R代码分享:三分钟学会生存曲线加持HR,为论文锦上添花!【代码分享105】

学术   2024-11-16 10:00   上海  

生存分析是将终点事件和出现终点事件所经历的时间结合起来分析的一类统计分析方法,生存曲线(Survival curve)是生存分析中常用的可视化方法,用于描述个体随时间推移存活的概率。目前文献中最常见的生存曲线是基于Kaplan-Meier方法进行构建的,该方法考虑了在分析期间发生的事件,如死亡、失效等。小云最近发现很多高分文献中,生存曲线不仅仅有P值和P值检验方法的注释,还有预测变量的HR(危险比)及置信区间, 那这个HR值怎么生成的呢?
HR (hazard ratio,风险比)是用于描述相对危险度的指标,在 Kaplan-Meier (KM) 生存曲线中的 Hazard Ratio (HR) 值通常是通过 Cox 比例风险模型计算得出的。HR 可以帮助解释不同组之间生存曲线的差异。通过在生存曲线图中标注 HR 值,观察者可以直观地了解到不同组之间事件发生风险的相对关系,进而理解生存曲线的形态差异。
了解了HR的计算方法及作用,那如何将它展示在图上?今天小云带着保姆级教程来啦,让我们一起学会它,为论文锦上添花!之前小云的推文里免费分享了生存曲线的绘制,详情查看推文“代码分享│怎样利用R ”survival” package做生存分析”,今天为了让一些新人同学无缝衔接,我们就来一次全面的代码整理。当然,如果有人看见代码就头疼,欢迎联系小云,小云可是十年生信人,您有做不了的生信分析,我都可以为您解决,风里雨里,小云等你!
下图是我们绘制的有P值和P值检验方法的注释,还有预测变量的HR(危险比)及置信区间,眼过千遍不如手过一遍,让我们开始实战演练吧!

图形解读:生存曲线的x轴为随访时间,y轴为各个随访时间点对应的生存率。两条曲线分别对应两个Group:High组和Low组。曲线从时间0开始,表示初始时所有个体的存活概率为1(100%)。随着时间的推移,曲线会逐渐下降,反映出个体死亡或失效的情况。曲线上的每一点表示经历相应时间后的存活概率。High组和Low组的预后有显著差异(p=0.031),p值检验方法为log-rank。以Low组为参考组计算出HR>1,表示High组的生存时间更短。
代码相关文件见如下三个文件夹(文末付费后领取)
Step1 绘制显示p值和p值检验方法的生存曲线
Step2计算HR值及置信区间
Step3绘制带有HR值及置信区间的生存曲线图
结果展示


心动不如行动,大家赶紧在论文中用起来吧!最后推荐一下小云新开发的零代码云生信分析工具平台,包含超多零代码小工具,上传数据一键出图,感兴趣的小伙伴欢迎来参观哟,网址:
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