科研代码分享|R可视化：肿瘤预后模型之Cox回归分析后用R语言绘制森林图

科研有捷径，输入代码，一键获取科研成果！就是这么省事，来具体看下有多方便！

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真香提示：文末可以知道如何获取代码~

已经2022年了，预后模型分析还是纯生信分析的热点内容之一，小编之前的推文中已经分享过KM生存曲线、Cox回归分析，以及各种风险曲线、列线图、校准曲线和决策曲线，大家感兴趣的话可以在往期内容中查找，本着“做戏做全套”的原则，本次推文中介绍森林图的画法，通过R代码实现文献中的下图。

森林图（forest plot），从定义上讲，它一般是在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心，用若干条平行于X轴的线段，来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间，并用一个棱形来表示多个研究合并的效应量及可信区间，它是Meta分析中最常用的结果综合表达形式，现在也广泛应用在biomarker此类研究中。

今天分享的内容具体包括：输入数据和具体绘图代码部分，带大家一起复现该图。

输入文件为Cox回归分析结果，共5列：第1列为基因id；第2列为HR值；第3列为误差条 95%置信区间下限；第4列为误差条 95%置信区间上限 ；第5列为pvalue值。

下图为示例数据分析结果，大家可以根据自己的数据来进行结果展示。

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/340207465

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