内容如下： 1.外泌体和肝癌TCGA数据下载 2.数据格式整理 3.差异表达基因筛选 4.预后相关外泌体基因确定 5.拷贝数变异及突变图谱 6.外泌体基因功能注释 7.LASSO回归筛选外泌体预后模型 8.预后模型验证 9.预后模型鲁棒性分析 10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析 11.列线图，ROC曲线，校准曲线，DCA曲线 12.外部数据集验证 13.外泌

说在前面 学文不看刊 这篇分析总体来说工作量不算大，scRNA联合bulkRNA分析，多种机器学习组合预测模型，最后用了AlphaFold2预测蛋白及AutoDock分子对接 非常适合小白学习和模仿，其次在筛选出核心基因后可以再加几个外部数据集观察表达表征，单细胞层次也可再次进行验证，堆上工作量 今天给大家分享的一篇文章：Unveiling the molecular complex

内容如下： 1.外泌体和肝癌TCGA数据下载 2.数据格式整理 3.差异表达基因筛选 4.预后相关外泌体基因确定 5.拷贝数变异及突变图谱 6.外泌体基因功能注释 7.LASSO回归筛选外泌体预后模型 8.预后模型验证 9.预后模型鲁棒性分析 10.独立预后因素分析及与临床的相关性分析 11.列线图，ROC曲线，校准曲线，DCA曲线 12.外部数据集验证 13