欢迎来到雪梨的复现妙妙屋~今天雪梨缩短篇幅，边解读边复现单张图表，方便大家击穿重难点！生信图表复现学习中，你还有哪些疑惑？比较想看哪种图表的复现？请留言告诉我们~
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ROC曲线
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01 定义
02 图表解读
03 图表复现
04 实例分析（超高分文献也都得用！）
01
定义
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）：一种坐标图式的分析工具，可用于评价模型性能。根据应用场景的不同，我们主要接触诊断ROC和时间依赖ROC两种ROC曲线。绘制完ROC曲线后，通过计算AUC（曲线下面积）值来判断其诊断或预测效能。
02
图表解读
诊断ROC
横坐标 X 轴为 1–特异性，也称为假阳性率（FPR），X轴越接近零准确率越高；纵坐标 Y 轴称为敏感度，也称为真阳性率（TPR），Y 轴越大代表准确率越好。
图中 c 变量（AUC = 0.924）相比于变量 a 和 b 诊断效果更好。
时间依赖ROC
时间依赖ROC曲线是为了更好地考虑模型在不同时间点的性能而发展起来的一种评估方法，将时间因素纳入考虑，是它与传统ROC的主要区别。
传统ROC认为结局是固定的，但生存数据中，随着随访时间延长，模型在不同时间点的灵敏度和特异度发生变化，预测能力是不同的。常见的预测时间点有1年、3年、5年等。图中展示1年ROC曲线的结果，AUC = 0.823，说明模型区分能力较好。
03
图表复现
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上图来自于TALDO1肝细胞癌（HCC）预后文献。作者为了预测HCC患者的预后OS使用临床病理参数和TALDO1建立了预后模型。图中的ROC预测了未来1、3和5年的AUC结果分别为0.74、0.72和0.7。由此可看出该模型具有一定的效能（AUC位于0.7~0.9之间）。
首先进入仙桃网站，选择【生信工具】，在左侧的【临床意义】中选择我们需要用到的【[云]预后列线图】。
云端数据选择TPM格式的TCGA-LIHC，变量选择需要展示的临床特征，并选择对应分组。
【主要参数】中预测时间选择1、3、5年，点击【确认】。
可以根据需要保存相应格式的文件（如pdf、tiff等），再点击【Riskscore.xlsx】下载风险评分文件。
新建一个excel文件并命名为【时间依赖ROC】，打开下载的风险评分文件，将event、time和RiskScore三列复制粘贴，保存文件。
进入仙桃网站，选择【生信工具】，在左侧的【临床意义】中选择我们需要用到的【时间依赖ROC】。
上传文件，点击【验证】，【主要参数】中预测时间选择1、3、5年，点击【确认】。
出图后可以根据需要保存相应格式的文件（如pdf、tiff等）。
04
实例分析
Merging machine learning and patient preference: a novel tool for risk prediction of percutaneous coronary interventions
机器学习与患者偏好的融合：经皮冠状动脉介入治疗风险预测的新型工具
期刊：European Heart Journal
影响因子：37.6
发布时间：2024/01/17
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PANoptosis, an indicator of COVID-19 severity and outcomes
PANoptosis 是 COVID-19 严重程度和结果的指标
期刊：Briefings in Bioinformatics
IF：6.8
发布时间：2024/03/28
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Novel prognostic biomarker TBC1D1 is associated with immunotherapy resistance in gliomas
新的预后生物标志物 TBC1D1 与胶质瘤的免疫疗法耐药性有关
期刊：Frontiers in Immunology
IF：5.7
发布时间：2024/05/11
点击跳转文献详解
可以看出，ROC曲线的绘制以及AUC的计算属于基本功，只要需要评估模型的预测性能表现，探索其临床意义，无论是冲刺顶刊，还是夯实套路基础，都离不开ROC曲线！你有哪些基础生信图表还不熟悉呢？欢迎在评论区留言，也许下周就会收到复现教程哦！
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