科研代码分享|生物信息分析之SCI热门图表—KM曲线和tROC曲线

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~

在生物信息学分析中，对于表达谱数据，我们经常需要筛选与肿瘤预后显著相关的因子。而通过KM曲线和tROC曲线可以直观的观察到不同分组或者因子与生存预后的关联，因此是做肿瘤预后评估中必备的可视化方式之一。 

利用纯生物信息学分析发表高分SCI，KM曲线和tROC曲线是预后分析中必不可少的可视化展示方式。如下图。这是来自Frontiers in Immunology的一篇IF > 7分生信文章。

但是具体要如何实现？？？ 今天，小编以代码提供的数据为例进行说明。

码具体包括：

Step1 输入数据（第一列是样本，第二列是生存时间，第三列是生存状态，第四列是评分，第五列是分组。其中生存时间和生存状态为重要信息）

Step2 R代码绘制KM曲线和tROC曲线

下面是代码中附带数据绘制的KM曲线图

下面是代码中附带数据绘制的tROC曲线图

神奇吧，就是如此简单，我们用的都是入门级函数，稍微懂点R语言就能实现。

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