如何使用kmplot在線進行生存分析

本篇內容主要講解“如何使用kmplot在線進行生存分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何使用kmplot在線進行生存分析”吧!

kmplot是一個生存分析的在線工具，最初是設計用來對肝癌中的miRNA進行生存分析，對應的文章發表在scientific reports上，鏈接如下

https://www.nature.com/articles/s41598-018-27521-y.pdf

數據庫構建的過程如下

從TCGA, GEO等大型數據庫中收集肝癌相關的miRNA表達譜數據，同時從文獻中整理已報到的生存相關biomarker miRNA進行生存分析，綜合cox回歸和差異表達的結果，進一步篩選biomarker miRNA。

后來在此基礎上進一步拓展, 目前支持21種腫瘤類型，包括miRNA和mRNA的生存分析，網址如下

http://kmplot.com/analysis/

用法也非常簡單，以乳腺癌為例，點擊首頁對應的菜單進入對應的分析頁面

1. 輸入感興趣的基因

支持探針ID或者gene  symbol, 會有對應的提示框，這里以tp53為例，如下圖所示

也可以通過use multiple genes, 輸入多個基因，批量進行生存分析

2. 確定樣本分組策略

根據基因表達量將樣本分成高低兩組，這里支持按照均值等多種統計量來分類，示意如下

3. 確定生存分析的類型

支持多種事件的生存分析，對應不同的類型，示意如下

RFS對應relapse free survival，以復發作為生存分析中的事件，用來分析手術治療的效果，RFS的具體解釋參見以下鏈接

https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/rfs

OS代表Overall survival，分析從確診開始之后患者的生存時間，OS的具體解釋參見以下鏈接

https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms/def/os

DMFS代表Distant Metastasis Free survival, 將腫瘤的轉移作為生存分析中的事件；PPS代筆post progression survival, 主要分析預后的生存情況。

4. 篩選樣本

可以根據臨床信息等指標篩選樣本，當然這一步是可選的，示意如下

確定好之后，直接點擊Draw Kaplan-Meier plot即可，結果如下所示

到此，相信大家對“如何使用kmplot在線進行生存分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！