用前必读
1，使用excel存储并调整数据，不要有空的单元格
2，先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入，通过后再作图
3，表头请勿使用#，<，>，%，(，)等特殊符号。默认仅支持英文字符
4，出图后用inkscape或acrobat illustrator修改pdf文字、字体，图例，处理截断
5，生信项目合作，提交bug、发文引用换积分，请加管理员微信（页面右下）

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随机森林进行特征基因筛选

简介
随机生存森林通过训练大量生存树，以表决的形式，从个体树之中加权选举出最终的预测结果。构建随机生存森林的一般流程为：首先，模型通过“自助法”（Bootstrap）将原始数据以有放回的形式随机抽取样本，建立样本子集，并将每个样本中37%的数据作为袋外数据（Out-of-Bag Data）排除在外。其次，对每一个样本随机选择特征构建其对应的生存树。再次，利用Nelson-Aalen法估计随机生存森林模型的总累积风险。最后，使用袋外数据计算模型准确度。
数据说明
输入：数据包括3+N列：第1列是样品，第2列是生存时间，第3列是生存状态（0：生，1：死），第4+列为基因表达。
输出：不同生存树数量的模型预测错误率。VIP图。
论文例子
Fig 1.
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输出

如何引用？

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正式引用：Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y. SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节：Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Dec 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节：We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.