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肿瘤突变负荷（tumor mutation burden，TMB）被定义为每百万碱基中被检测出的，体细胞基因编码错误、碱基替换、基因插入或缺失错误的总数，它反映了肿瘤细胞所携带的突变总数。

很多时候，当我们对关心的变量（比如单个基因表达量、样本风险值riskScore、肿瘤突变负荷TMB）在用中位数为截点时，生存分析往往没有差异。当我们关心的变量KM曲线差异不显著时，应该怎么办？这个时候常常需要找到一个最佳截点使得生存分析有差异，我们的分析才有实际意义。

这些都是基于survminer 包的surv_cutpoint()函数完成的，surv_cutpoint计算的统计量是基于maxstat包的maxstat.text函数计算出的Maximally selected rank statistics，通过这个R包，可以获得直接用于文章中的最佳截断值选取图、生存差图，以及分组信息。

1.      使用surv_cutpoint()函数找到最优的cutoff值：

2.      生存差异分析：

3.      分组结果文件：

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