绘制生存曲线图

生存曲线图的绘制

在单因素生存分析完成之后,可以绘制一个单因素的生存曲线图。

# 表达信息和生存数据整合到 exprSet, 其格式如下:

  bcr_patient_barcode time status LINC01587 XXbac_B461K10.4
1        TCGA-2W-A8YY  148      0  3.981761        23.89057
2        TCGA-4J-AA1J  226      0 37.491171        19.63823
3        TCGA-BI-A0VR 1505      0 10.891560         3.63052
4        TCGA-BI-A0VS  925      0  3.877719        19.38859
5        TCGA-BI-A20A   72      0 16.789319        12.21041
6        TCGA-C5-A0TN  348      1  7.835572        28.73043


# 针对显著性的基因绘制生成曲线
my.surv <- Surv(exprSet$time, exprSet$status)

# 循环遍历显著的基因
for(gene in names(log_rank_p) ){
  values <- exprSet[,gene]
   # 基于基因的表达量,分成两个组别
  group=ifelse(values>median(na.omit(values)),'high','low')
  kmfit2 <- survfit(my.surv ~ group,data=exprSet)
  summary(kmfit2)
  ggsurvplot(kmfit2, conf.int=T, pval=TRUE, title=gene)
  ggsave(paste(gene,'_survival.pdf', sep = ""),width = 10,height = 5)
}

绘制完的图如下:

attachments-2018-06-2lENV8K95b1a57793346f.png


如果您对TCGA数据挖掘感兴趣,请学习我们的TCGA相关课程:

TCGA-生存分析

TCGA-基因差异表达分析

WGCNA加权基因共表达网络分析

GEO芯片数据挖掘

GSEA富集分析

  • 发表于 2018-06-08 18:17
  • 阅读 ( 4292 )
  • 分类:TCGA

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