Our aim was to develop an online Kaplan-Meier plotter which can be used to assess the effect of the genes on breast cancer prognosis.
1.打开Kaplan-Meier Plotter网站https://kmplot.com/analysis/ TP53是编码基因,因此我们应该选择mRNA。可以发现第一行是基于mRNA的基因芯片数据进行生存分析,但只有乳腺癌、卵巢癌、肺癌和胃癌可选;第二行是基于mRNA的RNA测序数据进行生存分析,其中乳腺癌和肝...
Kaplan-Meier Plotter(http://kmplot.com/analysis/index.php?p=background)是常用的进行生存分析的网站,其数据来源于GEO、EGA、TCGA数据库,能够评估来自21种肿瘤的30000多个样本中所有基因的表达与患者生存率之间的相关性,从而发现和验证与生存相关的生物标志物。 下面就以探究基因TP53的表达与肝癌患者生存率的关系为...
Kaplan-Meier Plotter(http://kmplot.com/analysis/index.php?p=background)是常用的进行生存分析的网站,其数据来源于GEO、EGA、TCGA数据库,能够评估来自21种肿瘤的30000多个样本中所有基因的表达与患者生存率之间的相关性,从而发现和验证与生存相关的生物标志物。 下面就以探究基因TP53的表达与肝癌患者生存率的关系为...
Kaplan-Meier 曲线又称生存曲线,是一种生存分析的常用方法,主要分析单一因素对生存期的影响。 #2、输入输出描述 输入:时间变量,状态变量,待分析自变量 X。 输出:单一因素对生存期的影响情况。 #3、案例示例 案例:医院需要研究一种新药的疗效情况,使用 Kaplan-Meier 曲线得到是否使用新药对患者总生存时间的影响。
SPSS软件制作生存曲线是最经典的做法,只要你有数据就能做,就是不熟悉SPSS的孩纸会感觉稍稍复杂。直接上数据吧!假定:分组信息(0低表达;1高表达)、存活状态death(0存活;1死亡)、生存时间month(月)。 数据录入完成后,依次点击分析→生存函数→Kaplan-Meier
四组患者总累计生存率的Kaplan-Meier生存曲线 四组患者心脑血管疾病生存率的Kaplan-Meier生存曲线 相关文章单核细胞/高密度脂蛋白比值对维持性血液透析患者全因死亡的预测价值 2024, 24(4): 271-276. DOI: 10.3969/j.issn.1671-2390.2024.04.002 透析血流量与维持性血液透析患者全因死亡率关系的研究 2023,...
7. 在输出文档中,可以看到生存曲线。样子是有了,就是不太美观。 Origin篇 1.Origin的数据录入格式与SPSS一样,只不过需要将标题一起复制粘贴到Origin数据表之中。 2. 粘贴到F(x)这一栏下方,并修改列标题名称,如下图。 3. 继续按照下图选择Kaplan-Meier分析 ...
分析>>生存分析>>图形>>Kaplan-Meier生存函数: 生存时间设置,前面已经已经进行了设置; 按组单独进行计算,组变量选入stage。 sts graph, by(stage) failure _d: status == 1 analysis time _t: time 结果显示,生存曲线组间存在差异,但差异是否具有统计学意义,需要进一步进行检验。如果想了解每一个时间节点上的...
两组患者随访3年总生存率比较(Kaplan-Meier生存曲线) 2023, 23(9): 705-711. 单克隆免疫球蛋白血症合并肾损害患者临床病理特征及预后分析 . 本文全文图片 两组患者随访3年无肌酐翻倍事件生存率比较(Kaplan-Meier生存曲线) 两组患者随访3年总生存率比较(Kaplan-Meier生存曲线)...