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想研究疾病OS，PFS，DFS?

想研究預(yù)后如何制作生存曲線?

百味芝士今日為你盤點幾款生存曲線制作方法。

第一款：Kaplan-Meier Plotter數(shù)據(jù)庫

★★★★☆

Kaplan-Meier Plotter數(shù)據(jù)庫這是今天推薦首款生存曲線制作方法，官網(wǎng)(http:///analysis/)，它是長的這個樣子的。

咋一看，Kaplan-Meier Plotter數(shù)據(jù)庫似乎只能研究6個癌種，小編之前也犯了同樣的錯誤，“pan-cancer”(pancreatic cancer,胰腺癌像不像？)。其實，“pan-cancer”是畫中有畫，不信咱打開瞧瞧！

先看看mRNA表達譜，還有不下20個癌種可供研究，而主頁上面的五個癌種的信息是比較詳細的。同樣，也可以查看miRNA表達譜的“pan-cancer”，包含的癌種也有20種。

Kaplan-Meier Plotter數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來源于GEO（僅限Affymetrix微陣列），EGA和TCGA，缺點是每個數(shù)據(jù)庫每兩年更新一次。走起來～

點擊癌種“Lung Cancer”,左上的搜索框輸入“KRAS”，默認參數(shù)。

   下拉頁面，點擊“Draw  Kaplan-Meier Plotter”,簡單粗暴，出圖！

最后，我們看看參數(shù)設(shè)置吧，在“survival”這里可以選擇患者的總生存期(OS)、首次進展生存期(FP)、再次進展生存期(PPS)。而對于隨訪時間的終點也可以設(shè)置，在“Survival”菜單下面的“Follow up threshold”里面。

    接著，看看其他參數(shù)設(shè)置，左上角是探針設(shè)置，根據(jù)自己的研究選擇不同的探針。病理參數(shù)里面可以設(shè)置病理類型、分級、分期、T、N、M、性別、吸煙史。在治療分組中，也可以看不同治療的預(yù)后。而數(shù)據(jù)集里面也囊括了TCGA以及GEO的芯片數(shù)據(jù)。最后的COX分析也可以選擇單因素和多因素分析。

    通過參數(shù)設(shè)置，我們可以分析不同亞組、不同病理參數(shù)、不同治療模式、不同數(shù)據(jù)集的患者預(yù)后，由此也看出來Kaplan-Meier Plotter數(shù)據(jù)庫的強大。

第二款：SPSS軟件

★★★★★

SPSS軟件制作生存曲線是最經(jīng)典的做法，只要你有數(shù)據(jù)就能做，就是不熟悉SPSS的孩紙會感覺稍稍復(fù)雜。直接上數(shù)據(jù)吧！假定：分組信息(0低表達；1高表達)、存活狀態(tài)death(0存活；1死亡)、生存時間time(月)。

數(shù)據(jù)錄入完成后，依次點擊分析→生存函數(shù)→Kaplan-Meier

參數(shù)設(shè)置：time-時間，death-狀態(tài)，點擊定義事件(終點時間設(shè)置為1死亡)

設(shè)置檢驗統(tǒng)計量：對數(shù)秩、Breslow

選項里面點擊生存函數(shù)

直接出圖！當(dāng)然，這個圖在SPSS中可以進行簡單修改，可以試一試！

第三款：GraphdPad Prism軟件

★★★★☆

GraphdPad Prism軟件是一款超級好用的專業(yè)醫(yī)學(xué)繪圖軟件，在醫(yī)藥生物領(lǐng)域被廣泛使用，擁有ROC曲線分析、Bland-Altman分析功能以及GraphPad Prism的線性/非線性擬合功能，所以，制作生存曲線對它來說只是小菜。

首先，錄入數(shù)據(jù)，注意它與SPSS的輸入?yún)^(qū)別，即實驗組(EXP)和對照組(CON)輸入在不同的兩列中。

點擊Graphs中的Data 1，右側(cè)即顯示制作好的生存曲線。

調(diào)色：鼠標雙擊其中一條曲線，更改顏色后點擊OK。

下面是更換顏色后的圖，看著還不錯~

圖還行，貌似缺點東西，P值!點擊菜單欄中“Analyze”,選擇“survival curve”，然后點擊OK。

直接查看P值及其他數(shù)據(jù)。相比SPSS來說，略顯麻煩，但是對圖形的修改，還算不錯，有機會下次為大家推送GraphdPad Prism。

第四款：UALCAN網(wǎng)站

★★★★★

UALCAN(http://ualcan.path./index.html)主要是基于TCGA數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)癌癥數(shù)據(jù)進行分析的網(wǎng)站，操作仍然是簡單粗暴，先看主頁。

開始表演了~抖一下“Analysis”，方框里面根據(jù)需要更改。

點一下“Explore”,繼續(xù)點“Show all gene expression in same page”,別停！接著點“Survival”，完事兒！

話說這圖出的真驚喜，連續(xù)好幾張(不試后悔)！必須給五星！

第五款：GEPIA網(wǎng)站

★★★★★

GEPIA在百味里面推送過~，官網(wǎng)（http://gepia./）

收索框中輸入基因，點擊“Survival Analyze”。

跳轉(zhuǎn)頁面，在下圖紅框里面選擇一個腫瘤患者數(shù)據(jù)集，比如“LUAD”。

點擊下方“Plot”,出圖~666。

第六款：cbiportal網(wǎng)站

★★★★★

這個網(wǎng)站(https://www./)大家太熟悉了，不再多說！點擊鏈接直接查看推文：懶人如何分析TCGA數(shù)據(jù)之cBioportal網(wǎng)站。

第七款：Oncolnc網(wǎng)站

★★★★★

既然是“Party”,那就再來介紹一個網(wǎng)站好了！OncoLnc，也是一款基于TCGA數(shù)據(jù)預(yù)后分析網(wǎng)站，官網(wǎng)網(wǎng)址：http://www./。

輸入基因名：可以是基因名，也可以輸入mRNA，microRNA和lncRNA。

點擊“Submit”后，查看結(jié)果~頁面如下，顯示了腫瘤類型、回歸系數(shù)、P值、基因表達水平等參數(shù)。

比如選擇肺腺癌后，點擊“Yes Please!”在這個頁面比如選擇低位4分位和高位4分為的表達量，也就是25:25，當(dāng)然，也可以選擇50:50也就是取中位數(shù)。

點擊提交，生存曲線就做好了，直接導(dǎo)出PDF保存。

下拉頁面，保存生存分析的數(shù)據(jù)，分析結(jié)束。

第八款：R軟件

★★★★☆

R語言做生存曲線作為今天的壓軸方法，在這里以TCGA數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為例，分析差異基因表達情況與患者的生存關(guān)系。

首先用hash函數(shù)從矩陣normalizeExp.txt中提取TOP2A的基因表達量。

將基因表達量與生存文件time文件整合

survival函數(shù)制作生存曲線

出圖~學(xué)會了嗎？

縱觀這些軟件或數(shù)據(jù)庫，都各有千秋，根據(jù)需要，可以任意選擇。小編今天總結(jié)了常見的制作生存曲線的八種方法，然而，制作生存曲線的方法遠不止這些，小伙伴們，跟帖吧~