医学论文生存曲线制作

在有关差异表达基因和生物标志物模型分析中，经常会见到生存曲线分析。如下图所示，生存曲线是文献中常见的分析图，结合临床数据，可以验证某个基因或模型作为疾病复发诊断和预后标志物。 那么如何使用Graphpad绘制生存曲线呢？我们就以下图为例，来一步步演示吧。 Graphpad绘制生存曲线的操作视频，附bilibili高清视频链接： 以下是图文版教程。 绘制生存曲线需要生存时间、生存状态、基因表达量和分组信息，将数据整理成表格。示例文件如 示例数据.xlsx 所示，选择time、status、risk三列数据进行分析。 （1）patient：患者编号；（2）time：生存时间；（3）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（4）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）；（5）risk：按照基因表达量（或模型的风险评分）高低分成2组，这里0表示表达量低的组，1表示表达量高的组。 接下来，打开 Graphpad ，选择 Survival ，点击 Create 。 将Excel中相关的数据复制到Graphpad中。 点击 Results 中 Survival of Data1 的 Curve comparision ，其中 Log-rank (Mantel-Cox) test 中的 P value 就是我们需要的p值。 点击 Graphs 中的 Data 1 ，选择其中第一种图 Staircase with ticks ,在 Show result as: 中选择 Fractions ，点击 OK 。 双击坐标轴，修改相关参数。点击 X axis ，取消选择 Automatically determine the range and interval 。修改 Minimum （x轴最小值）、 Maximum （x轴最大值）和 Major ticks interval （坐标间隔）。 双击绘图区域，在 Data set 中选择 Survival of Data 1:Survival proportions:low ，首先点击 Graph Settings ，选择第2个图 Point to point, no error bars 。返回 Appearance 修改 Shape （形状）、 Border color （颜色）、 Border thickness （线宽）、 Show legend （图例）等参数；将 Data set 修改成 Survival of Data 1:Survival proportions:high ，修改相同的参数。 修改图片和坐标轴标题，将图例移动到合适的位置，生存曲线图就绘制完成了。

【定义】以存活数量的对数值为纵坐标,以年龄为横坐标作图,从而把每一个种群的死亡——存活情况绘成一条曲线,这条曲线即是存活曲线.【分类】三种类型（如图）（图片上传出现未知错误,稍后我会重新上传）Ⅰ型 （凸型）：绝大多数个体都能活到生理年龄,早期死亡率极低 ,但一旦达到一定生理年龄时,短期内几乎全部死亡,如人类和其他一些哺乳动物等.Ⅱ型 （直线型）：种群各年龄的死亡基本相同,如水螅等.Ⅲ型（凹型） ：生命早期有极高的死亡率,但是一旦活到某一年龄,死亡率就变得很低而且稳定,如鱼类、很多无脊椎动物等.

以下文章来源于BioMan ，作者mBioMan在临床研究中，生存曲线（又称Kaplan-Meier曲线）是最常用图片之一，旨在描述各组患者的生存状况。一张漂亮的、专业的生存曲线图不仅可以令编辑、读者和审稿专家眼前一亮，同时也能为论文增色不少。然而，对于一些新手而言，生存曲线却显得十分陌生，不知道为何要绘制生存曲线，也不知道该如何解读生存曲线的结果。 如何解读生存曲线呢？ （1)对于生存曲线，样本量越大，生存曲线越平滑，误差越小。（2）一般而言，两条曲线之间的距离越大（分叉越大），说明两组患者预后（终点事件发生率）的差别越大，也越容易做出统计学差异。其实这个和t检验差不多：两组数据的均数差异越大，越容易有统计学差异。 （3）随访时间越长，越容易做出统计学差异。这个问题其实也很好理解，一个极端的比方就是，在上述sST2例子中，假定随访时间为1天，而非400天，两组患者生存率的差异显然是没有统计学意义的。国际上，随访时间越长的研究越容易发表在高水平的杂志上，原因与此有关。 （4）样本量越大，越容易做出统计学差异。样本量越大，误差（标准误）越小，当然越有统计学意义。其实这相当于在t检验中，两组数据的标准差越小，当然越容易得到阳性统计学结果。 （5）生存曲线与X轴有交叉，并不意味着研究对象全部死亡（发生终点事件）。实际上，在生存曲线中，每一个时间点上只要有病人死亡（或者发生终点事件），曲线就会下降一定的幅度。（参考知乎oriRNA） 接下来，我们就用Graphpad prism9，和大家一起看看如何绘制生存曲线。 1. Survival curve-生存曲线 在有关差异表达基因和生物标志物模型分析中，经常会见到生存曲线分析。 （1）创建（2）写入/导入数据（3）Graphs（4）结果，治疗组与对照组没有显著性差异。（5）调整后的Graphs 双击图，弹出如下窗口，就可以编辑line的颜色等等。（6）双击Y轴添加参考线。大多数研究会讨论中位生存时间。 双击Y轴，在”Additionalticks and grid lines“中写入 （如果开始作图时选择”Percents“这里应写入50）点选 TickLine在Details按钮中选择参考线的颜色和线型即可。同样，也可以去添加X轴的参考线。沃斯(WOSCI)由耶鲁大学博士团队匠心打造，专注最新科学动态并提供各类科研学术指导，包括：前沿科学新闻、出版信息、期刊解析、论文写作技巧、学术讲座、论文润色等。