零代码基础也能建机器学习模型?tigeR包预测免疫治疗响应

🔮 寻找免疫治疗的"圣杯"

免疫检查点抑制剂（ICI）改变了癌症治疗的格局，但残酷的现实是：只有约20%-30%的患者能从中获益。

如何精准预测哪些患者能响应治疗？这是当前肿瘤免疫研究的"圣杯"。

如果你手里有一批珍贵的患者数据，或者你发现了一组很有潜力的Biomarker，你一定想构建一个预测模型。但是，一听到"机器学习"、"交叉验证"、"SVM"、"随机森林"，是不是就想打退堂鼓？

别怕，tigeR把这些高大上的算法都"平民化"了。

🏗️ 像搭积木一样构建模型

tigeR的build_Model函数，让你无需精通算法原理，也能构建出鲁棒的预测模型。它支持多种经典的机器学习算法：

• NB (Naive Bayes)
• SVM (Support Vector Machine)
• RF (Random Forest)
• Logitboost
• ...

1. 训练模型 (build_Model)

假设你已经整理好了训练集（包含表达谱和响应信息）和特征基因。

# 准备训练集 (可以是多个数据集组成的列表)train_set <-list(MEL_GSE91061, MEL_phs000452, RCC_Braun_2020)# 构建朴素贝叶斯模型# Model参数可选: 'NB', 'SVM', 'RF' 等mymodel <- build_Model(Model ='NB',   SE=train_set,   feature_genes=Stem.Sig,   response_NR=TRUE)

tigeR会自动处理数据标准化、缺失值填充等预处理步骤，并完成模型训练。

2. 测试模型 (test_Model)

模型建好了，效果怎么样？拉出来溜溜。

# 在独立的验证集中测试模型# 返回ROC对象roc_res <- test_Model(mymodel, MEL_GSE78220)# 绘制ROC曲线plot(roc_res)

你会得到一条漂亮的ROC曲线和AUC值，用来证明你的模型的泛化能力。

🎯 直接应用：预测新患者 (pred_response)

除了构建自己的模型，tigeR还允许你利用已发表的Signature或预训练模型来预测新患者的疗效。

比如，tigeR团队基于多模态数据构建了一个强大的ipt签名。你可以直接用它来预测你的数据：

# 使用ipt签名预测免疫治疗响应pred_res <- pred_response(SE = MEL_GSE93157,   Signature=ipt,   method="Weighted_mean",   threshold=0.8)# 设定阈值

结果不仅告诉你每个患者预测是Responder还是Non-Responder，还会给出具体的评分。

🏆 为什么选择tigeR建模？

1. 门槛低：不需要写复杂的caret或mlr3代码。
2. 集成度高：从特征工程到模型评估，一气呵成。
3. 可靠性：内置算法经过优化，适合处理高维的基因表达数据。

有了tigeR，构建一个高精度的免疫治疗预测模型不再是算法工程师的专利，临床医生和生物学家也能轻松上手，发高分文章！

参考资料：

1. tigeR Github: https://github.com/YuLab-SMU/tigeR
2. iMeta Paper: http://doi.org/10.1002/imt2.229