總述

survminer包是生物信息學中實現(xiàn)生存分析曲線繪制最常用的包，包含函數(shù)ggsurvplot()，還可使用ggplot2. ggsurvplot() 輕松繪制美觀并且格式工整的生存曲線。同時還能給出p值，風險值等參數(shù)。

下載和安裝

install.packages('survminer')

或者，也可以選擇從GitHub上安裝

if(!require(devtools)) install.packages('devtools')
devtools::install_github('kassambara/survminer')

加載安裝好的包

library('survminer')

單一組別生存曲線的繪制

#調(diào)用生存曲線中另一常用的survival包
require('survival')
#survival包自帶肺癌數(shù)據(jù)集：lung，查看數(shù)據(jù)樣式
head(lung)
#survival包中的Sruv函數(shù)可以創(chuàng)建一個生存對象
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
#survival包中的survfit函數(shù)用Kaplan-Meier法進行生存曲線的擬合
ggsurvplot(fit, color = '#2E9FDF')

兩組生存曲線的繪制

• 基本方法

require('survival')
fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit)

改變文字大小，字體和顏色

• 只改變字號

ggsurvplot(fit, title = 'Survival curve',
   font.title = 18,
   font.x =  16,
   font.y = 16,
   font.tickslab = 14)

• 同時改變文字大小，字體和顏色

• c([字號],[字體],[顏色])
• 括號中的任意一項可以省略，但是順序不能改變

ggsurvplot(fit, title = 'Survival curve',
   font.title = c(16, 'bold', 'darkblue'),
   font.x = c(14, 'bold.italic', 'red'),
   font.y = c(14, 'bold.italic', 'darkred'),
   font.tickslab = c(12, 'plain', 'darkgreen'))

改變圖例位置，圖例標題和圖例名稱

ggsurvplot(fit, legend = 'bottom', 
           legend.title = 'Sex',
           legend.labs = c('Male', 'Female'))

• 圖例的位置可以任意改變

ggsurvplot(fit, legend = c(0.2, 0.2))

改變曲線類型和顏色

ggsurvplot(fit,  size = 1,  # 改變曲線的尺寸
           linetype = 'strata', # 改變曲線的類型
           break.time.by = 250, # 更改x軸的時間間隔
           palette = c('#E7B800', '#2E9FDF'), # 自定義調(diào)色板
           conf.int = TRUE, # 添加置信區(qū)間
           pval = TRUE # 添加p值
           )

• 改成灰色調(diào)

ggsurvplot(fit, linetype = 'strata', 
           conf.int = TRUE, pval = TRUE,
           palette = 'grey')

添加風險表

• 添加risk table并改變y軸文字的顏色

ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, risk.table.y.text.col = TRUE)

• 自定義輸入、輸出

res <- ggsurvplot(fit, pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE)
res$table <- res$table + theme(axis.line = element_blank())
res$plot <- res$plot + labs(title = 'Survival Curves')
print(res)

擴大x軸的坐標范圍

ggsurvplot(fit, 
           pval = TRUE, conf.int = TRUE,
           risk.table = TRUE, 
           risk.table.col = 'strata', 
           ggtheme = theme_bw(), #改變ggplot2的主題（背景）
           palette = 'Dark2',
           xlim = c(0, 600))#選取特定的x軸坐標范圍

Transform survival curves

累積發(fā)病率圖

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE,
           palette = c('#FF9E29', '#86AA00'),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = 'strata',
           fun = 'event')

危險率函數(shù)

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, 
           palette = c('#FF9E29', '#86AA00'),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = 'strata',
           fun = 'cumhaz')

Arbitrary function

ggsurvplot(fit, conf.int = TRUE, 
          palette = c('#FF9E29', '#86AA00'),
           risk.table = TRUE, risk.table.col = 'strata',
           pval = TRUE,
           fun = function(y) y*100)

多組生存曲線的繪制

ggsurvplot(fit2, pval = TRUE, 
           break.time.by = 800,
           risk.table = TRUE,
           risk.table.col = 'strata',
           risk.table.height = 0.5, 
           ggtheme = theme_bw(),
           legend.labs = c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'))

參考網(wǎng)站和相關推薦

1. survminer R package: Survival Data Analysis and Visualization
2. 生存分析與R