有时候你通过各种挖掘，筛选出了一些基因，你可能需要对这些基因进行生存分析，常规的办法可能要去下载所有的基因表达量和临床表型，然后再去一个个分析。说真的，这样很低效，我们可以利用survminer包的ggsurvplot_facet()函数进行分面绘制，类似于ggolot2的facet。 […] 我建议去xena浏览器的可视化卡片去直接筛选数据，这样可以节省很多很多时间，而且我建议你使 … 阅读全文 →

𝕤urvminer包的ggsurvplot()函数可以画好看的生存分析曲线，也可以用分面的方法分面绘制多组图片（教程可以见我以前给生信助手上的一个小建议「凌云34」Multiple Overall Survival Plots(2)，但是它的图却不是标准的ggplot2格式，所以对于多个生存曲线图，你并不能使用cowplot，ggarrange和patchwork进行拼接，甚至于Y叔开发 … 阅读全文 →

之前我写过一个用R做单因素和多因素Cox生存分析的教程，可以用来评估某个基因是否作为某个生存状态的独立影响因素，而有时候，我们还需要画生存曲线，用于区分不同组在生存时间上的不同，那么一看好看的生存曲线，需要哪些数据？又是如何利用R画一个好看的生存曲线呢？ 目前我们的生存曲线，叫KM法生存曲线，KM法即乘积极限法（product-limit method），是现在生存分析最常用的方法，是 … 阅读全文 →