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[软件使用] 如何使用Origin做生存分析?

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发表于 2019.6.20 08:39:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
生存分析(Survival Analysis)可用来研究生存现象和响应时间数据之间的规律,在生物学、医学、工程学、社会学等应用比较广泛,特别是在医学的文章中比较常见,如下。当然这里的“生存”时间也可以是康复时间、入职时间、单身时间……

(Nature Medicine, 2018)

(Nature medicine, 2019)


(Cell, 2018)

(Cell, 2019)


可以做生存分析的软件工具很多,比如R的survival包,SPSS、GraphPad Prism,Origin等。每个软件绘制的图表各有特点,比如R包和SPSS的删失数据默认使用“+”号标在折线上(上图1、2),GraphPad Prism用短竖线表示(上图4),而origin默认不在图中展示删失数据(上图3)。 有一段时间没有出Origin的教程了,所以今天就为大家介绍如何用Origin做最常见的Kaplan-Meier 生存分析。

组织数据

将数据整理成标准的“长”数据,如下图,第一列为生存时间(这里的单位是“天”,可不填);第二列为生存状态数据,0为“删失”(Censor /'sensə/:删失,审查),1为“死亡”;第3列为分组数据,这里分两组:处理和对照。这里的范例数据源自GraphPad Prism自带的示例数据。




参数选择

首先,通过菜单栏的Statistics/Survival Analysis/Kaplan-MeierEstimator/Open Dialog…,如下,进入数据选择和参数调节窗口。



在Input选项下,点右侧的黑色三角形一次选择对应的3列数据,Censoring Value(s)这里选择0。 然后是在Equality Test选项下选择差异分析的方法,这里将3种方法全部选择,比较一下分析结果是否会有差异。其他的选项保持默认即可。



点击OK按钮后,会跳转到分析结果的表格页面,如下,其中删失数据用“+”号标记。




这3种差异分析的方法都表明处理组和对照组无显著差异,p值分别为0.156、0.112和0.125,如下。双击Survival Plots下的图表,可放大图表,进入图表调整窗口。



图表调整

对图表做简单的调整,比如我这里去掉了图表的标题,图例的边框,并将图表区域改成了正方形,初步结果如下。绿色的“锁”图标表示图表与分析结果的数据保持链接,导出图片时不会显示。



双击任一坐标轴,将两个坐标轴的起始点都设为0,并调整折线的颜色,如下。



调整图例的位置,使用文本工具添加差异分析的p值。满意以后可以通过File菜单导出所需格式的图片,当然为了便于之后随时进行调整,建议保存工程文件。



图表导出后的效果:


是不是非常简单呀,如果你觉得难,可以点 这里 观看OmicShare课堂的《Origin 科研作图系列视频教程》,今天的内容就到这里啦~

参考文献
Savas P, VirassamyB, Ye C, et al. Single-cell profiling of breast cancer T cells reveals atissue-resident memory subset associated with improved prognosis[J]. Nature Medicine, 2018, 24(7): 986.
Rodon J, Soria J C,Berger R, et al. Genomic and transcriptomic profiling expands precision cancermedicine: the WINTHER trial[J]. Nature medicine, 2019, 25(5): 751.
Shukla S A,Bachireddy P, Schilling B, et al. Cancer-germline antigen expression discriminatesclinical outcome to CTLA-4 blockade[J]. Cell, 2018, 173(3): 624-633. e8.
Ligorio M, Sil S,Malagon-Lopez J, et al. Stromal Microenvironment Shapes the IntratumoralArchitecture of Pancreatic Cancer[J]. Cell, 2019.

本文作者:基迪奥莫北

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