还是看多个时间点(1年、3年、5年)的ROC曲线,方法二用timeROC包。 载入R包: library(timeROC) library(survival) 3.1 主要用timeROC函数,运行命令画图: #运行timeROC函数,计算画图所需数据 tROC <-timeROC(T=td$surtime,delta = td$surstat,marker = td$gene87, cause = 1,times = c(1,3,5),ROC=T...
如果想把这两个基因的曲线反过来,可以在marker=后面的字符前添加一个- if(T){ rbCol=rainbow(6) par(mar= c(5,5,1,1),cex.lab=1.2,cex.axis= 1.2) sROC=survivalROC(Stime=td$surtime, status=td$surstat, marker = -td$gene36, #-反转方向 predict.time =5, method="KM") plot(sROC$FP, sR...
绘制多个因子的ROC曲线，首先设定一个色彩方案，以便于区分不同的因子。以六个因子为例，采用彩虹配色方案。接下来，绘制单个因子的ROC曲线。通过for循环，依次添加其他因子的曲线至已有图形，形成复合的ROC曲线图。此过程便于对比不同因子对预测结果的影响。为了方便复用，将上述绘制过程封装为函数，命名为mR...
上文讲述了Cox回归和K-M生存曲线分析之后，我们继续探讨R语言中的ROC曲线（受试者工作特征曲线）绘制，以评估基因在不同时间点作为生存预测指标的性能。首先，我们从单基因单时间点分析开始，借助survivalROC包，通过survivalROC函数进行分析。结果显示，该基因的AUC值低于0.7，提示其性能一般。然而，单个基...
首先，我们假设存在6个因子，为绘制的曲线选择一个6色的彩虹配色方案。接下来，我们将绘制单个因子的ROC曲线。此步骤涉及使用特定的函数或包在R中计算每个因子的ROC值，并生成对应的曲线图。随后，我们将使用for循环来添加其他因子的ROC曲线。通过这种方式，我们可以在同一张图上展示所有因子的ROC曲线，...
在R语言中，ROC曲线和约登指数被用于评估生存相关基因在不同时间点的预测性能。通过survivalROC和timeROC包，我们可以绘制单基因和多时间点的ROC曲线，直观地了解其敏感性和特异性。单基因分析往往AUC较低，但多时间点分析可以提供更全面的信息。约登指数作为寻找最佳分界值的工具，通过最大化灵敏度和特异度...