R可視化:科研繪圖之生存KM曲線圖

歡迎大家關(guān)注全網(wǎng)生信學(xué)習(xí)者系列:

  • WX公zhong號:生信學(xué)習(xí)者
  • Xiao hong書:生信學(xué)習(xí)者
  • 知hu:生信學(xué)習(xí)者
  • CDSN:生信學(xué)習(xí)者2
Snipaste_2024-06-19_13-44-07.png

介紹

ggsurvfit 是一個(gè)基于 R 語言的包晾蜘,它擴(kuò)展了 survival 包的功能祟剔,允許用戶使用 ggplot2 的語法來創(chuàng)建美觀的生存曲線圖。KM曲線,即Kaplan-Meier曲線,是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法龙致,用于估計(jì)生存函數(shù),即在給定時(shí)間點(diǎn)生存下來的概率。

ggsurvfit

  1. 美觀性ggplot2 提供了一種強(qiáng)大的圖形語法冯乘,可以創(chuàng)建高度定制化和美觀的圖形。
  2. 易用性ggsurvfit 允許用戶利用熟悉的 ggplot2 語法來繪制生存曲線晒夹,使得圖形的創(chuàng)建過程更加直觀和簡單裆馒。
  3. 擴(kuò)展性ggsurvfit 可以與 ggplot2 的其他擴(kuò)展包一起使用,例如 ggpubrggthemes丐怯,以進(jìn)一步增強(qiáng)圖形的表現(xiàn)力喷好。

KM曲線的意義

  1. 生存分析:KM曲線提供了一種直觀的方式來展示生存數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化,常用于醫(yī)學(xué)研究中評估患者的生存率读跷。
  2. 比較生存率:通過比較不同組別的 KM 曲線梗搅,可以觀察到不同治療或條件對生存率的影響。
  3. 非參數(shù)方法:KM 方法不需要對生存時(shí)間的分布做出任何假設(shè)效览,這使得它適用于各種類型的數(shù)據(jù)无切。

如何閱讀KM曲線

  1. 水平軸:通常表示時(shí)間,可以是天丐枉、月哆键、年等。
  2. 垂直軸:表示生存概率瘦锹,即在特定時(shí)間點(diǎn)生存下來的概率籍嘹。
  3. 曲線下降:曲線的下降表示隨著時(shí)間的推移,生存概率的減少沼本。
  4. 曲線的階梯狀:每個(gè)臺階代表一個(gè)事件發(fā)生(例如死亡)噩峦,曲線在事件發(fā)生時(shí)下降。
  5. 比較曲線:如果有多條曲線抽兆,可以比較它們以了解不同組別或條件下的生存差異识补。

加載R包

加載所需要的R包

knitr::opts_chunk$set(message = FALSE, warning = FALSE)

library(ggsurvfit)
library(tidyverse)
library(survival)
library(survminer)
library(gtsummary)

# rm(list = ls())
options(stringsAsFactors = F)
options(future.globals.maxSize = 10000 * 1024^2)

導(dǎo)入數(shù)據(jù)

使用示例數(shù)據(jù)

data("df_lung")

head(df_lung)
inst<dbl> time<dbl> status<dbl> age<dbl> sex<fctr> ph.ecog<fctr>
3 10.053388 2 74 Male Symptomatic and ambulatory
3 14.948665 2 68 Male Asymptomatic
3 33.182752 1 56 Male Asymptomatic
5 6.899384 2 57 Male Symptomatic and ambulatory
1 29.010267 2 60 Male Asymptomatic
12 33.577002 1 74 Male Symptomatic and ambulatory

數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理包含以下部分:代碼見R可視化:科研繪圖之生存KM曲線圖

  • 因子化分組
  • 生存分析提取畫圖數(shù)據(jù)(生存概率和風(fēng)險(xiǎn)表)
  • 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)HR和p值
  • 計(jì)算中位數(shù)生存率對應(yīng)的生存時(shí)間
  • 匯總生存分析的結(jié)果
head(sur_all)
Characteristic<chr> sex_Male<chr> sex_Female<chr>
1 No. of patients sex_Male (n=138) sex_Female (n=90)
2 Events (% of patients) 26 (0.19) 37 (0.41)
3 Median OS, months 8.9 14
4 P value 0.001 0.001
5 Hazard ratio Reference 0.588

畫圖

生存分析的KM圖,代碼見R可視化:科研繪圖之生存KM曲線圖

pl
Snipaste_2024-06-19_13-44-07.png

結(jié)果:這張KM圖比較了兩組數(shù)據(jù):男性(8.9個(gè)月)和女性(14個(gè)月)的生存情況辫红。

  • 生存曲線:圖中的曲線代表了隨時(shí)間變化的生存概率凭涂。曲線的下降表示在特定時(shí)間點(diǎn)有個(gè)體死亡或失去生存狀態(tài)。
  • 風(fēng)險(xiǎn)組:圖中顯示了兩組風(fēng)險(xiǎn)組贴妻,男性和女性切油,分別用不同的曲線表示。
  • 風(fēng)險(xiǎn)比(Hazard ratio, HR):圖中給出的風(fēng)險(xiǎn)比是0.59名惩,這表示在相同的時(shí)間點(diǎn)澎胡,女性的死亡風(fēng)險(xiǎn)是男性的59%。95%置信區(qū)間(0.26-0.92)表示這個(gè)估計(jì)的不確定性范圍,如果置信區(qū)間不包含1攻谁,通常認(rèn)為HR有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義稚伍。
  • P值:P = 0.001,這是一個(gè)非常小的P值戚宦,通常小于0.05就認(rèn)為統(tǒng)計(jì)結(jié)果有顯著性个曙,表示男性和女性的生存曲線差異是顯著的。
  • 風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量(No. at risk):圖中的表格顯示了每個(gè)時(shí)間點(diǎn)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組中剩余的風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體數(shù)量受楼,隨著時(shí)間的增加垦搬,風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量逐漸減少,因?yàn)閭€(gè)體可能死亡或失去生存狀態(tài)艳汽。
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末猴贰,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子骚灸,更是在濱河造成了極大的恐慌糟趾,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,013評論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件甚牲,死亡現(xiàn)場離奇詭異义郑,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)丈钙,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,205評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門非驮,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人雏赦,你說我怎么就攤上這事劫笙。” “怎么了星岗?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,370評論 0 342
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵填大,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我俏橘,道長允华,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,168評論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任寥掐,我火速辦了婚禮靴寂,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘召耘。我一直安慰自己百炬,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,153評論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布污它。 她就那樣靜靜地躺著剖踊,像睡著了一般庶弃。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上德澈,一...
    開封第一講書人閱讀 48,954評論 1 283
  • 那天虫埂,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼圃验。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛缝呕,可吹牛的內(nèi)容都是我干的澳窑。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,271評論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼供常,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼摊聋!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起栈暇,我...
    開封第一講書人閱讀 36,916評論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤麻裁,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后源祈,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體煎源,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,382評論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,877評論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年香缺,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了手销。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,989評論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡图张,死狀恐怖锋拖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情祸轮,我是刑警寧澤兽埃,帶...
    沈念sama閱讀 33,624評論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站适袜,受9級特大地震影響柄错,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜痪蝇,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,209評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一鄙陡、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧躏啰,春花似錦趁矾、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,199評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽详拙。三九已至,卻和暖如春蔓同,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間饶辙,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,418評論 1 260
  • 我被黑心中介騙來泰國打工斑粱, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留弃揽,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,401評論 2 352
  • 正文 我出身青樓则北,卻偏偏與公主長得像矿微,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個(gè)殘疾皇子尚揣,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,700評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容