Kaplan-Meier Plotter Recent updates 2024.11.06.:A bug in the trichotomization process was corrected. 2024.11.01.:The "Restart" button in the custom plot page now returns to the previously uploaded data table. 2024.10.29.:The custom plot page now displays the time unit correctly in the plot...
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 Recent updates 2024.11.06.:A bug in the trichotomization process was corrected. 2024.11.01.:The "Restart" button in the custom plot page now returns to the previously uploaded data table. 2024.10.29.:The custom plot page now displays the time unit correctly in the plot...
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.
The KM plotter is capable to assess the effect of any gene or gene combination on survival in breast, ovarian, lung, gastric, colon, prostate, GBM, LGG, melanoma, DLBCL, RCC, AML, and 14 other tumor types using over 50,000 samples measured using gene arrays, RNA-seq or next generation...
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。
Kaplan-meier Plotter数据库基于GEO、EGA以及TCGA等公共数据库的基因芯片和RNA-seq数据构建而成,评估了54, 675个基因在21种癌症中对于生存率的影响,包括乳腺癌(6234例)、卵巢癌(2190例)、肺癌(3452例)和胃癌(1440例)。Kaplan-meier Plotter数据库通过整合基因表达信息以及临床预后价值进行Meta分析以及生存相关分子标志...
在医学研究领域，生存分析是研究某一因素对患者生存期影响的常用方法。零基础学习生存分析，Kaplan-Meier Plotter数据库是适合初学者的工具，其数据来源广泛，能评估基因与患者生存率的相关性，用于发现生物标志物。接下来，我们将通过探究TP53基因在肝癌患者中的表达与生存率关系，演示如何使用Kaplan-Meier ...
Plotter数据库基本介绍Kaplan-meierPlotter数据库基于GEO、EGA以及TCGA等公共数据库的基因芯片和RNA-seq数据构建而成,评估了54,675个基因在21种癌症中对于生存率的影响,包括乳腺癌(6234例)、卵巢癌(2190例)、肺癌(3452例)和胃癌(1440例)。Kaplan-meierPlotter数据库通过整合基因表达信息以及临床预后价值进行Meta分析以及...
1.首先打开Kaplan Meier plotter地址(http://kmplot.com/analysis/) 2.然后输入LAYN基因,Survival一栏选择根据条件可以选择OS、RFS、DMFS或PPS等生存因素 3.点击draw Kaplan Meier plot生成图片 4.得到含有HR和logrank P值的结果图: 今天的分享就到这里啦,希望能帮到苦心科研的你,我们下次再见!