图形中的文本有时需要使用数学表达式，如 的2.5需要使用下标，单位 涉及到希腊字母和上标，以及一些比较复杂的大型符号，如求和符号 、积分符号 等。...下面举例说明： 语法x^2对应的实际效果是 ，输出代码是expression(x^2)； pi表示圆周率，代码expression(x^2)在图形中输出的就是圆周率的符号； 一些文本需要使用特殊格式，...adj = 0.5, family = "mono") plot(1:6, type = "n", axes = F, ann = F) abline(v = 1:6, lty = 2) ## 不使用...expression()函数 text(1.5,3, "x^2") # 使用expression()函数 text(2.5,3, expression(x^2)) text(3.5,3, expression...其他 需要注意的是，以上 语法虽然由R语言的基础绘图系统工具包grDevices提供，但它属于通用语法，也可以在ggplot2绘图系统中使用。
图线形式和颜色 (1). 图线的形式 (2). 线的颜色 (3)....title ：标题, xlabel ：x轴标注, ylabel ：y轴标注, text ：任意定位的标注 gtext ：鼠标定位标注,...legent ：标注图例 图形标注可以使用字母，数字，汉字或按规定的方法表示希腊字母。...可以使用图形窗口的Insert菜单，也可以使用属性编辑器，还可以使用函数输入的方法加标注,以下介绍相关函数的使用方法。 (1)....图线形式和颜色 (1). 图线的形式: (style of plot) 四种线形 : 实线’-‘，虚线’–‘， 点线’:’，点划线’-‘.
「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，...它包含多种不同类型的图，如生存面积图、等值线图、热图、生存量化图 等，这些图表类型都可以根据混杂因素进行调整，而且都有很多内置选项，可以根据用户需求进行定制。...此外，大多数绘图功能都基于 ggplot2 软件包，用户可以使用标准的 ggplot2 语法进一步定制绘图。...:install_github("RobinDenz1/contsurvplot") 「contsurvplot包可视化案例」 案例01 library(contsurvplot) library(ggplot2...status="status", variable="nodes", data=colon, model=model) 另外，我们还可以绘制等值线图来直观地显示效果
KM法是这样估计生存曲线：首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率（即生存概率），然后将逐个生存概率相乘，即为相应时段的生存率。...之前分享过的生存分析R包请戳蓝字链接 survivalAnalysis——生存分析和相关图的高级接口 背景介绍 Morris等人在2019年发表了文章：Proposals on Kaplan-Meier...plots in medical research and a survey of stakeholder views: KMunicate.对包括临床医生，统计学家等KM-plot的相关使用者进行了一个调查...R包安装 BiocManager::install("KMunicate") library(KMunicate) 可视化展示 01 Data 在这里我们使用了R包中自带的数据集：brcancer。...ts <- seq(0, max(brcancer$rectime), length.out = 5) ts 最后使用KMunicate函数，通过fit和ts两个参数绘制曲线。
生存分析相关推文： 生存分析和KM曲线：R|生存分析（1） 分析结果一键输出：R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析：R|timeROC-分析 一 载入数据，R包 R-survival包生存分析，R-survminer...为了复现方便，使用内置lung数据集 #载入所需的R包 library("survival") library("survminer") #载入并查看数据集 data("lung") head(lung...注意：中位生存时间表示50 ％的个体尚存活的时间，而不是生存时间的中位数！...3）添加其他信息 可类似上述annotation得方式，使用ggplot2添加文字，箭头，公式等其他信息，下面为你可能需要的ggplot2的几个知识： ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2...|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢 ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并 参考资料： 更多参数参见官方文档：https
s=phe$characteristics_ch1#将含生存时间和生存状态的列取出来s[1:5] #[1] "AML, normal karyotype (training set) FAB M4; age...#使用ggsurvplot_facet()函数绘制分面生存曲线OS_status_exp$sex 使用...logFC>=0.585 & data$P.Valueggplot...select.vec)degs.list 标注某个基因
漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。...后台不少朋友说有更多绘图的需求，故整理了Graphpad的使用，一是传播知识，二是向优秀软件学习，让在线绘图越来越好。...survival：生存曲线图 统计方法： 单因素生存曲线比较。 parts of whole：部分占总体的比例，常用饼图表示。...可对图形进行例如图形类型、坐标轴、误差棒、图形大小、颜色等编辑更改； 4）第四部分：文字编辑，可以在统计图上插图线条、添加文字等； 5）第五部分：图形输出，可将做好的图导出、打印或输出到word/PPT...做一个截断图可以很好地解决该问题。 ?
之前看诺谟图，如果有一个新的病人信息，可以从诺谟图上面自行比划看该新病人的1、3、5年生存率。 这样画起来多少有点麻烦，最近埋头苦读的我发现一个人的生存率也可以做成生存曲线。...) ph里面的X1和X2就是编造的临床信息 2.新来一个病人的话 假如他的临床信息是 X1 = 0,X2 = 1 new_dat <- data.frame(X1 = 0,X2 = 1) 画他的生存曲线...版本 library(ggplot2) ggplot(dat,aes(time,surv))+ geom_line()+ theme_bw() 3.更好玩的是可以做成shinyapp 哈哈，...X2, data=ph, x=TRUE, y=TRUE, surv=TRUE) return(list(ph = ph, mod = mod)) } # 调用一次模拟数据和模型，以便在Shiny中使用...({ ggplot(dat,aes(time,surv))+ geom_line()+ theme_bw() }) }) } shinyApp(
本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析，以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。...一 载入R包，数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据，此外需要读入生存数据和临床数据 library(tidyverse) library(openxlsx) library("survival...二 批量单因素分生存分析 1，使用循环的方式进行分析 首先处理表达数据，注意基因名字的处理，tidyverse包非常值的狠狠学 module_exp 使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。1 ，forestplot包绘制 forestplot绘制的关键就在于构建tabletext信息。...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot
survminer包应该是目前最常见的用来做生存分析可视化的包了。之前在公众号也分享过相关的函数使用方法。也有粉丝发邮件向我咨询过一些问题。...读者需要记住的是，该包可视化的组件基本都是由ggplot2驱动的，所以常见的ggplot2修改方法同样适用于survminer可视化的生存曲线、表格等等。...直接画一个生存曲线。...同样的问题我们也可以使用 ggplot2 解决： > p = ggsurvplot(fit, data = lung, risk.table = TRUE, + tables.theme...估计这就是万佛朝宗吧，ggplot2的伟大在此。 ★相关链接：https://github.com/kassambara/survminer/issues/196 ”
当谈到使用ggplot2进行数据可视化时，除了核心的ggplot2包，还有许多非常有用的扩展包可以帮助增强功能、提供额外的统计图形选项以及美化图表输出。...常用ggplot2扩展包介绍 该网站包含了很多ggplot2扩展包实现的案例,下面介绍在该网站中使用率高的扩展包。...survminer:利用ggplot2绘制生存曲线图。 ggalluvial:绘制流程图和分层桑基图 ggridges:绘制密度图和堆叠图，用于展示数据在一个连续变量上的分布。...ggforce 提供额外的几何对象和统计图层，例如箭头、曲线等，增强了ggplot2的绘图功能。 GGally 轻松地创建复杂的多变量图形和数据可视化。...ggExtra 向 ggplot2 散点图添加边际密度图或直方图。 ggradar 使用 ggplot2 构建雷达图。 gghalves 向ggplot图添加半几何图。
多变量生存分析可以提供更全面的风险评估，因为它考虑了多个变量的联合效应，从而允许更精确地预测生存时间和识别重要的预后因素。...逻辑回归使用最大似然估计（MLE）方法来估计模型参数，即找到能够使得观测数据出现概率（似然函数）最大的参数值。...质量权重：limma允许使用质量权重、自适应背景校正和控制点与线性模型结合使用，以提高小样本实验中基因和基因集水平的推断能力。...虽然它们的分析协议在某些步骤上有所不同（例如，limma使用线性模型进行统计分析，而EdgeR和DESeq2使用负二项分布），但它们的结果部分重叠，每种方法都有其自身的优势。...估计富集分数显著性水平：通过计算基因集的p值来评估其统计显著性，这通常涉及到使用排列测试来确定基因集富集分数的随机分布。
一、使用场景 在展示基因表达水平（连续变量）对生存期的影响时找到最佳分组 二、准备文件 包含基因表达水平、生存时间、追踪情况等三列的文件，测试用文件为20230904.txt rm(list = ls(...#### 魔幻操作，一键清空~ getwd() setwd('D:/rtmp/bestsubgroup/') #install.packages(c("survival","survminer","ggplot2...")) library(survival) library("survminer") library(ggplot2) #读入测试文件dsg1.txt svdata生存曲线、遍历所有分组情况下的P值和Hazard Ratio的分布情况 3.1 Median separation #先根据表达水平的中位值分组，画生存曲线，保存 ssdf使用的必要性。
这份数据甚至包含了地图线路的十六进制颜色编码。顺便说一下，伦敦交通局（Transport for London）发布过一个设计风格指南。...我们将主要使用ggplot2，当然这里还需要一些其他的库。...然后，将数据转换成 ggplot2 可以使用的格式。...ggplot2绘图。...这张地铁图既保证了站点信息的清晰可见，又极大程度地还原了站点的相对地理位置。 更厉害的是，合理的信息分布让这一切都能被很好地呈现在一张小纸片上。
这里你也可以使用geom_textsmooth, 大家自己试一下有什么区别吧. 8标注contour lines 我们试着在contour lines上标注一下吧, 用到的函数是eom_textcontour...我们在这里可以使用geom_texthline, geom_textvline, geom_textabline来进行各种阈值线的绘制. dat2 %>% ggplot(aes(Sepal.Length...我们常规使用直线或者直接标注*的方式来展示统计学差异....coord_polar()后, 文字的位置会有改变, 请放心使用!...这种图无论是在研究型paper还是Review中使用, 都是可以拉高水平的图~ ---- 12.3 直接使用coord_curvedpolar() 在这种polar式的坐标系中, 如果标注的文字太长,
生存资料的DCA 方法1 方法2 方法3 方法4 生存资料的DCA 方法1 使用dcurves包,使用的数据集是包自带的df_surv数据集，一共有750行，9列，其中ttcancer是时间，cancer...并不是只有结局事件是生存或者死亡的才叫生存资料哦！只要是time-event类型的，都可以。...这个包使用起来很别扭，但是可以说它很灵活！ 如果预测变量只有1个，且是0,1表示的，那就很简单，直接用就行；如果有多个预测变量，就需要先计算出预测概率，然后才能使用。...方法2 使用ggDCA包。是这么多方法里面最简单的一个。对于同一个模型多个时间点、同一个时间点多个模型，都可以非常简单的画出来。 还是使用dcurves里面的df_surv数据集作为演示。...ggplot2画图： library(ggplot2) library(ggsci) ggplot(cox_dca_df, aes(x=threshold,y=net_benefit))+ geom_line
它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray，克隆了许多 Matlab 中的函数， 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。...Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图，直方图，饼图，散点图以及误差线图等；可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型，颜色，粗细，字体的大小等；它能够很好地支持一部分 TeX排版命令...，可以比较美观地显示图形中的数学公式。...Matplotlib 掌握起来也很容易，由于 Matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应的函数同名，且各种参数的含义，使用方法也一致，这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到得心应手...也可以感受一下它和我们熟悉的ggplot2的风格和语法的差别。
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析 ggplot2-plotly|让你的火山图“活”过来 R|clusterProfiler-富集分析 ggplot2| 绘制KEGG气泡图 ggplot2|绘制...二 构建预后模型 1，单因素生存分析 将上述得到的DEGs或者hub genes ，首先进行批量单因素生存分析 ，然后自定义阈值（一般p 生存分析 + 绘制森林图 2，基因筛选获取最终的模型基因 输入上述单因素预后显著的基因进行Lasso分析，筛选出 重点基因，构建预后模型并可视化RNAseq|Lasso构建预后模型...R|生存分析 - KM曲线 ，必须拥有姓名和颜值 注：可以使用其他机器学习的方法进行筛选，如lasso，随机森林，SVM等，可以参考使用机器学习方法构建预后模型的集大成者文献，2010年NC的文章 Pan-cancer...其中很多包是ggplot2的扩展包或者使用了很多ggplot2的函数 ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢” ggplot2 |legend
我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理，我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...注释(annotate): 如plot()中的text(),进行文字标注 8. ...标签(lab): 定义标注的X、Y轴名称，主标题、副标题等 在开始前，我们需要下载并调用ggplot2 注意：下载以及调用时工具包名称为”ggplot2”，但声明时，我们需要声明ggplot()语句...data=mpg表示使用的数据集为mpg，mapping中是定义了映射到图表X轴、Y轴的数据属性，以及每个数据点的颜色（映射在X轴上的数据属性是displ，Y轴是hwy，颜色则按照数据集中class的种类标注...在绘完数据点后，参考plot()，在ggplot2中我们也通过使用第三个元素，geom_point()来改变几何对象类型。
前面介绍过了RNAseq|Lasso构建预后模型，绘制风险评分的KM 和 ROC曲线，本次介绍使用randomForestSRC完成随机森林的生存分析。...2，重要性变量 使用随机森林生存分析进行变量筛选，主要依据的就是每个基因的重要性值 ，该数据在fit$importance中，这里示例查看TOP20 的基因注意：这里的重要性基因不会得到文献中常提到的基因前面的系数...，系数可以通过将重要基因进行多因素COX生存分析得到。...plot函数直接可视化 plot(fit,10) （2）使用ggplot2绘制柱形图使用reorder函数进行排序 ggplot(data=importance_gene, aes(x = reorder...2，RSF模型直接验证集预测 直接使用验证集验证模型，得到每个样本的系数，然后可以使用生存分析得到Cindex以及KM曲线等。
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