|
本文首发于 ”百味科研芝士“ 微信公众号，转载请注明：百味科研芝士，Focus科研人的百味需求 想研究疾病OS，PFS，DFS? 想研究预后如何制作生存曲线? 百味芝士今日为你盘点几款生存曲线制作方法。
第一款：Kaplan-Meier Plotter数据库 ★★★★☆ Kaplan-Meier Plotter数据库这是今天推荐首款生存曲线制作方法，官网(http:///analysis/)，它是长的这个样子的。
咋一看，Kaplan-Meier Plotter数据库似乎只能研究6个癌种，小编之前也犯了同样的错误，“pan-cancer”(pancreatic cancer,胰腺癌像不像？)。其实，“pan-cancer”是画中有画，不信咱打开瞧瞧！ 先看看mRNA表达谱，还有不下20个癌种可供研究，而主页上面的五个癌种的信息是比较详细的。同样，也可以查看miRNA表达谱的“pan-cancer”，包含的癌种也有20种。
Kaplan-Meier Plotter数据库的数据来源于GEO（仅限Affymetrix微阵列），EGA和TCGA，缺点是每个数据库每两年更新一次。走起来～ 点击癌种“Lung Cancer”,左上的搜索框输入“KRAS”，默认参数。
下拉页面，点击“Draw Kaplan-Meier Plotter”,简单粗暴，出图！
最后，我们看看参数设置吧，在“survival”这里可以选择患者的总生存期(OS)、首次进展生存期(FP)、再次进展生存期(PPS)。而对于随访时间的终点也可以设置，在“Survival”菜单下面的“Follow up threshold”里面。
接着，看看其他参数设置，左上角是探针设置，根据自己的研究选择不同的探针。病理参数里面可以设置病理类型、分级、分期、T、N、M、性别、吸烟史。在治疗分组中，也可以看不同治疗的预后。而数据集里面也囊括了TCGA以及GEO的芯片数据。最后的COX分析也可以选择单因素和多因素分析。
通过参数设置，我们可以分析不同亚组、不同病理参数、不同治疗模式、不同数据集的患者预后，由此也看出来Kaplan-Meier Plotter数据库的强大。 第二款：SPSS软件 ★★★★★ SPSS软件制作生存曲线是最经典的做法，只要你有数据就能做，就是不熟悉SPSS的孩纸会感觉稍稍复杂。直接上数据吧！假定：分组信息(0低表达；1高表达)、存活状态death(0存活；1死亡)、生存时间time(月)。
数据录入完成后，依次点击分析→生存函数→Kaplan-Meier
参数设置：time-时间，death-状态，点击定义事件(终点时间设置为1死亡)
设置检验统计量：对数秩、Breslow
选项里面点击生存函数
直接出图！当然，这个图在SPSS中可以进行简单修改，可以试一试！
第三款：GraphdPad Prism软件 ★★★★☆ GraphdPad Prism软件是一款超级好用的专业医学绘图软件，在医药生物领域被广泛使用，拥有ROC曲线分析、Bland-Altman分析功能以及GraphPad Prism的线性/非线性拟合功能，所以，制作生存曲线对它来说只是小菜。 首先，录入数据，注意它与SPSS的输入区别，即实验组(EXP)和对照组(CON)输入在不同的两列中。
点击Graphs中的Data 1，右侧即显示制作好的生存曲线。
调色：鼠标双击其中一条曲线，更改颜色后点击OK。
下面是更换颜色后的图，看着还不错~
图还行，貌似缺点东西，P值!点击菜单栏中“Analyze”,选择“survival curve”，然后点击OK。
直接查看P值及其他数据。相比SPSS来说，略显麻烦，但是对图形的修改，还算不错，有机会下次为大家推送GraphdPad Prism。
第四款：UALCAN网站 ★★★★★ UALCAN(http://ualcan.path./index.html)主要是基于TCGA数据库中的相关癌症数据进行分析的网站，操作仍然是简单粗暴，先看主页。
开始表演了~抖一下“Analysis”，方框里面根据需要更改。
点一下“Explore”,继续点“Show all gene expression in same page”,别停！接着点“Survival”，完事儿！
话说这图出的真惊喜，连续好几张(不试后悔)！必须给五星！
第五款：GEPIA网站 ★★★★★ GEPIA在百味里面推送过~，官网（http://gepia./）
收索框中输入基因，点击“Survival Analyze”。
跳转页面，在下图红框里面选择一个肿瘤患者数据集，比如“LUAD”。
点击下方“Plot”,出图~666。
第六款：cbiportal网站 ★★★★★ 这个网站(https://www./)大家太熟悉了，不再多说！点击链接直接查看推文：懒人如何分析TCGA数据之cBioportal网站。
第七款：Oncolnc网站 ★★★★★ 既然是“Party”,那就再来介绍一个网站好了！OncoLnc，也是一款基于TCGA数据预后分析网站，官网网址：http://www./。
输入基因名：可以是基因名，也可以输入mRNA，microRNA和lncRNA。
点击“Submit”后，查看结果~页面如下，显示了肿瘤类型、回归系数、P值、基因表达水平等参数。
比如选择肺腺癌后，点击“Yes Please!”在这个页面比如选择低位4分位和高位4分为的表达量，也就是25:25，当然，也可以选择50:50也就是取中位数。
点击提交，生存曲线就做好了，直接导出PDF保存。
下拉页面，保存生存分析的数据，分析结束。
第八款：R软件 ★★★★☆ R语言做生存曲线作为今天的压轴方法，在这里以TCGA数据库中的数据为例，分析差异基因表达情况与患者的生存关系。 首先用hash函数从矩阵normalizeExp.txt中提取TOP2A的基因表达量。
将基因表达量与生存文件time文件整合
survival函数制作生存曲线
出图~学会了吗？
纵观这些软件或数据库，都各有千秋，根据需要，可以任意选择。小编今天总结了常见的制作生存曲线的八种方法，然而，制作生存曲线的方法远不止这些，小伙伴们，跟帖吧~
|
|
|
