最近在研究生存分析，发现R语言中做没有因子(即自变量x)的生存分析时，类似这种语句surv.all<-survfit(Surv(month,status)~1)，右边的括号要写~1才能运行，这是为什么呢...，其中的~1又是什么意思？...One of the 意思是说如果只有一条生存曲线，～右侧应该是1，如果按照某一个分层变量做多个生存曲线，则～右侧就是分层变量，比如按性别分层做两条曲线就可以是～sex。...类似一般的回归模型，~1就是只有Y-intercept，没有自变量X-intercept。 ---- 版权属于：。。。...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
前言 上期生存分析推送后，有粉丝在后台问：有发生率的情况，为什么要做生存曲线分析？ 举个例子：临床试验中，共招募30位胃腺癌患者，均分为3组，分别使用了A/B/C三套不同的治疗方案，治疗期为2年。...数据放好后，选择分析 → 生存分析 → Kaplan-Meier。 注：Kaplan-Meier是生存函数，允许有一个分组变量进行生存率的组间比较，还可容许一个分层变量，是生存分析的常用统计方法。...在弹出的对话框中，按照下图将数据放入相应框中。 ? 5. 注意了。我们要看不同组之间生存率的差异，关键事件为动物死亡，编码数据时就将死亡编码为1，而存活则编码为0。...有人会问，如果我选择单值填0呢？大多数动物生存时间小于50天，仅少量动物生存大于50天。因此“≤50天”内的生存差异成为关注的焦点。...解释一下，在生存分析中，只要没有发生关键事件（如意外、病例脱落等）的情况，这种值都要定义为删失值，此值需定义为0，因为它没有发生死亡这个关键事件。
BLCA患者的临床特征 作者再次排除了34例没有缺少TNM分期和年龄等临床特征数据的患者，随机定义剩下一半患者为”primary dataset“，而整体患者为”entire dataset“，两组间临床特征无显著性差异...(热图，图3A)，而高风险组的患者预后也更差(图3B)，ROC曲线也显示三lncRNA标志对BLCA患者生存期的预测性能较好(图3C)。...对三lncRNA标志对风险分层分析 A-C图：按TNM分期分析高/低风险患者的总生存期(I期样本量太小，无统计学意义) D-E图：按年龄分析高/低风险患者的总生存期 随后作者进行风险分层分析，发现该标志对某些亚群的预测效率有限...而对于IV期患者，高/低风险组的生存期没有显著差别(图5A-C)。按年龄进行分层分析时，高低风险组也仅在大于65岁的亚群中有显著差异(图5D-E)。 4....lncRNA预测总生存期的ROC曲线 D图：列线图与其他单个因素预测总生存期的ROC曲线 为了比较不同预后因素的预测敏感性和特异性，作者比较了各个因素预测预后的ROC曲线。
结果 2.1 泛癌种深度学习模型的建立 利用DBN（deep belief networks）进行深度学习模型的建立，对整合的免疫检查点抑制剂相关的信息（MSI、SCNA、mTMB），执行深度自动编码进行分层...，GC2为高表达，GC4为低表达； ?...2.4 不同基因组分类下的肿瘤有不同的临床表现 上图比较了相同肿瘤在不同基因组分类下的生物学表现差异，这里主要是对不同的基因组类别进行了生存分析；在整个分类下，不同的病人OS（总生存期）有很大差异，且具有统计学意义...（a）；此外还对在不同基因组分类下的肿瘤（ACC、BRCA、GBMLGG、LIHC、SARC、UCEC）进行了生存曲线的绘制，可以看出不同基因组分类下，相同的肿瘤总生存期存在很大差异（b-g）； ?...，并对免疫治疗的相应（a、c）和生存分析（b、d）进行了比较，不同基因组分类对免疫治疗的响应和总生存有差异，且具有统计学意义； ?
E图：无复发患者的K-M曲线 F图：复发患者的K-M曲线 作者分析了临床病理特征与根据DNA甲基化标志得到的风险评分之间的相关性，结果显示高风险组患者更容易复发(图4A)，而复发患者的风险评分也显著高于未复发患者...由于复发会影响患者的总体生存期，因此作者通过多变量Cox回归分析检查DNA甲基化标志与复发的相关性。结果显示二者均为独立的预后因素(图4C)。...将数据分层分析的结果显示，无论是否复发，DNA甲基化标志均可以预测患者的预后(图4D-F)。...DNA甲基化标志的预后价值与TNM分期无关 A-D图：TNMⅠ期到Ⅳ期患者的K-M曲线 E图：按TNM分期分层(I+II/III+IV)，用DNA甲基化标志评估患者总体生存期 F图：低TNM期(I+II...)患者的K-M曲线 G图：高TNM期(III+IV)患者的K-M曲线 H图：预测患者生存期的ROC曲线 分层分析的结果显示，尽管在Ⅰ期并不显著，但DNA甲基化标志仍可预测不同分期患者的预后(图5A-D
作者根据免疫评分、基质评分和ESTIMATE评分的中位数分别将AML样本分为高分组和低分组，绘制生存曲线，评估这三个评分与总体生存率之间的关系。...图1 免疫评分、基质评分、ESTIMATE评分在CALGB细胞遗传学风险类别中的分布情况箱线图以及生存曲线 3.AML中基于免疫评分和基质评分的表达谱比较 将免疫评分和基质评分按中位数分为高组和低组，...结果表明，高RS与不良的总生存期有关（图7A）。随后作者绘制ROC曲线，并计算曲线下面积AUC为0.725，显示出RS对总体生存率的预测准确性较高（图7B）。 ?...图7 RS的预后价值 此外，作者还绘制了18个hub基因的生存曲线，以探讨预后价值（图8）。结果显示，hub基因的高表达水平与不良的总体生存率有关。 ?...构建PPI网络，筛选得到TME相关的hub基因，并构建RS模型，为预测AML患者的生存状况提供了新的依据。
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面...「contsurvplot」-生存曲线系列图绘制就用它~~ 今天我们的课程DataCharm优质课程推荐学员向我咨询了R语言中有没有绘制生存曲线(survival curves) 类可视化的好用的工具，...特别是 「分层生存曲线(Stratified survival curves)」 显然这是一个医学、生物统计学、流行病学等学科中常用的一种统计图形，小编虽然不能做到对每个专业的常用图表都非常熟悉，但我可以给大家推荐优质的相关学习工具呀...~~ 今天就生存曲线类的图表绘制，小编就推荐contsurvplot可视化工具包~~ 「contsurvplot包介绍」 contsurvplot 是一个R语言拓展软件包，可用于可视化连续变量对时间到事件结果的因果效应...data=nafld1, model=model, horizon=seq(60, 80, 0.5)) 将依赖于连续变量的生存曲线或
⽣存分析软件KwaiSurvival（一） 生存分析——KM生存曲线、hazard比例、PH假定检验、非比例风险模型（分层/时变/参数模型）（二） 生存分析——跟着lifelines学生存分析建模（三）...从Time-Dependent 生存模型分析用户流失来看一个完整的生存分析可归纳为： 原始数据格式处理：把数据处理为用户、生存时长、是否删失的数据格式。...KM估计及生存曲线的绘制。 判断协变量是否存在时变变量，如果有，进行数据格式的二次处理，将数据打断为用户、起始时间、结束时间、是否删失的格式。 判断协变量系数是否存在时变效果，即著名的PH假设检验。...当我们改变协变量(s)时，在其他条件相同的情况下，这有助于比较受试者的生存期。 基线生存曲线等于原始数据集中所有平均值上的预测生存曲线。...p值<0.05 则没有通过假定,协变量相对于基线随时间变化的影响，需要做特殊处理 3.3.4 分类变量未沟通PH检验处理方式：strata分层变量 wexp 没有通过proportional假定,而且wexp
（一） 生存分析——KM生存曲线、hazard比例、PH假定检验、非比例风险模型（分层/时变/参数模型）（二） 生存分析——跟着lifelines学生存分析建模（三） 1 数据类型 1.1 删失数据 参考...以生存时间为横轴、生存函数为纵轴连成的曲线即为生存曲线。...判断：图中Observed曲线为根据实际数据得到的K-M曲线，Predicted曲线为假定PH成立的Cox模型拟合出的曲线，可以看到，在两个治疗组中，曲线基本重合，因此说明PH假定是成立的。...： 其中黑色曲线为影响系数随时间的变化拟合曲线，而棕色则是传统的比例COX模型的拟合结果。...，也有翻译成时变解释变量、时变协变量，我觉得也很不错。
在过去的二十年中，骨肉瘤患者的生存率没有明显改善。随着个性化和精确化医学的发展，对患者的基因进行研究，以确定新的治疗靶点是目前的研究趋势。...图1中横坐标为α值，纵坐标C-index是评价模型预测能力的一个指标（C-index大于0.75表示模型对OS具有优秀的预测能力），结果显示α的值为1和0.1时的对OS都有非常好的预测能力，考虑到其效率...图2.高风险组和低风险组生存分析（OS） 如图3c所示，进行时间依赖性ROC曲线分析，AUC值为0.953~1.000，表示风险分层系统OS对具有优秀的预测能力。...此外，作者还根据组织学分级将样本分为两个亚组（图4d为组织学1、2级的亚组，图4e为组织学3、4级的亚组），进行了生存分析，结果表明，在不同组织学分级的亚组中，高风险组和低风险组的OS同样具有显著差异。...图3.风险分层系统预测不同生存时间的ROC曲线 ?
生存概率曲线(图3C)显示，聚类4的生存概率最短(中位数:~3年)，而聚类2的生存概率最长(~6年)。...(C)ALS组对应的Kaplan-Meier生存曲线。(D-F)临床特点。...具体来说，聚类3和聚类4(在大多数认知子评分中，这两个组的损害程度最大;图3B)包括所有初始诊断为ALS-FTD的患者。此外，与类别2和3相比，类别4 C9orf72阳性患者的比例最高。...(C) Kaplan-Meier生存曲线和(D-F)临床特征。...补充图3 肌萎缩性脊髓侧索硬化症患者按King分期分组并没有不同的生存概率 患者群集在多次测试中显示稳定性 进一步分析表明，各聚类具有较高的准确性和稳健性，重估时保持稳定。
在这里没有影响，但有的R包会报错，需要注意！...分层 假如我们想根据列线图得分进行危险分层，分层后两组的K-M生存分析的p值最小，方法很多，任选一种即可，我这里就用surv_cutpoint演示。...variables = "points" ) res.cat <- surv_categorize(res.cut) 绘制生存曲线...这里作为演示我只分成了2组，你可以根据自己的需求分成合适的组，既可以根据实际情况自己分组（此时的p值有可能不显著），也可以使用上面介绍的几种最佳截点。...而且cox回归得到的这个线性预测值又叫做预后指数（prognosis index, PI）。这是有明确定义的，我想这也是为什么大家最终都会回到cox模型的原因吧。
图2A:队列1中RSCC和LSCRC关联MRE11分层的 Kaplan-Meier OS曲线 MRE11在 LSCRC 的预后意义也见于队列2(图2B) ，但在 CRC 和 RSCC (图 S1B 和图...2B)中没有显示出统计学意义 ?...图2B:队列2中RSCC和LSCRC关联MRE11分层的 Kaplan-Meier OS曲线 随后作者针对原发性LSCRC患者MRE11的表达与总生存率的关系进行了多因素分析 ?...表1:原发性 LSCRC 患者 MRE11表达与总生存率的多因素分析结果 图表显示在调整了肿瘤分期、分化程度和 TIICs 之后MRE11的表达仍然是一个具有很强的预后价值的指标。...图3C：应用MRE11和TIICs结合 RSCC和LSCRC进行组群分层的KM曲线 与 RSCC 患者相比，LSCRC 患者中 MRE11高表达和 TIICs 高表达的患者拥有最好的 OS 作者还对MRE11
PHL患者的人口统计学和发病率 本文研究了从1983年到2015年的1182名PHL患者。从1973年到2015年，发病率的趋势相对稳定，年度百分比变化（APC）为2.6%（图1A）。...根据患者出生年份将病人分为三组，三者之间的生存率存在显著的差异，说明不同年份PHL的OS和DSS显著不同（图3A、B）。图4显示了PHL主要亚型的OS和DSS的Kaplan-Meier曲线。...对于按年龄、性别、种族、诊断年份、婚姻状况和治疗策略分层的患者进行Kaplan-Meier生存分析，可以发现老年人与低OS和DSS显著相关（图5A、6A）。...图9A显示了1年、5年和10年的列线图，图9B显示了1年、5年和10年的DSS列线图。然后使用C指数和校准曲线来评估所建立的列线图的性能。...OS和DSS列线图预测的C指数分别为0.689和0.667，表明新建立的列线图相当准确。类似地，训练集和验证集的校准曲线也显示出列线图预测和实际的OS和DSS之间极好的一致性（图10）。 ? ?
对TCGA队列中具有相应基因表达谱的胶质瘤患者进行PAM检测(图1a)。通过PCA将TCGA数据集中样本区分开来(图1b)。对两个聚类的生存分析证实，聚类1的生存概率曲线明显较低(图1c)。...评分与成纤维细胞、巨噬细胞和单核细胞的水平呈正相关(图5a)。在TGCA数据集中，生存分析显示，高和低MScores可以很好地分离不同死亡风险的患者(图5c)。...图5 在15个外部独立的胶质瘤数据集中，MScore被证明可以显著地对患者的总生存概率进行分层(图6)。...高和低 MScores 未能通过 IMvigor210 队列的生存概率对患者进行分层（p = 0.18，图7A）。...然而，当根据免疫治疗反应类型对患者进行进一步分层时，疾病进展组、疾病稳定组和部分反应组显示出不同的 MScores，其中部分反应和完全反应与较低的MScore相关（图 7B）。
用相同的风险指数模型和risk cutoff 将201个患者分为高表达组和低表达组，生存分析表明低表达组的3年和5年OS（78.6%和75.8%）显著高于高表达组（50.6%），且ROC曲线显示出较好的区分度...表达之间的相关性，并筛选出前1%相关的mRNA为共表达的mRNA。...(PART1)，因此将30个患者分为PART1高表达组(n=15)和低表达组(n=15)，如图6所示，基于PART1预测的KM生存曲线虽然没有显著的统计学差异，但是高PART1患者风险高于低表达组。...ROC曲线（图8A）显示，相同的TCGA数据中，TILBlncSig OS的3年和5年AUC（0.792和0.771）高于PCG-lncRNA-microRNA signature的3年和5年OS的相应...比较结果显示，TILBlncSig能够显著区分具有相同或相似水平的免疫检查点基因的患者的生存（P = 0.001，对数秩检验）（图9C）。
一种方法是先对数据集进行探查，然后思考什么模型适用于这个数据集，先尝试一些简单的模型，最后再开发并调优一个稳健的模型。 这个流程适用于为分类、回归预测模型问题开发高效的神经网络。...类别1包含225个样本，约为数据集的74%，是最多的分类。类别2是未存活的样本，只有81个，占26%。 这个类别的分布是偏态的，但不是非常严重的不平衡。...首先需要确保，输入变量都是浮点值，目标变量是0/1的整型值。 接着，我们把数据集划分为输入变量和输出变量，划分成比例为67/33的训练集和测试集。...本例中，我们可以看到模型准确度超过73.5%，比上文提到的全预测为一类的准确度高。 在训练集和测试集上的损失值的曲线图如下。我们可以看到模型拟合的很好，没有出现欠拟合和过拟合。...如果我们直接对模型调优 ，可能我们会一下子就得到好的结果，但如果没有的话，我们可能不知道为什么，比如说为什么模型会过拟合或者欠拟合。
Surv()函数的第二个参数是一个逻辑向量：status==1对于死于黑色素瘤的患者观测为TRUE，其他为FALSE。 A....#Tips：曲线上的记录表示截断时间，两侧的虚线围成的就是置信区间。 将多条生存曲线同时画在一个图上有时候更有用，这样有助于对其进行直接比较。...我们要获取不同性别的生存曲线，可以输入如下代码： > surv.bysex<-survfit(Surv(days,status==1)~sex) > plot(surv.bysex) ?...对数秩检验 对数秩检验可以检验两条或者多条生存曲线是否相同，是典型的非参数检验。...Cox模型假设一个潜在的基线模型对应一条生存曲线。在分层分析中，每一个层中都会有一条如此的曲线。
Surv()函数的第二个参数是一个逻辑向量：status==1对于死于黑色素瘤的患者观测为TRUE，其他为FALSE。 A....将多条生存曲线同时画在一个图上有时候更有用，这样有助于对其进行直接比较。...我们要获取不同性别的生存曲线，可以输入如下代码： > surv.bysex<-survfit(Surv(days,status==1)~sex) > plot(surv.bysex) #Tips：原来的...对数秩检验 对数秩检验可以检验两条或者多条生存曲线是否相同，是典型的非参数检验。...Cox模型假设一个潜在的基线模型对应一条生存曲线。在分层分析中，每一个层中都会有一条如此的曲线。
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