用户进行常规但复杂的分析。Surviver是一款基于云的闪亮应用程序，它解决了我们对易于使用的基于Web的工具的未得到满足的需求，该工具可以绘制和分析基于生存的数据集。集成的定制选项允许具有有限计算专业知识的用户轻松筛选患者，以实现定制队列生成、自动计算LOG-RANK检验和COX风险比。可以整合连续的数据集，例如RNA或蛋白质表达测量，然后可以将其用作生存图的类别。我们通过举例说明其在临床相关的结直肠癌患者数据集中的应用，进一步展示了该方法的实用性。Surviver是https://generatr.qub.ac.uk/app/surviveR，上提供的一个基于云的Web应用程序，非专家用户可以使用它来执行复杂的自定义生存分析。
Kaplan–Meier (KM) survival analyses based on complex patient categorization due to the burgeoning volumes of genomic, molecular and phenotypic data, are an increasingly important aspect of the biomedical researcher’s toolkit. Commercial statistics and graphing packages for such analyses are functionally limited, whereas open-source tools have a high barrier-to-entry in terms of understanding of methodologies and computational expertise. We developed surviveR to address this unmet need for a survival analysis tool that can enable users with limited computational expertise to conduct routine but complex analyses. surviveR is a cloud-based Shiny application, that addresses our identified unmet need for an easy-to-use web-based tool that can plot and analyse survival based datasets. Integrated customization options allows a user with limited computational expertise to easily filter patients to enable custom cohort generation, automatically calculate log-rank test and Cox hazard ratios. Continuous datasets can be integrated, such as RNA or protein expression measurements which can be then used as categories for survival plotting. We further demonstrate the utility through exemplifying its application to a clinically relevant colorectal cancer patient dataset. surviveR is a cloud-based web application available at https://generatr.qub.ac.uk/app/surviveR, that can be used by non-experts users to perform complex custom survival analysis.
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影响因子：
4.6
作者：
Allen WL;Dunne PD;McDade S;Scanlon E;Loughrey M;Coleman H;McCann C;McLaughlin K;Nemeth Z;Syed N;Jithesh P;Arthur K;Wilson R;Coyle V;McArt D;Murray GI;Samuel L;Nuciforo P;Jimenez J;Argiles G;Dienstmann R;Tabernero J;Messerini L;Nobili S;Mini E;Sheahan K;Ryan E;Johnston PG;Van Schaeybroeck S;Lawler M;Longley DB
通讯作者：
Longley DB
影响因子：
3.7
作者：
KAPLAN, EL;MEIER, P
通讯作者：
MEIER, P
影响因子：
7.4
作者：
Lánczky A;Győrffy B
通讯作者：
Győrffy B
影响因子：
12.3
作者：
Becht E;Giraldo NA;Lacroix L;Buttard B;Elarouci N;Petitprez F;Selves J;Laurent-Puig P;Sautès-Fridman C;Fridman WH;de Reyniès A
通讯作者：
de Reyniès A
影响因子：
82.9
作者：
Guinney J;Dienstmann R;Wang X;de Reyniès A;Schlicker A;Soneson C;Marisa L;Roepman P;Nyamundanda G;Angelino P;Bot BM;Morris JS;Simon IM;Gerster S;Fessler E;De Sousa E Melo F;Missiaglia E;Ramay H;Barras D;Homicsko K;Maru D;Manyam GC;Broom B;Boige V;Perez-Villamil B;Laderas T;Salazar R;Gray JW;Hanahan D;Tabernero J;Bernards R;Friend SH;Laurent-Puig P;Medema JP;Sadanandam A;Wessels L;Delorenzi M;Kopetz S;Vermeulen L;Tejpar S
通讯作者：
Tejpar S