Survdiff循环-P值

Question

我正在尝试用一个新的数据框来划分当前数据框的子集，这个新数据框在一列中列出了我正在研究的基因，在另一列中列出了p值(对于每个基因)。

我有一个名为m3的数据框，如下所示：

Sample #          BRCA       TP53        MYC       Status       Overall Survival
1                   0          1          1          0             5.8
2                   1          0          0          1             8.4
3                   0          0          1          1             2.2
4                   0          0          0          0             16.2

我的实际数据帧的尺寸是72x258。我尝试遍历每一列，并计算我正在运行的生存分析的p值。我正在尝试确定特定的突变是否会导致统计上显着的存活率差异。我表示患者的每个基因都有1个突变。

我只为一列编写了生存函数，但我想遍历每一列，然后最终将其子集，以创建一个新的数据帧。我不确定是使用apply函数(我读到这很常见)还是使用for循环是明智的。

survfit(Surv(m3$Overall.Survival, m3$Status) ~m3$BRCA2, data = m3

我最初试过了，但它不起作用...

for (col in 2:ncol(m3) ){surv.mod.list[col] <- survfit(S ~ m3[ , col], data = m3)}

你能帮我弄一下我的循环吗？

Answer 1

下面这样，使用lapply()如何

library(survey)
m3.lst <- lapply(2:(ncol(m3)), function(x) {
  survfit(Surv(m3$Overall.Survival, m3$Status) ~ m3[, x], data = m3)
  })
m3.lst