在Lasso回归中，输入的基因是通过单因素cox分析得到的与生存相关且显著的基因。Lasso回归可以用于回答多个基因与特定疾病之间的相关性问题。但是，使用Lasso回归回答过多基因相关性问题容易引起质疑并变得困难。本章是基于Lasso回归筛选变量后，构建Cox回归临床预测模型，并绘制Nomogram图。癌症是导致人类死亡的第二大原因，其发病率在全世界范围内不断上升。本文分享的是2020年12月发表在Cancer Immunology, Immunotherapy(IF=442)杂志上的一篇文献，讨论了严重多发伤患者预后的影响因素研究及列线图模型的建立和优化。大多数人类癌症是通过各种遗传和表观遗传改变的顺序积累，并从干细胞和祖细胞群发展而来。本文还介绍了影响因子8+的单基因分析思路，以及一种基于Lasso的食管鳞癌患者风险预测列线图模型建立方法。综上所述，Lasso回归不仅可以回答单因素问题，还可以回答多个基因相关性问题。
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