[论文解读] ezcox: An R/CRAN Package for Cox Model Batch Processing and Visualization

Shixiang Wang, Xuesong Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2021

Bioinformatics and Genomic Networks参考文献 13被引用 7

一句话总结

ezcox 是一个开源的 R/CRAN 包，专为临床和组学数据中 Cox 比例风险模型的自动化批量处理与可视化而设计。它通过标准化、用户友好的函数，实现高通量数据分析，简化了生存分析流程，实现了可重复、透明且可扩展的临床相关生物标志物和基因特征的识别。

ABSTRACT

Cox analysis is a common clinical data analysis technique to link valuable variables to clinical outcomes including dead and relapse. In the omics era, Cox model batch processing is a basic strategy for screening clinically relevant variables, biomarker discovery and gene signature identification. However, all such analyses have been implemented with homebrew code in research community, thus lack of transparency and reproducibility. Here, we present ezcox, the first R/CRAN package for Cox model batch processing and visualization. ezcox is an open source R package under GPL-3 license and it is free available at https://github.com/ShixiangWang/ezcox and https://cran.r-project.org/package=ezcox.

研究动机与目标

• 为解决临床和组学研究中因广泛使用自定义、非标准代码而导致的 Cox 模型分析缺乏透明度与可重复性的问题。
• 开发一个标准化的开源 R 包，用于高通量 Cox 模型处理，支持临床结局预测。
• 实现对多个预测因子与生存结局（如死亡或复发）的高效批量分析。
• 提供集成的可视化工具，便于结果解读，包括生存曲线和风险比图。
• 通过 Cox 模型促进生物标志物发现与基因特征识别的可重复性与透明度。

提出的方法

• 该包实现了一个模块化的基于 R 的工作流程，用于在多个协变量上自动拟合 Cox 比例风险模型。
• 支持来自临床和组学数据集的输入，自动处理删失和生存时间结局。
• 核心功能包括使用 survival 包中的 coxph 函数批量拟合 Cox 模型，并在可扩展且可重复的框架中封装。
• 可视化函数可生成 Kaplan-Meier 生存曲线和风险比森林图，便于结果解读。
• 该包设计用于集成到标准生物信息学与统计工作流中，输出格式一致。
• 它托管在 CRAN 上，并采用 GPL-3.0 许可证发布，确保开放获取与社区可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过标准化与自动化实现 Cox 模型的批量处理，以提升临床和组学数据分析中的可重复性？
• RQ2 在高通量数据集中，与生存结局（如死亡或复发）相关的关键预测因子有哪些？
• RQ3 如何将可视化工具集成到批量处理工作流中，以增强结果的可解释性？
• RQ4 统一的 R 包在多大程度上可以减少生存分析中对临时性、不可重复代码的依赖？
• RQ5 ezcox 如何以可扩展且透明的方式促进生物标志物发现与基因特征识别？

主要发现

• ezcox 是首个专为 Cox 比例风险模型的批量处理与可视化而设计、并托管于 CRAN 的 R 包。
• 该包实现了对多个预测因子的可重复、可扩展的生存数据分析，减少了对自定义、不可移植脚本的依赖。
• 它支持自动生成生存曲线与风险比图，提升了结果的可解释性。
• 该包以 GPL-3.0 许可证免费提供，促进了开放科学与社区采纳。
• 通过标准化 Cox 模型工作流程，ezcox 提升了透明度，促进了生物标志物与基因特征发现的一致性。