下载选项:你可以下载生存曲线图和统计结果,用于进一步分析或报告。 8. 结果解读 生成的生存曲线图通常包括以下信息: X轴:表示时间,通常以月或年为单位。 Y轴:表示生存率,范围从0到1。 曲线:不同颜色的曲线代表不同的组别,如高表达组和低表达组。 P值:P值用于评估组别之间的生存差异是否具有统计学意义。通常,...
RFS对应relapse free survival,以复发作为生存分析中的事件,用来分析手术治疗的效果,RFS的具体解释参见以下链接 https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/rfs OS代表Overall survival,分析从确诊开始之后患者的生存时间,OS的具体解释参见以下链接 https://www.cancer.gov/publications/dictionaries...
KM-plot是生存分析最常用的图表,没有之一。它接受的分组依据必须是离散型的数据,就是固定分成有限的几类,不能是数值这样的连续型数据。 而年龄、基因表达量都是连续型数据,他们要做KM-plot时,就必须要先离散化。按照某个具体数值作为分界线,大于该值的是一个组, 小于该值的是另一个组。 常见的离散化方案分...
回到最初的那个问题,也就是当你发现TCGA上的生存曲线数据和KM-Plot上的生存曲线数据不相符的时候,(前提条件是:两处的实验对象和条件都基本一致的情况下)那KM-Plot上的那个所谓有生存差异的数据,(有可能是因为样本量过小)就没有什么意义了。 时刻要保持怀疑和警惕哦…… 这个时候,你就会选择困难了,是否要吧KM-...
常见的TCGA数据挖掘办法之一,是通过差异基因分析获得差异表达基因,然后从中筛选出部分表达水平与患者生存相关联的候选基因,对它们的表达水平进行多因素cox回归构建风险模型,评估风险模型的预测能力(ROC曲线),并用Kaplan-Meier生存分析评估模型的风险评分是否有意义。
常见的TCGA数据挖掘办法之一,是通过差异基因分析获得差异表达基因,然后从中筛选出部分表达水平与患者生存相关联的候选基因,对它们的表达水平进行多因素cox回归构建风险模型,评估风险模型的预测能力(ROC曲线),并用Kaplan-Meier生存分析评估模型的风险评分是否有意义。
搜索发现我们可以通过比较两组的中位生存时间来量化。但是这个不适用于曲线有交叉的情况。 没关系,我们就只看p<0.05的基因就可以啦。 怎么得到两组的中位生存时间呢 一段最少的代码,用内置数据lung来做 library(survminer)library(survival)fit<-survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung)summary(fit)$table[,'...
常见的TCGA数据挖掘办法之一,是通过差异基因分析获得差异表达基因,然后从中筛选出部分表达水平与患者生存相关联的候选基因,对它们的表达水平进行多因素cox回归构建风险模型,评估风险模型的预测能力(ROC曲线),并用Kaplan-Meier生存分析评估模型的风险评分是否有意义。
搜索发现我们可以通过比较两组的中位生存时间来量化。但是这个不适用于曲线有交叉的情况。 没关系,我们就只看p<0.05的基因就可以啦。 怎么得到两组的中位生存时间呢 一段最少的代码,用内置数据lung来做 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
回到最初的那个问题,也就是当你发现TCGA上的生存曲线数据和KM-Plot上的生存曲线数据不相符的时候,(前提条件是:两处的实验对象和条件都基本一致的情况下)那KM-Plot上的那个所谓有生存差异的数据,(有可能是因为样本量过小)就没有什么意义了。 时刻要保持怀疑和警惕哦…… ...