科研代码分享|诊断列线图、校准曲线、决策曲线和临床影响曲线的构建

你知道吗？生信文章已经开始大量使用列线图、校准曲线、决策曲线和临床影响曲线了。今天小云教你用代码做出SCI文章水准的配图！

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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列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图）可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系，在疾病诊断和临床实践中也逐渐得到了越来越多的关注和应用。

临床决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如：敏感性，特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性，未能考虑特定模型的临床效用，而 DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中。而这种理念的提出满足了临床决策的实际需要，在临床分析中的应用日益广泛。 

小云最近发现已有大量研究将列线图、校准曲线、决策曲线和临床影响曲线应用于生信文章，如下图。这是来自Am J Transl Res的一篇IF > 4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。 

代码具体包括：

Step1 输入数据及诊断列线图构建

Step2建立校准曲线（诊断曲线）

Step3决策曲线分析（DCA曲线分析）

Step4临床影响曲线分析

下面是代码中附带数据逐步分析结果

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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