概述
R语言绘制生存曲线图
KMunicate是支持按照Morris等人的KMunicate研究推荐的方式生成Kaplan-Meier图. 1958年,Edward L. Kaplan 和Paul Meier也首次在临床研究中提出了生存曲线的概念,又被称作Kaplan-Meier曲线,主要用来对各组患者的生存状况进行描述生存曲线,是最常用图片之一,旨在描述各组患者的生存状况。
代码如下:
1.下载KMunicate包并导入
BiocManager::install("KMunicate")
library(KMunicate)
2.使用KMunicate包里自带的数据集 brcancer
data("brcancer", package = "KMunicate")
str(brcancer)
3.使用survival包中的 survfit 函数拟合 Kaplan-Meier 曲线
fit <- survfit(Surv(rectime,censrec) ~ 1,data =brcancer)
fit
4.定义绘图的水平轴,例如在时间零和最大观察时间之间定义 4个等距间隔。
pt <- seq(0,max(brcancer$rectime),length.out = 4)
pt
5.最后使用KMunicate函数,通过fit和pt两个参数绘制曲线
KMunicate(fit = fit,time_scale = pt)
如果 survfit 对象中有协变量,将自动生成Multiple-Arms plot。
fit1 <- survfit(Surv(rectime, censrec) ~ hormon, data = brcancer)
fit1
KMunicate(fit = fit1,time_scale = pt)
6.KMunicate() 函数包含一些用于自定义生成的绘图选项,我们根据代码可以看到需要设置的参数非常少,并且通过‘.xxx’的参数形式还可以和ggplot2包进行交互,让绘图更加的个性化!将 ggplot2 theme传递给 .theme 参数:
KMunicate(fit = fit1, time_scale = pt, .theme = ggplot2::theme_minimal())
7.通过’.color_scale’和’.fill_scale’定义颜色以及填充,参数type表示颜色样式 有seq 、 div 、qual三个中选一个,palette 表示颜色数量 数字直接表示颜色个数也可以用相对应的名称
KMunicate(fit = fit1,time_scale = pt,
.color_scale = ggplot2::scale_color_brewer(type = "seq",palette = "Set1"),
.fill_scale = ggplot2::scale_fill_brewer(type = "seq",palette = "Set1"))
8.我们可以通过 .alpha 参数自定义置信区间的透明度:
KMunicate(fit = fit1,time_scale = pt,
.theme = ggplot2::theme_minimal(),
.color_scale = ggplot2::scale_color_brewer(type = "seq",palette = "Set1"),
.fill_scale = ggplot2::scale_fill_brewer(type = "seq",palette = "Set1"),
.alpha = 0.7)
9.可以通过 .linetype_scale 参数自定义线型比例:
KMunicate(fit = fit1,time_scale = pt,
.linetype_scale = ggplot2::scale_linetype_manual(values =c("longdash", "twodash"))
)
10.通过 .annotate 参数添加自定义注释,annotate 里面用"text"类型,然后x,y分别代表文本的位置。label的内容是文本的实际内容
KMunicate(fit = fit1,time_scale = pt,
.annotate = ggplot2::annotate(geom = "text", x = 360, y = 0.6, label = "Kaplan-Meier"))
以上就是关于生存曲线图(Kaplan-Meier图)的分享啦!如果对生信绘图感兴趣的小伙伴可搜索微信公众号“作图帮”或者添加“小图”的微信,图图期待你们的加入!
最后
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